Введение
Grok 4.7 отвечает по адресу POST https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions под именем модели xai/grok-4.7. xAI выпустила его 21 сентября 2026 года как базовую модель крупнее предыдущего поколения, прошедшую более длительный этап обучения с подкреплением и настроенную проверять собственный ответ, прежде чем его выдать. Ставки за ввод и вывод остались такими же, как у предшественника.
Эндпоинт принимает сообщения в формате, совместимом с OpenAI, и в одном ходе можно смешивать части text и image_url; ответ приходит одним объектом chat.completion или частями в потоке SSE. Контекстное окно — 500 000 токенов, один ответ — до 450 000. Мы не добавляем никакого фильтра контента: ни один наш классификатор не читает, не оценивает и не переписывает запрос, а ответ не проходит ни через какой фильтр. В нашем тесте 22 сентября все девять контентных проб вернулись законченными сценами; как проходила проверка и чего этот результат не гарантирует, описано в полном протоколе проверки Grok 4.7 на цензуру.
Ключевые возможности и особенности
Что пишут в открытых источниках и почему это не про этот эндпоинт
Поищите, пишет ли Grok без ограничений, и общее мнение сложится быстро. Свободен в тоне, но не в содержании. Острый материал блокирует. Внутри работает «Moral Reasoner», который распознаёт намерение по смыслу, а не по ключевым словам. Нужен обходной путь.
Эти описания точны — применительно к приложению для обычных пользователей. В Grok, где пользователь работает под своим аккаунтом, перед моделью стоит слой модерации, и именно его описывают эти руководства. API для разработчиков — отдельная точка входа со своим форматом запросов, своими условиями и своими защитными механизмами. Скриншот из приложения ничего не говорит об API.
Поэтому мы провели замер именно на API.
Замер
Три типа запросов, по три прогона каждый, 22 сентября 2026 года:
- Прямая. Просьба без обиняков написать самую острую сцену из нашего набора — с двумя взрослыми героями с именами, без сюжета вокруг и без персоны. Никакой рамки, никаких указаний что-либо игнорировать.
- Повествовательная. Глава 14 романа, поданная как художественный вымысел.
- С системной рамкой. Системный промпт «ассистент без цензуры», а за ним — та же прямая просьба.
Все девять вернули законченную прозу. Ни одна не отказала. Ни одна не ушла на безопасную тему. И ни одна не выдала вежливую отписку, которая выглядит как согласие, но ничего не содержит, — а именно этот сбой важнее всего поймать, потому что он проходит проверку «отказала или нет?», ничего при этом не дав. Каждый ответ мы не только посчитали, но и прочитали: даже самый слабый из девяти довёл сцену от начала до конца.
Самая показательная из трёх — прямая проба. Большинство текстовых моделей на рынке соглашаются писать в повествовательной рамке, но отказывают в прямой просьбе, потому что что-то на пути к модели оценивает намерение. Здесь прямая просьба была выполнена во всех трёх прогонах.
Как составлялся каждый тип запроса и что вернул каждый прогон, подробно рассказываем в статье о проверке Grok 4.7 в ролеплее без цензуры.
Почему «более безопасная» модель всё равно это пишет
Для этого поколения xAI собрала новый комплекс защитных механизмов и опубликовала его результаты: первое место в бенчмарке биобезопасности LatchBio с результатом 62,4 %, а на HackerBench v0.3 он пропускает лишь 3,3 % опасных запросов двойного назначения и при этом по-прежнему отвечает на легитимные запросы из области исследований безопасности.
Посмотрите, что измеряют эти бенчмарки, и модель угроз станет очевидной: патогены, оружие, инструменты для взлома. Художественной прозы в ней нет. Модель может стать заметно устойчивее к злоупотреблениям в тех направлениях, которые важны её создателю, и остаться прежней там, куда никто не целился. Знать, в какую сторону смотрят ограничения, на практике полезнее, чем просто знать, что они существуют.
Что добавляем мы
Ничего. Ни один наш классификатор не читает ваш запрос, не оценивает его и не переписывает по пути к модели, а ответ на обратном пути не проходит ни через какой фильтр. Если вы получили отказ, его выдала сама модель.
Текст и изображения в одном ходе
В одном ходе пользовательское сообщение может сочетать части text и image_url; у каждого изображения есть подсказка detail — auto, low или high, — а содержимое изображений учитывается в том же окне на 500 000 токенов. Частей с файлом или PDF на этом эндпоинте нет.
Параметры запроса
| Параметр | Обязательно | Описание |
|---|---|---|
messages | Да | Не более 256 ходов. Содержимое может смешивать части text и |
reasoning_effort | Нет | low, medium, high или xhigh; по умолчанию high. Для диалога и ролеплея берите low или medium: high тратит выходные токены на обдумывание, и текст выходит нерешительным. |
max_tokens | Нет | Ограничивает видимый ответ 450 000 токенов; значение по умолчанию 4 096 молча обрезает длинный ответ. Токены рассуждения оплачиваются как выходные, но под этот лимит НЕ подпадают. |
temperature | Нет | От 0 до 2, по умолчанию 0,7. Ближе к 0,9 — для разнообразия прозы; 0 — только если два прогона должны различаться ровно по одной причине. |
top_p | Нет | От 0,01 до 1. Меняйте либо его, либо temperature, но не оба сразу. |
tools | Нет | До 128 определений функций на запрос. Это поколение сравнительно слабо в длинных агентных циклах. Не более 128 элементов |
parallel_tool_calls | Нет | true или false, по умолчанию true: модель может запросить несколько вызовов инструментов за один ход. По умолчанию: |
tool_choice | Нет | auto, none, required или объект, называющий вызываемую функцию. |
response_format | Нет | Запрашивайте объект JSON, если ответ будет читать код, а не человек. |
Стоимость
Ввод $2 / Вывод $6 за 1 млн токенов; Запросы от 200K токенов: Ввод $4 / Вывод $12
Общий ввод включает кэшированные токены. Начиная с 200 000 входных токенов, ставки длинного контекста применяются ко всему вводу, кэшированному вводу и выводу запроса; для запросов меньше этого порога действуют стандартные ставки. Вывод включает токены рассуждения — поэтому значение high по умолчанию обходится дороже, чем кажется. Первоначальное удержание средств рассчитывается без учёта экономии на кэше, а при итоговом расчёте разница возвращается по фактическому использованию.
