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Grok 4.7

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Grok 4.7은 xAI의 플래그십 추론 모델로, 복잡한 추론과 코딩, 긴 문서 분석에 강하며 이미지 입력을 지원합니다. 항상 먼저 생각한 뒤 답하며 추론 과정은 reasoning_content로 반환되고, 추론 토큰은 출력 단가로 과금됩니다. 도구 호출, JSON Schema 구조화 출력, 스트리밍을 지원합니다. OpenAI 호환이므로 model을 grok-4.7로 지정하면 되며, 사용한 만큼 과금하고 실패한 호출에는 과금하지 않습니다. 긴 컨텍스트에도 추가 요금이 없습니다.

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소개: Grok 4.7

Grok 4.7은 xAI의 플래그십 추론 모델로, NezhaGate에서 OpenAI 호환 API로 제공됩니다. 복잡한 추론, 코딩, 긴 문서 분석에 강하며 이미지 입력, 도구 호출, JSON Schema 구조화 출력을 지원합니다. 모델은 항상 먼저 생각한 뒤 답합니다. 추론 과정은 message.reasoning_content로, 답변은 content로 반환되며 추론 토큰은 usage.completion_tokens 안에서 출력 단가로 과금됩니다. model을 grok-4.7로 지정하면 되며, 사용한 만큼 과금하고 실패한 호출에는 과금하지 않습니다.

활용 사례

복잡한 추론과 수학

먼저 생각한 뒤 답하므로 수학, 논리, 여러 단계의 추론이 필요한 문제에 적합하며 추론 과정은 reasoning_content에서 확인할 수 있습니다.

코드 작성과 디버깅

코드를 작성하고 설명하고 수정하며, 오류 원인을 찾아 실행 가능한 수정안을 제시합니다.

긴 문서 분석

계약서, 논문, 로그 같은 긴 자료의 요약과 질의응답. 24만 토큰 문서에서 정보를 정확히 찾아내는 것을 확인했으며 긴 컨텍스트에도 추가 요금이 없습니다.

에이전트와 구조화 출력

OpenAI 형식의 tools / tool_calls(스트리밍 포함)와 엄격한 JSON Schema 출력, 이미지 입력을 지원해 워크플로 구성과 데이터 추출에 적합합니다.

어떻게 고를까

강한 추론, 긴 문서 분석, 구조화 출력이 필요하면 Grok 4.7을 선택하세요. 더 저렴한 일상 대화에는 DeepSeek V4.1 Flash나 GLM-5.3이 좋으며, model 필드만 바꾸면 전환됩니다.

자주 묻는 질문

추론을 끄거나 추론 강도를 조절할 수 있나요?

아니요. Grok 4.7은 항상 먼저 생각한 뒤 답하며 추론 깊이는 모델이 스스로 정합니다. reasoning_effort 파라미터는 보낼 수 있지만 추론 깊이를 바꾸지는 않습니다. 추론 토큰은 usage.completion_tokens 안에서 출력 단가로 과금되며, max_tokens는 답변 길이만 제한하고 추론 부분은 제한하지 않습니다. 더 짧은 답을 원하면 프롬프트에서 간결하게 요청하세요.

지원하지 않는 파라미터가 있나요?

stop은 지원하지 않으며 보내면 400이 반환되므로 빼 주세요. presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias는 게이트웨이가 오류 없이 무시합니다. temperature, top_p, max_tokens, tools, response_format(json_schema 포함), stream은 모두 정상적으로 사용할 수 있습니다.

짧은 질문인데 왜 입력 토큰이 천 개 넘게 표시되나요?

업스트림이 모든 요청 앞에 약 1,200 토큰의 고정 서두를 붙이기 때문에 한 단어짜리 질문도 prompt_tokens가 1,200 이상으로 표시됩니다. 대부분 캐시에서 처리되어 캐시 단가로 정산되므로 실제 비용은 매우 작습니다.

컨텍스트는 얼마나 길고, 긴 입력은 더 비싼가요?

공식 컨텍스트 창은 50만 토큰이며, 저희는 24만 토큰 문서에서 정확한 검색을 확인했습니다. 공식 가격은 입력이 20만 토큰을 넘으면 두 배가 되지만 NezhaGate에서는 추가 요금이 없어 길이와 관계없이 같은 단가입니다.

실패한 호출도 과금되나요?

아니요. 정상적으로 응답한 호출만 실제 사용량으로 정산되며, 업스트림 오류나 타임아웃은 잔액에 영향을 주지 않습니다.

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