SpaceXAI

•

Grok 4.7

•

Proprietary model

•

Released septiembre de 2026

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Grok 4.7 (High)

Name: Inteligencia
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Probar Benchmarks de proveedores de API

Costo

Entrada 2,00 US$Salida 6,00 US$Descuento de caché 75%

$2.73

Costo por tarea del Intelligence Index

Verbosidad

200M

Tokens de salida del Intelligence Index

Grok 4.7 (High) está entre los modelos líderes en inteligencia y tiene un precio razonable en comparación con otros modelos de precio similar. También es más lento que el promedio y muy verboso. El modelo admite entrada de texto e imágenes, genera texto y tiene una ventana de contexto de 500k tokens.

Grok 4.7 (High) obtiene 46 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa muy por encima del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 26). Al evaluar el Intelligence Index, generó 200M tokens, lo que es muy verboso frente a la mediana de 82M.

El precio de Grok 4.7 (High) es de $2.00 por 1 M de tokens de entrada (moderado; mediana: $2.00) y $6.00 por 1 M de tokens de salida (moderado; mediana: $10.00). En promedio, evaluar Grok 4.7 (High) en el Intelligence Index cuesta $2.73 por tarea.

Con 82 tokens por segundo, Grok 4.7 (High) es más lento que el promedio (82).

Razonamiento	Sí Esta página muestra la versión con razonamiento de este modelo. También puede existir una variante sin razonamiento.
Modalidad de entrada	Admite: texto e imágenes
Modalidad de salida	Admite: texto
Ventana de contexto	500k ~750 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos

Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:

Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:

Muy pequeño: ≤4B parámetros
Pequeño: 4B–40B parámetros
Mediano: 40B–150B parámetros
Grande: >150B parámetros

Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:

<$0.15 por 1 M de tokens
$0.15–$1 por 1 M de tokens
>$1 por 1 M de tokens

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Not publicly available

Velocidad

Output tokens per second · Higher is better

Not publicly available

Costo por tarea

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

Not publicly available

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Not publicly available

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios

Not publicly available

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. costo por tarea del Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Índices de capacidades

Miden el rendimiento de modelos en capacidades e industrias específicas

Artificial Analysis Finance & Accounting Index

Incorporates 7 evaluations: AA-Omniscience, GDPval-AA v2.1, AA-Briefcase v1.1, Humanity's Last Exam, AutomationBench-AA, AA-LCR v1.1, GDP.pdf · Higher is better

Not publicly available

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Not publicly available

AA-Briefcase v1.1Updated

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2.1Updated

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

SciCodeUnder review

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

CritPtUnder review

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

MLCR-AA

Medical long context reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Briefcase v1.1Updated

Elo de AA-Briefcase

AA-Briefcase v1.1 is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

Not publicly available

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

Not publicly available

Comparaciones del Intelligence Index

Intelligence Index vs. costo por tarea del Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Uso de tokens

Tokens de salida por tarea del Intelligence Index

Promedio ponderado de tokens de salida usados para ejecutar una tarea del Artificial Analysis Intelligence Index

Not publicly available

The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

Costo

Costo por tarea del Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better

Not publicly available

Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

Not publicly available

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Precios: aciertos de caché, entrada y salida

Price (USD per M Tokens)

Not publicly available

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Ventana de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

Not publicly available

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Velocidad

Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)

Velocidad de salida

Output tokens per second · Higher is better

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

Tiempo por tarea del Intelligence Index

Weighted average decode time (minutes) per task; excludes TTFT and overhead time · Lower is better

The weighted average time (seconds) per Artificial Analysis Intelligence Index task. This is calculated by dividing output tokens per task by output speed, weighted by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index.

Latencia

Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token

Latencia: Tiempo hasta el primer token de respuesta

Segundos hasta recibir el primer token de respuesta · Incluye el tiempo de «pensamiento» de los modelos de razonamiento

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Tiempo de respuesta de extremo a extremo

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

Tiempo de respuesta de extremo a extremo

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

Input time: Time to receive the first response token
Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre Grok 4.7 (High)

Grok 4.7 (High) se lanzó el 21 de septiembre de 2026.

Grok 4.7 (High) fue creado por SpaceXAI.

Grok 4.7 (High) obtiene 46 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa muy por encima del promedio entre otros modelos de razonamiento en un rango de precio similar (mediana: 26).

