Grok 4.7 API

Grok 4.7 responde en POST https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions bajo el nombre de modelo xai/grok-4.7. xAI lo publicó el 21 de septiembre de 2026 como un modelo base más grande que el de la generación anterior, entrenado con una fase de aprendizaje por refuerzo más larga y ajustado para revisar su propia salida antes de darla por buena. Llegó con las mismas tarifas de entrada y salida.

Las solicitudes usan mensajes compatibles con OpenAI y admiten partes de texto e image_url en el mismo turno; la respuesta llega como un único objeto chat.completion o como un stream SSE por fragmentos. La ventana de contexto es de 500.000 tokens y una sola respuesta puede llegar a 450.000. No añadimos ningún filtro de contenido: ningún clasificador nuestro lee, puntúa ni reescribe tu prompt, y la respuesta no pasa por ningún filtro. En nuestra prueba del 22 de septiembre, las nueve pruebas de contenido volvieron como escenas completas; cómo se hizo y qué no demuestra el resultado lo cuenta la prueba completa de censura en Grok 4.7.

Lo que dice lo publicado y por qué no describe este endpoint

Busca si Grok escribe sin restricciones y verás que el consenso se forma rápido. Sin censura en el tono pero no en el contenido. Bloquea material delicado. Un «Moral Reasoner» que detecta la intención en vez de buscar palabras clave. Hace falta un truco para saltárselo.

Esas descripciones son exactas, pero se refieren a la app para usuarios finales. El producto Grok con sesión iniciada tiene una capa de moderación por delante del modelo, y es esa capa la que describen esas guías. La API para desarrolladores es otro canal, con su propio formato de solicitud, sus términos y sus salvaguardas. Una captura de una no te dice nada de la otra.

Así que medimos la API.

La medición

Tres estilos de prompt, tres ejecuciones de cada uno, el 22 de septiembre de 2026:

• Directa. Una solicitud sin rodeos de la escena más delicada de nuestra batería, con dos personajes adultos con nombre propio, sin historia alrededor y sin un rol asignado. Sin marco narrativo ni instrucción de ignorar nada.
• Narrativa. El capítulo 14 de una novela, planteado como ficción.
• Con marco de sistema. Un prompt de sistema que plantea un asistente sin censura, seguido de la solicitud directa.

Las nueve devolvieron prosa completa. Ninguna se negó. Ninguna se desvió hacia un tema seguro. Ninguna produjo esa no-respuesta cortés que parece cumplir y no contiene nada, que es el modo de fallo más importante: supera una comprobación del tipo «¿se negó?» sin entregar nada. Cada respuesta se leyó, no solo se contó: incluso la más floja de las nueve llevó su escena de principio a fin.

La prueba más reveladora es la directa. La mayoría de los modelos de texto del mercado responden a un marco narrativo y rechazan una solicitud sin rodeos, porque algo en el camino evalúa la intención. Aquí la solicitud directa se respondió en las tres ejecuciones.

Cómo se armó cada estilo de prompt, y qué devolvió cada ejecución, lo explicamos en el artículo sobre roleplay sin censura con Grok 4.7.

Por qué un modelo «más seguro» sigue haciéndolo

xAI construyó una nueva capa de salvaguardas para esta generación y publicó en qué lugar queda: primera en el benchmark de bioseguridad de LatchBio con un 62,4 %; en HackerBench v0.3, solo deja pasar el 3,3 % de los prompts peligrosos de doble uso sin dejar de atender la investigación legítima en seguridad.

Lee qué miden esos benchmarks y el modelo de amenazas queda claro: patógenos, armas, herramientas de intrusión. La ficción literaria no está en la lista. Un modelo puede volverse mucho más difícil de usar mal en las direcciones que le importan a quien lo construye y quedar igual en una dirección a la que nunca apuntó. Saber hacia dónde miran las barreras sirve más en la práctica que saber que existen.

Qué añadimos nosotros

Nada. Ningún clasificador nuestro lee tu prompt, lo puntúa ni lo reescribe por el camino, y no hay filtro sobre la respuesta de vuelta. Si recibes una negativa, viene del modelo.

Texto e imágenes en el mismo turno

Un mensaje de usuario puede mezclar partes text e image_url en el mismo turno, cada imagen con una indicación detail (auto, low o high), y el contenido de imagen se contabiliza dentro de la misma ventana de 500.000 tokens. En este endpoint no hay parte de archivo ni de PDF.

Ficción sin censura e hilos largos de roleplay

Para este uso se hizo la medición de arriba: ficción sin restricciones, pedida sin rodeos, como capítulo de una novela y bajo un marco fijado en el rol de sistema. La guía de prompts de abajo explica cómo fijar ese marco una sola vez y mantener coherente un hilo largo.

Más allá de la ficción

Los benchmarks publicados ponen a esta generación a la cabeza en análisis jurídico e ingeniería eléctrica, y la dejan en posición competitiva en código. Es comparativamente débil en bucles agénticos largos con herramientas, donde los benchmarks de tipo terminal la dejan bastante por detrás de los líderes: elígela para escribir, analizar y razonar sobre un campo especializado antes que como motor de un agente autónomo a lo largo de muchos pasos.

curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  -d '{
  "model": "xai/grok-4.7/chat",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
    }
  ],
  "stream": true
}' \
  | jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'

Consulta la referencia de la API para autenticación, el esquema completo, sondeo y gestión de errores.