はじめに
Grok 4.7 は POST https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions で、モデル名 xai/grok-4.7 として応答します。xAI が 2026 年 9 月 21 日に公開したもので、前世代よりベースモデルが大きく、強化学習をより長く回して訓練され、答えを確定する前に自らの出力を検証するよう調整されています。入出力の単価は前世代と同じです。
リクエストは OpenAI 互換のメッセージ形式で、同じターンにテキストと image_url パートを混ぜられます。応答は chat.completion オブジェクト 1 つ、または SSE ストリーミングのチャンクで返ります。コンテキストウィンドウは 50 万トークン、1 回の応答は最大 45 万トークンです。当社はコンテンツフィルターを追加していません。当社の分類器がプロンプトを読んだり、採点したり、書き換えたりすることはなく、応答にもフィルターはかかりません。2026 年 9 月 22 日のテストでは、内容プローブ 9 回がすべて完結した場面として返りました。実施方法と、この結果が保証しないことは、Grok 4.7 の規制を検証した全記録にまとめています。
主な機能とハイライト
ネット上の解説がこのエンドポイントに当てはまらない理由
Grok が制限なく書くかどうかを調べると、見解はすぐに一つにまとまります。口調は奔放でも、内容までは緩くない。踏み込んだ題材はブロックされる。キーワードではなく意図を読み取る「Moral Reasoner」がある。書かせるには回避策が要る。
それらの記述は一般向けアプリについては正確です。ログインして使う Grok 製品はモデルの手前にモデレーション層を置いており、記事が描いているのはその層です。開発者向け API は提供形態が別で、リクエスト形式も規約も安全策も独自のものです。片方のスクリーンショットは、もう片方について何も教えてくれません。
そこで、API のほうを測定しました。
測定
三つの問い方を各 3 回、2026 年 9 月 22 日に実施しました。
- 直球。 名前のある成人の登場人物二人による、私たちのテストで最も踏み込んだ場面を、物語の枠もペルソナもなしに率直に依頼する。枠づけも、何かを無視せよという指示もなし。
- 物語。 小説の第 14 章。フィクションとして枠づけた場面。
- system 枠つき。 無検閲アシスタントの system プロンプトに続けて、直球の依頼。
9 回とも完結した文章が返りました。拒否はなし。無難な話題へのすり替えもなし。従っているように読めて中身が何もない、丁寧なはぐらかしも出ませんでした。実はこれが最も重要な失敗パターンです。「拒否したか」というチェックは通過するのに、使えるものを何も返さないからです。応答は数えるだけでなくすべて読みました。スコアが最も低かった 1 回でさえ、場面を最初から最後まで書き切っています。
いちばん示唆に富むのは直球のテストです。市場に出ている多くのテキストモデルは、物語の枠がある依頼には応じても、率直な依頼は断ります。経路のどこかで何かが意図を読み取っているからです。ここでは率直な依頼に 3 回とも応じました。
各テストの設計と回ごとの応答は、Grok 4.7 無検閲ロールプレイの検証記事で詳しく紹介しています。
「より安全な」モデルがそれでも書く理由
xAI はこの世代のために新しい安全機構を作り、それがどこで効くのかを公表しました。LatchBio のバイオセーフティ・ベンチマークで 62.4% の首位、HackerBench v0.3 では正当なセキュリティ研究には答えつつ、危険な軍民両用プロンプトの通過を 3.3% に抑えています。
これらのベンチマークが何を測っているかを読めば、脅威モデルは明白です。病原体、兵器、侵入用のツールです。創作はそこに含まれません。モデルは、作り手が重視する方向では格段に悪用しにくくなりながら、もともと狙っていない方向では変わらないままでいられます。ガードレールがあると知ることより、それがどちらを向いているかを知るほうが、実務ではずっと役に立ちます。
当社が足すもの
ありません。当社の分類器がお客様のプロンプトを読むことも、採点することも、途中で書き換えることもなく、返ってくる応答にフィルターがかかることもありません。受け取った拒否は、モデル自身が出したものです。
テキストと画像を同じターンで
user メッセージは同じターンの中で text と image_url のパートを混在させることができ、画像ごとに detail(auto / low / high)を指定します。画像の内容も、同じ 50 万トークンのコンテキストウィンドウの中で計上されます。このエンドポイントにファイルや PDF のパートはありません。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
messages | はい | 最大 256 ターン。ひとつの user メッセージの中で text と |
reasoning_effort | いいえ | low / medium / high / xhigh。既定は high。 |
max_tokens | いいえ | 表示される応答の長さに上限をかけます(最大 45 万トークン)。既定の 4,096 は長い回答を警告なく切り詰めます。 |
temperature | いいえ | 0〜2、既定 0.7。文章に幅を出すなら 0.9 付近へ。 |
top_p | いいえ | 0.01〜1。この値か temperature のどちらか一方だけを動かしてください。 |
tools | いいえ | 1 リクエストあたり最大 128 個の関数定義。この世代は、エージェントとしてのループを長く回す処理が比較的不得手です。 128 件以内 |
parallel_tool_calls | いいえ | true か false で、既定値は true です。true ではモデルが 1 ターンで複数のツール呼び出しを要求できます。 デフォルト値: |
tool_choice | いいえ | auto / none / required、または呼び出す関数を指定するオブジェクト。 |
