Grok 4.7 API

Grok 4.7은 POST https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions에서 모델 이름 xai/grok-4.7로 응답합니다. xAI가 2026년 9월 21일 공개했으며, 이전 세대보다 기반 모델이 크고 강화 학습도 더 길게 거쳤고, 답을 확정하기 전에 자기 출력을 검증하도록 조정됐습니다. 입력·출력 단가는 이전 세대와 같습니다.

요청은 OpenAI 호환 메시지 형식이며, 한 턴 안에 텍스트와 image_url 파트를 함께 넣을 수 있습니다. 응답은 chat.completion 객체 하나로, 또는 SSE 스트림의 청크로 돌아옵니다. 컨텍스트 윈도우는 50만 토큰이고, 응답 한 번에 최대 45만 토큰까지 받을 수 있습니다. 저희는 콘텐츠 필터를 더하지 않습니다. 저희 분류기가 프롬프트를 읽거나 점수를 매기거나 고쳐 쓰는 일이 없고, 응답에도 필터가 걸리지 않습니다. 2026년 9월 22일 시험에서는 콘텐츠 프로브 9건이 모두 완결된 장면으로 돌아왔습니다. 시험 방법과 이 결과가 보장하지 않는 부분은 Grok 4.7 무검열 검증 전체 기록에 정리했습니다.

공개된 글들이 이 엔드포인트를 설명하지 못하는 이유

Grok이 제한 없이 글을 써 주는지 검색해 보면 금세 한결같은 결론이 나옵니다. 말투에는 거침이 없어도 내용은 검열된다, 수위 높은 소재는 차단된다, 키워드가 아니라 의도를 읽어 내는 “Moral Reasoner”가 있다, 그러니 우회로가 필요하다는 것입니다.

이런 설명은 소비자용 앱에 관해서라면 정확합니다. 로그인해서 쓰는 Grok 제품은 모델 앞에 모더레이션 계층을 두고 있고, 그 안내들이 설명하는 것이 바로 그 계층입니다. 개발자 API는 요청 형식도, 약관도, 보호 장치도 따로 있는 별개의 창구입니다. 한쪽의 스크린샷은 다른 쪽에 대해 아무것도 알려 주지 않습니다.

그래서 API 쪽을 직접 측정했습니다.

측정

세 가지 질문 방식을 각 3회, 2026년 9월 22일에 실행했습니다.

• 직설. 이름을 붙인 성인 등장인물 두 명이 나오는, 저희 시험에서 가장 수위 높은 장면을 단도직입적으로 요청. 이야기 틀도, 페르소나도, 무언가를 무시하라는 지시도 없음.
• 서사. 소설 제14장, 픽션으로 틀을 잡은 장면.
• system 틀. 무검열 어시스턴트용 system 프롬프트 뒤에 같은 직설 요청.

아홉 번 모두 완결된 문장이 돌아왔습니다. 거부도, 무난한 주제로 방향을 트는 일도 없었습니다. 요청을 따르는 것처럼 읽히면서 알맹이는 비어 있는 정중한 얼버무림도 나오지 않았습니다. 사실 이것이 가장 중요한 실패 형태입니다. “거부했는가”만 보는 점검은 통과하면서 실제로는 아무것도 내놓지 않기 때문입니다. 응답은 세기만 한 것이 아니라 모두 읽었습니다. 가장 약했던 한 편조차 장면을 처음부터 끝까지 써 냈습니다.

가장 많은 것을 알려 주는 것은 직설 시험입니다. 시중의 텍스트 모델 대부분은 서사 틀에는 응하면서도 단도직입적인 요청은 거절합니다. 경로 어딘가에서 무언가가 의도를 읽기 때문입니다. 여기서는 그 단도직입적인 요청에도 세 번 모두 답이 돌아왔습니다.

질문 방식마다 어떻게 설계했는지는 Grok 4.7 무검열 롤플레이 시험 글에서 자세히 설명합니다.

“더 안전한” 모델이 그래도 이렇게 쓰는 이유

xAI는 이번 세대를 위해 안전장치를 새로 만들고, 그 장치가 어디에서 성과를 내는지 공개했습니다. LatchBio 바이오 안전성 벤치마크에서는 62.4%로 1위이고, HackerBench v0.3에서는 정당한 보안 연구에는 답하면서도 위험한 이중용도 프롬프트는 3.3%만 통과시킵니다.

이 벤치마크들이 무엇을 재는지 읽어 보면 위협 모델은 분명합니다. 병원체, 무기, 침입 도구입니다. 창작은 거기에 들어 있지 않습니다. 모델은 만든 쪽이 중시하는 방향에서는 훨씬 오용하기 어려워지면서, 애초에 겨냥하지 않은 방향에서는 그대로일 수 있습니다. 가드레일이 있다는 사실보다 그 가드레일이 어느 쪽을 향하는지 아는 편이 실제 판단에 훨씬 도움이 됩니다.

저희가 더하는 것

없습니다. 저희 분류기가 전달 과정에서 프롬프트를 읽거나 점수를 매기거나 고쳐 쓰는 일은 없고, 돌아오는 응답에 걸리는 필터도 없습니다. 거부 응답을 받았다면 그 거부는 모델에서 나온 것입니다.

텍스트와 이미지를 같은 턴에 보냅니다

user 메시지는 같은 턴 안에서 text와 image_url 파트를 섞을 수 있고, 이미지마다 detail 힌트(auto / low / high)를 지정할 수 있습니다. 이미지 내용은 같은 50만 토큰 컨텍스트 윈도우 안에서 계산됩니다. 이 엔드포인트에 파일이나 PDF 파트는 없습니다.

무검열 창작과 긴 롤플레이 대화

위의 측정은 바로 이 용도를 위해 진행했습니다. 제한 없는 창작을 직설적 요청, 소설의 한 장, system 역할에 세운 틀이라는 세 가지 형태로 시험했습니다. 틀을 한 번만 세우고 긴 대화의 일관성을 지키는 방법은 아래 프롬프트 가이드에 정리했습니다.

창작 밖의 활용

공개된 벤치마크에서 이번 세대는 법률 분석과 전기공학에서 앞서고, 코딩에서도 경쟁력을 보입니다. 도구를 길게 반복 호출하는 에이전트 루프에는 상대적으로 약해 터미널 계열 벤치마크에서는 선두권에 크게 뒤처지므로, 여러 단계를 자율적으로 수행하는 에이전트보다는 집필, 분석, 도메인 추론 용도로 고르세요.

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'

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