Grok 4.7 ya está en Felo Search: respuestas de largo alcance, $2/$6
Grok 4.7 está disponible en Felo Search: 500K de contexto, $2/$6 por millón de tokens y razonamiento de largo alcance diseñado para investigaciones que duran horas.
SpaceXAI lanzó Grok 4.7 el 21 de septiembre, y está diseñado para un tipo específico de pregunta: la que requiere una hora de investigación en lugar de una consulta directa. Ya está disponible en Felo Search, junto a otros tres modelos que llegaron la misma semana.
El dato principal aparece en el costo de salida. Grok 4.7 cuesta $2 por millón de tokens de entrada y $6 por millón de tokens de salida, igualando el precio de Grok 4.6, mientras el proveedor afirma el doble de velocidad frente a modelos comparables. Una respuesta de búsqueda en Felo no equivale a una sola llamada al modelo. Lee fuentes, las compara, redacta la síntesis y vuelve atrás si encuentra desacuerdos. El precio de salida refleja el gasto real de una investigación extensa.
Qué es realmente Grok 4.7
SpaceXAI (la empresa antes conocida como xAI) presenta Grok 4.7 como su "modelo más potente para programación y trabajo de conocimiento". La parte interesante de esa descripción está en el segundo aspecto. Las versiones anteriores de Grok se enfocaron en programación; esta versión recibió entrenamiento con una fase de aprendizaje por refuerzo más larga, orientada a tareas que requieren varias horas para completarse.
Ese entrenamiento se nota en dos capacidades perceptibles desde la caja de búsqueda: autoverificación y gestión de contexto extenso. El modelo se entrena para revisar su propio trabajo intermedio en lugar de comprometerse con el primer camino plausible, y para mantener el seguimiento de lo que estableció veinte pasos atrás.
| Especificación | Grok 4.7 |
|---|---|
| ID del modelo | grok-4.7 |
| Fabricante | SpaceXAI |
| Lanzamiento | 21 de septiembre de 2026 |
| Ventana de contexto | 500,000 tokens |
| Entrada | Texto, imagen |
| Salida | Texto |
| Esfuerzo de razonamiento | bajo / medio / alto (predeterminado) / muy alto |
| Precio | $2 por millón de entrada, $6 por millón de salida |
| Entrada en caché | $0.50 por millón de tokens |
| Límite de conocimiento | junio de 2026, con entrenamiento suplementario hasta agosto de 2026 |
La ventana de 500,000 tokens es la menor de los cuatro modelos que llegaron esta semana. También resulta suficiente para una tarea de búsqueda: cien documentos extensos, un trimestre completo de informes financieros o un hilo de investigación entero con todas las fuentes aún en contexto. Las ventanas más grandes importan cuando se necesita que el modelo retenga un repositorio o un año de documentación sin pasos de recuperación intermedios. Ese es el caso de los modelos de 1M tokens en la tabla siguiente.
Por qué esto importa para la búsqueda de IA
Una respuesta de búsqueda puede fallar de dos formas. La primera es no encontrar la fuente. La segunda es encontrarla, interpretarla mal y exponer esa mala interpretación con seguridad. La segunda resulta más grave, porque se presenta igual que una respuesta correcta.
El entrenamiento de largo alcance ataca el segundo tipo de error. Cuando un modelo recibe recompensa por completar tareas de varias horas correctamente, las estrategias rápidas dejan de funcionar. Buscar patrones en el primer documento plausible, ignorar una fuente que contradice la respuesta emergente, omitir una restricción establecida al inicio: ninguna sobrevive en una tarea que dura horas. Lo que permanece tras ese entrenamiento es el hábito de revisar y comprobar.
Las puntuaciones publicadas de Grok 4.7 apuntan en la misma dirección. En GDPval, que mide la calidad de entregables profesionales en el mundo real, el proveedor reporta un Elo de 1,695, frente a 1,605 para Grok 4.6. En AA Briefcase v1.1, un benchmark de trabajo de conocimiento, pasó de 1,546 a 1,657. HealthBench Professional subió de 48.5% a 56.7%, y el Harvey Legal Agent Benchmark de 15.8% a 19.6%.