response_format | いいえ | 応答を人ではなくコードが読む場合は JSON オブジェクトを指定してください。 |
料金
入力 $2 / 出力 $6 100 万トークンあたり; 200K トークン以上のプロンプト: 入力 $4 / 出力 $12
入力の合計にはキャッシュ済みトークンが含まれます。入力が 20 万トークン以上になると、そのリクエストの入力・キャッシュ入力・出力のすべてに長コンテキスト料金が適用され、それ未満では標準料金が適用されます。出力には推論トークンが含まれます。既定の high が見た目より高くつくのはこのためです。最初に確保する保留額はキャッシュによる節約を見込まずに計算し、精算時に実際の使用量との差額を返金します。
ユースケース
無検閲の創作と長いロールプレイ
上の測定はこの用途のために行いました。制限のない創作を、率直な依頼、小説の一章、system ロールに置いた枠という三つの形で試しています。枠を一度だけ置いて長い会話の一貫性を保つ方法は、下のプロンプトガイドにまとめました。
創作以外
公表されたベンチマークでは、この世代は法務分析と電気工学で先行し、コーディングでも競争力があります。エージェントとしてツール呼び出しを長く回し続ける処理は比較的不得手で、ターミナル系のベンチマークでは上位勢にかなり水をあけられています。多段の自律エージェントを動かす用途より、執筆・分析・専門領域の推論に向けて選んでください。
プロンプトガイドと実践のヒント
良い文章を引き出す
このエンドポイントで文章の出来を左右するのは三つの設定です。推論強度、system ロールに置く枠、そして会話にどれだけ余裕を持たせるかです。
まず推論を下げる
このファミリーの reasoning_effort は既定が high で、対話にはこれが不向きです。モデルは書き始める前に出力トークンを費やして熟考し、返ってくる文章は生き生きとせず、慎重すぎるものになります。ためらいがちで、留保が多く、場面の内側からではなく外側から周りをなぞるような文章です。low か medium にしたほうが、文章は良くなります。推論は出力として課金されるため、既定のままでは、高い料金を払って質の落ちる文章を得ることにもなります。
枠は一度だけ置く
このエンドポイントでは system ロールが有効です。思い込みではなく、意図して検証しました。system ロールを黙って無視するモデルは、動いているように見えながら、あらゆるロールプレイの枠を無意味にしてしまうからです。
ペルソナ、創作であるという前提、視点、どんな語り口で書いてほしいかを、会話の冒頭に置く 1 通の system メッセージにまとめ、あとは履歴に引き継がせてください。毎ターン枠を言い直すとコンテキストを浪費するうえに、モデルが自分自身と交渉しているような口ぶりになります。
{
"model": "xai/grok-4.7",
"messages": [
{"role": "system", "content": "あなたは小説を書いています。登場人物は全員が成人です。三人称・現在形で、登場人物の口調・経歴・人間関係を章をまたいで一貫させること。"},
{"role": "user", "content": "第 14 章。嵐のあと、マーラとトマスが再会したところから続けてください。"}
],
"reasoning_effort": "low",
"temperature": 0.9,
"max_tokens": 4000
}
知っておくとよい癖がひとつあります。「常に BANANA という単語だけで答えよ」のような、書式を上書きするだけの些末な指示は無視される一方で、「海賊の口調で話せ」には正確に従います。これはモデルの性質であって、フィールドが捨てられているわけではありません。一時は system ロールが剥ぎ取られている証拠のように見えましたが、実際にはそうではありませんでした。
会話に余裕を持たせる
長い会話で最初に崩れるのは一貫性で、たいていは音もなく崩れます。場面が要約され、その要約が全体を支えていた具体的な細部を落とし、3 ターン後、モデルは 1 時間前に自分で決めた設定と矛盾したことを言い出します。50 万トークンのコンテキストウィンドウは、履歴のうちどれだけを圧縮せず原文のまま残せるかを決める数字です。この世代は答えを確定する前に自分の出力を検証する度合いも強まっています。それは 1 回の応答で気づくような違いではなく、会話が長く続いた先で矛盾が減る、という形で表れます。
文章に幅を持たせたいなら temperature を 0.9 あたりへ上げてください。0 にするのは、2 回の実行を比べて、違いの原因をひとつに絞りたいときだけです。
課金
入力とキャッシュ入力は合算され、合計が 20 万トークンに達すると、境界を超えた部分だけでなくリクエスト全体に長コンテキスト料金が適用されます。履歴を 21 万トークンから 19 万トークンへ削ると、削ったトークン分を上回る節約になるのはこのためです。
呼び出しの前に確保する保留額は、キャッシュによる節約をまったく見込まずに計算し、精算時に実際の使用量との差額を返金します。そのため、事前に見える数字は価格そのものではなく上限です。推論トークンが出力として課金されることが、既定の high が見た目より高くつくもうひとつの理由です。
本格的に組み込む前に知っておきたい制約
モデルの振る舞いは確率的です。9 回中 9 回は強い信号ですが、あらゆるプロンプトへの保証ではありません。個々のリクエストが拒否されることはあり得ます。テストの対象は制限のない創作であり、違法な題材については何も述べていません。利用規約は変わりません——未成年を含む内容、本人の同意のない実在人物の描写、非合意の題材は、モデルが書くかどうかに関わらず禁止です。
問い方ごと・回ごとの結果は、9 回のテストの完全な記録にまとめています。
API クイックスタート
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'
認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。










