タスク全体を任せる
上のボックスはGrok 4.7です。バグの内容、ファイル、完了条件を貼り付けてください。単なる下書きではなく、そのままレビュー可能な結果を出力するようタスクに取り組み続けます。
実際のバグを修正する
失敗したテスト、差分(diff)、期待する動作を含めてください。テストをパスさせる最小限の変更をリクエストします。
コードを書く前に変更計画を立てる
制約条件と受け入れチェック基準を渡してください。4.7は数時間かかるタスクに取り組み続け、生成した内容をセルフチェックするようにトレーニングされています。
長文の概要資料をドキュメントやスライドに変換
xAIはこのモデルをコードだけでなくドキュメントやプレゼンテーション向けにも設計しました。プロンプトに元の資料を入力し、ドラフトの作成を指示してください。
長文の要件も1つのリクエストに収める
コンテキストウィンドウはGrok 4.6と同じ500,000トークンです。必要な資料はプロンプト内に含める必要があります(自動で外部から残りの情報を取得することはありません)。
4.6ではなく4.7を選択すべきケース
長時間のコーディングタスクに一層強力
xAIのモデルカードによると、113件の独自ソフトウェアタスクで構成されるDeepSWE v1.1において、Grok 4.7はHigh effort設定で71.0%のスコアを記録しています。Artificial AnalysisのCoding Agent Indexは、Grok 4.6の47から4.7では56へと向上しました。
出力が多くなるため余裕を持たせる
同じArtificial Analysisのインデックスで、4.6がタスクあたり約38,000出力トークンを使用したのに対し、4.7は約81,000出力トークンを使用しました。難易度の高いタスクを評価する際は、応答長の制限を引き上げてください。
短い質問なら4.6のままで十分
1行程度の回答であれば、長時間のトレーニングモデルは不要です。テストスイートが4.6に固定されている場合は、引き続きそのモデルを使用してください。
試してみてから同じモデルを呼び出す
ボックスで確認できる内容はAPIで実行されるものと同じです。モデルIDは grok-4.7 です。
実際のタスクをボックスに入力
すでに把握しているバグで試してください。回答に誤りがあっても、アプリに組み込む前に気づくことができます。
高難度のタスクにはeffortをhighに設定
コントロールではlow、medium、high、xhighを選択できます。デフォルトはhighです。推論プロセスも応答に含まれるため、effortを高く設定する場合は応答上限を長めに設定する必要があります。
アプリからgrok-4.7を呼び出す
AIReiter APIキーを使用して POST /api/v1/chat/completions を実行します。内部キーは chat-grok-4.7 です。ストリーミングでも同じIDを使用します。
移行前のよくある質問
モデルの概要、送信するID、および Grok 4.6 との違いについて説明します。
/ 01Grok 4.7とは?
2026年9月21日にリリースされた、長時間のコーディングおよびナレッジワーク向けのxAIのモデルです。Grok 4.6よりも大規模なベースモデルを採用し、数時間かかるタスクに対してより長期間のトレーニングが行われています。
/ 02どのモデルIDを送信すればよいですか?
grok-4.7 です。本製品における内部キーは chat-grok-4.7 です。
/ 03Grok 4.6 との違いは何ですか?
より長時間のタスク向けに設計されており、自己検証をより入念に行います。公開されているコーディングスコアが高く、同一のベンチマークにおいてより多くの出力トークンを消費します。短い返答には 4.6 を引き続きご利用ください。
/ 04どのくらいのコンテキストを送信できますか?
Grok 4.6 と同じウィンドウサイズである 500,000 トークンです。そのウィンドウを超えるものは、直接貼り付けるか、除外する必要があります。
/ 05どのような知識をあらかじめ持っていますか?
事前学習データは 2026 年 6 月まで、追加のトレーニングデータは 2026 年 8 月までの内容を含んでいます。それ以降の最新情報については、プロンプトにソースを含めてください。
/ 06法的または医療的な判断に使用できますか?
いいえ。下書きや確認用としてご利用ください。医療、法律、金融、および安全性に関わる重大な結果については、責任を持つ担当者が必ず確認する必要があります。