Esas cifras provienen del proveedor, evaluadas en diferentes configuraciones de esfuerzo y entornos, así que deben considerarse una afirmación y no un resultado. La comparación fiable es la interna: 4.7 supera a 4.6, de forma consistente, en tareas similares a la investigación.
Cómo usar Grok 4.7 en Felo Search
1. Abre el selector de modelo. Inicia una búsqueda en Felo y selecciona Grok 4.7. Nada más cambia en tu flujo de trabajo: misma caja, mismas fuentes, mismo espacio de trabajo.
2. Plantea la pregunta que normalmente dividirías en cuatro. Los modelos de largo alcance justifican su precio en solicitudes ambiguas y con múltiples restricciones. En vez de "¿cuál es el cronograma de la Ley de IA de la UE?" pregunta "¿qué obligaciones de la Ley de IA de la UE aplican primero para una empresa que vende un modelo de propósito general en la UE, y cuáles ya tienen guías de implementación publicadas?" Un solo prompt, varias subpreguntas.
3. Permite que se contradiga. Continúa con "¿en qué discrepan tus fuentes sobre esto y cuál resulta más autorizada?" Un modelo entrenado en autoverificación responde mejor a este reto que uno entrenado para dar una única respuesta segura.
4. Cambia el nivel de esfuerzo cuando la pregunta cambie de forma. Grok 4.7 ofrece cuatro configuraciones de esfuerzo de razonamiento. Medio cubre la investigación habitual; súbelo cuando la pregunta tenga una cadena larga de dependencias y bájalo al resumir algo en lo que ya confías.
5. Lleva la respuesta más allá. La misma ventana de contexto contiene la investigación y el entregable. Solicita el memo, el esquema de la presentación o el correo. El material fuente sigue disponible.
Los otros tres modelos activos en Felo Search
Grok 4.7 no llegó solo. Cuatro modelos de frontera se lanzaron en unas treinta y seis horas, y los cuatro funcionan ahora en Felo Search.
| Modelo | Lanzado por | Precio por millón de tokens | Contexto | Diseñado para |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.7 | SpaceXAI | $2 entrada / $6 salida | 500K | Razonamiento de largo alcance y trabajo de conocimiento |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | $4 entrada / $20 salida | 1M | Respuestas que resisten verificación |
| GPT-6 Luna | OpenAI | $0.10 entrada / $0.50 salida | 1.05M | Búsqueda de alto volumen al menor costo por consulta |
| GPT-6 Sol | OpenAI | $2 entrada / $10 salida | 1.05M | Ciclos de agente y llamadas repetidas a precio medio |
La diferencia entre ellos ronda veinte veces en el precio de entrada y cincuenta veces en el costo de una investigación completa. Elegir por pregunta se convierte en el mayor factor para la calidad de respuesta y la cantidad de investigación que puedes costear.
Qué probar primero
Una pregunta con respuesta disputada. Consulta sobre algo donde fuentes serias discrepan: la eficacia de un suplemento, el costo real de una migración, una estimación de tamaño de mercado. Luego pide a Grok 4.7 que separe lo que las fuentes confirman de lo que solo una sostiene. Ese es el tipo de tarea que el entrenamiento de largo alcance busca resolver.
Un documento con el que debes debatir. Pega un contrato, una política o una especificación y pregunta qué no cubre. Las preguntas sobre ausencia de evidencia son donde un modelo que se detiene en la primera lectura plausible falla de forma más silenciosa.
Una reconciliación entre fuentes. Proporciónale dos informes de empresas competidoras y pide la comparación que haría un analista, con el dato que cada una evita mencionar.
Un pronóstico con restricciones. Los modelos de largo alcance gestionan mejor "aquí tienes ocho restricciones, encuentra el plan que las cumple todas" que una lluvia de ideas abierta.
Prueba Grok 4.7 en Felo Search
Grok 4.7 está disponible en Felo Search hoy, con una ventana de contexto de 500,000 tokens, cuatro niveles de esfuerzo de razonamiento y precios de $2/$6. Cuesta lo mismo que el modelo anterior, así que la actualización no implica gasto extra por token.
Abre Grok 4.7 en Felo Search →
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