Grok 4.7
⧉Grok 4.7 は xAI のフラッグシップ推論モデルで、複雑な推論、コーディング、長文ドキュメントの分析に強く、画像入力にも対応します。常に考えてから答え、推論の過程は reasoning_content に返り、推論トークンは出力価格で課金されます。ツール呼び出し、JSON Schema による構造化出力、ストリーミングに対応。OpenAI 互換なので model を grok-4.7 に変えるだけで使えます。従量課金で、失敗した呼び出しは課金されず、長いコンテキストでも追加料金はありません。
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モデル紹介：Grok 4.7
Grok 4.7 は xAI のフラッグシップ推論モデルで、NezhaGate では OpenAI 互換 API として提供しています。複雑な推論、コーディング、長文ドキュメントの分析に強く、画像入力、ツール呼び出し、JSON Schema による構造化出力に対応します。モデルは常に考えてから答えます。推論の過程は message.reasoning_content に、回答は content に返り、推論トークンは usage.completion_tokens の中で出力価格で課金されます。model を grok-4.7 に指定するだけで使えます。従量課金で、失敗した呼び出しは課金されません。
ユースケース
考えてから答えるため、数学、論理、多段階の推論が必要な問題に向いています。推論の過程は reasoning_content で確認できます。
コードの作成・説明・修正、エラー原因の特定、実行できる修正案の提示。
契約書、論文、ログなど長い資料の要約と質疑応答。24 万トークンの文書から情報を正確に見つけられることを確認済みで、長いコンテキストでも追加料金はありません。
OpenAI 形式の tools / tool_calls（ストリーミング含む）と厳密な JSON Schema 出力、画像入力に対応し、ワークフロー構築やデータ抽出に向いています。
選び方
強い推論、長文ドキュメントの分析、構造化出力が必要なら Grok 4.7 を選んでください。より低コストな日常会話には DeepSeek V4.1 Flash や GLM-5.3 が向いており、model フィールドを変えるだけで切り替えられます。
よくある質問
推論をオフにしたり、推論の強さを調整したりできますか？
対応していないパラメータはありますか？
短い質問なのに入力トークンが千を超えて表示されるのはなぜですか？
コンテキストはどのくらい長く、長い入力は高くなりますか？
失敗した呼び出しも課金されますか？
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