Grok 4.7 (High) genera 82.2 tokens de salida por segundo (según la API de SpaceXAI), un valor por encima del promedio frente a otros modelos de razonamiento en un rango de precio similar (mediana: 82.2 t/s).

Grok 4.7 (High) tiene un tiempo hasta el primer token (TTFT) de 46.44 s (según la API de SpaceXAI), un valor en el extremo superior frente a otros modelos de razonamiento en un rango de precio similar (mediana: 3.80 s).

Grok 4.7 (High) cuesta $2.00 por 1 M de tokens de entrada (mejor que el promedio; mediana: $2.00) y $6.00 por 1 M de tokens de salida (mejor que el promedio; mediana: $10.00), según la API de SpaceXAI.

Grok 4.7 (High) cuesta $2.00 por 1 M de tokens de entrada y $6.00 por 1 M de tokens de salida (según la API de SpaceXAI). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $1.35 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores

Al evaluarlo en el Intelligence Index, Grok 4.7 (High) generó 200M tokens de salida, un valor en el extremo superior frente a otros modelos de razonamiento en un rango de precio similar (mediana: 82M).

Sí, Grok 4.7 (High) es un modelo de razonamiento. Usa pensamiento extendido o razonamiento en cadena para resolver problemas complejos antes de dar una respuesta.

Grok 4.7 (High) admite entrada de texto e imágenes.

Grok 4.7 (High) admite salida de texto.

Sí, Grok 4.7 (High) admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.

Sí, Grok 4.7 (High) es multimodal. Puede procesar entradas de texto e imágenes y generar salidas de texto.

Grok 4.7 (High) tiene una ventana de contexto de 500k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.

No, Grok 4.7 (High) es propietario. Los pesos del modelo no están disponibles públicamente.

Grok 4.7 (High) es un modelo propietario y SpaceXAI no ha revelado su tamaño ni su cantidad de parámetros.

Grok 4.7 (High) obtiene 46 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.

Sí, Grok 4.7 (High) está disponible mediante API a través de 1 proveedor. Comparar proveedores de API

Grok 4.7 (High) está disponible a través de 1 proveedor de API. Comparar proveedores

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Grok 4.7 (High)

Resumen del modelo

Resumen comparativo

Especificaciones técnicas

227 modelos en esta clase

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. costo por tarea del Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Intelligence Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase v1.1Updated

Elo de AA-Briefcase

AA-Briefcase Elo

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Comparaciones del Intelligence Index

Intelligence Index vs. costo por tarea del Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Uso de tokens

Tokens de salida por tarea del Intelligence Index

Output Tokens per Intelligence Index Task

Costo

Costo por tarea del Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Precios: aciertos de caché, entrada y salida

Cache Hit

Ventana de contexto

Ventana de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Velocidad

Velocidad de salida

Output Speed

Model Performance Representation

Tiempo por tarea del Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Latencia

Latencia: Tiempo hasta el primer token de respuesta

Time to First Answer Token

Tiempo de respuesta de extremo a extremo

Tiempo de respuesta de extremo a extremo

End-to-End Response Time

Model Performance Representation

Preguntas frecuentes

¿Cuándo se lanzó Grok 4.7 (High)?

¿Quién creó Grok 4.7 (High)?

¿Qué tan inteligente es Grok 4.7 (High)?

¿Qué tan rápido es Grok 4.7 (High)?

¿Cuál es la latencia de Grok 4.7 (High)?

¿Cuánto cuesta Grok 4.7 (High)?

¿Cuál es el precio de la API de Grok 4.7 (High)?

¿Qué tan verboso es Grok 4.7 (High)?

¿Grok 4.7 (High) es un modelo de razonamiento?

¿Qué modalidades de entrada admite Grok 4.7 (High)?

¿Qué modalidades de salida admite Grok 4.7 (High)?

¿Grok 4.7 (High) puede procesar imágenes?

¿Grok 4.7 (High) es multimodal?

¿Cuál es la ventana de contexto de Grok 4.7 (High)?

¿Grok 4.7 (High) es de código abierto?

¿Cuántos parámetros tiene Grok 4.7 (High)?

¿Cómo rinde Grok 4.7 (High) en los benchmarks?

¿Grok 4.7 (High) está disponible mediante API?

¿Dónde puedo usar Grok 4.7 (High)?