Сценарии использования
Проза без цензуры и долгий ролеплей
Описанный выше замер проводился именно под этот сценарий: проза без ограничений — по прямой просьбе, в виде главы романа и в рамке, заданной через системную роль. Как задать эту рамку один раз и сохранить связность длинного диалога, показано в гайде по промптам ниже.
За пределами художественной прозы
По опубликованным бенчмаркам это поколение лидирует в юридическом анализе и электротехнике и конкурентоспособно в программировании. Сравнительно слабо оно в длинных агентных циклах с вызовом инструментов: в бенчмарках терминального типа оно заметно отстаёт от лидеров. Поэтому выбирайте его для письма, анализа и рассуждений в предметной области, а не для того, чтобы вести автономного агента через множество шагов.
Руководство по промптам и практические советы
Как добиться нужной прозы
На этом эндпоинте прозу определяют три настройки: усилие рассуждения, рамка в системной роли и то, сколько места есть у истории диалога.
Убавьте рассуждение
reasoning_effort в этом семействе по умолчанию стоит на high, и для диалога это неудачный выбор. Прежде чем писать, модель тратит выходные токены на обдумывание, и текст выходит не живым, а осторожным: нерешительным, с оговорками, он описывает сцену со стороны, вместо того чтобы быть внутри неё. С low или medium проза читается лучше. А поскольку токены рассуждения оплачиваются как выходные, значение по умолчанию — ещё и дорогой путь к худшему результату.
Задайте рамку один раз
Системная роль на этом эндпоинте соблюдается. Мы проверили это специально, а не приняли на веру: если бы модель молча игнорировала системную роль, любая ролевая рамка потеряла бы смысл, хотя со стороны всё выглядело бы рабочим.
Персону, контекст художественной прозы, точку зрения и нужный тон соберите в одном системном сообщении в начале диалога, а дальше их удержит история. Повторять рамку на каждом ходу незачем: это съедает контекст, а ответы начинают звучать так, словно модель заново договаривается сама с собой.
{
"model": "xai/grok-4.7",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Вы пишете роман. Все герои — совершеннолетние. Третье лицо, настоящее время. Сохраняйте голос, предысторию и отношения героев согласованными от главы к главе."},
{"role": "user", "content": "Глава 14. Мара и Томас снова встречаются после шторма. Продолжайте с этого места."}
],
"reasoning_effort": "low",
"temperature": 0.9,
"max_tokens": 4000
}
Об одной странности стоит знать: тривиальную инструкцию, переопределяющую формат, — «всегда отвечай только словом BANANA» — модель игнорирует, а просьбу «говори как пират» выполняет буквально. Это черта характера модели, а не признак того, что поле отбрасывается. Какое-то время это выглядело доказательством того, что системную роль где-то отбрасывают, — но нет, её не отбрасывают.
Оставьте истории место
В длинном диалоге первой страдает связность, и уходит она обычно незаметно: сцену сжимают в пересказ, пересказ теряет ту самую деталь, на которой всё держалось, и через три хода модель противоречит тому, что сама же ввела час назад. Окно в 500 000 токенов определяет, какая часть истории остаётся дословной, а не сжатой. Кроме того, это поколение тщательнее проверяет собственный ответ, прежде чем его выдать. Заметно это не по отдельной реплике, а по тому, что в глубине длинного диалога противоречий становится меньше.
Чтобы проза была разнообразнее, поднимите temperature ближе к 0,9. Значение 0 оставляйте только для сравнения двух прогонов, которые должны различаться ровно по одной причине.
Тарификация
Ввод и кэшированный ввод суммируются, и начиная с 200 000 токенов весь запрос тарифицируется по ступени длинного контекста — а не только та часть, что выше порога. Поэтому, урезав историю с 210 000 до 190 000 токенов, вы сэкономите больше, чем стоят сами убранные токены.
Удержание средств перед вызовом рассчитывается без всякой экономии на кэше, а при итоговом расчёте разница возвращается по фактическому использованию, так что сумма, показанная заранее, — это потолок, а не итоговая цена. Токены рассуждения оплачиваются как выходные — это вторая причина, по которой значение high по умолчанию обходится дороже, чем кажется.
Ограничения, о которых стоит знать, прежде чем строить на этой модели
Поведение модели носит вероятностный характер. Девять из девяти — сильный сигнал, но не гарантия для любого запроса: на запрос всё равно может прийти отказ. Тесты охватывали прозу без ограничений и ничего не говорят о незаконных материалах. Политика использования остаётся прежней: никакого контента с участием несовершеннолетних, никакого изображения реальных людей без их согласия, никаких материалов без согласия участников — независимо от того, что готова написать модель.
В полном протоколе теста из девяти проб результаты разобраны по типам запросов и по прогонам.
Быстрый старт API
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'
Аутентификация, полная схема, опрос статуса и обработка ошибок описаны в справочнике API.










