Grok 4.7 est disponible dans Felo Search : réponses à long terme, $2/$6
Grok 4.7 est en ligne dans Felo Search : contexte de 500K, $2/$6 par million de tokens, et raisonnement à long terme conçu pour des recherches qui durent des heures.
SpaceXAI a lancé Grok 4.7 le 21 septembre, et ce modèle cible un type de question précis : celle qui demande une heure d’analyse plutôt qu’une simple recherche. Il fonctionne dans Felo Search dès maintenant, aux côtés de trois autres modèles arrivés la même semaine.
Le chiffre clé concerne la sortie. Grok 4.7 coûte $2 par million de tokens en entrée et $6 par million de tokens en sortie, soit le même prix que Grok 4.6, tandis que le fournisseur annonce une vitesse doublée par rapport aux modèles similaires. Une réponse de recherche dans Felo ne correspond pas à un seul appel de modèle. Le modèle lit les sources, les compare, rédige la synthèse et revient en arrière en cas de désaccord. Le prix de sortie reflète le coût réel d’une investigation approfondie.
Ce qu’est Grok 4.7
SpaceXAI (anciennement xAI) présente Grok 4.7 comme son « modèle le plus puissant pour le codage et le travail de connaissance ». La partie intéressante de cette description concerne le travail de connaissance. Les précédentes versions de Grok se concentraient sur le codage ; celle-ci a bénéficié d’un entraînement par renforcement plus long, orienté vers des tâches qui demandent plusieurs heures.
Cet entraînement se manifeste dans deux aspects perceptibles depuis une boîte de recherche : auto-vérification et gestion du contexte long. Le modèle vérifie son propre travail intermédiaire au lieu de s’engager sur la première piste plausible, et garde en mémoire ce qu’il a établi vingt étapes auparavant.
| Spécification | Grok 4.7 |
|---|---|
| ID du modèle | grok-4.7 |
| Fabricant | SpaceXAI |
| Date de sortie | 21 septembre 2026 |
| Fenêtre de contexte | 500 000 tokens |
| Entrée | Texte, image |
| Sortie | Texte |
| Effort de raisonnement | faible / moyen / élevé (par défaut) / très élevé |
| Prix | $2 par million en entrée, $6 par million en sortie |
| Entrée mise en cache | $0.50 par million de tokens |
| Limite de connaissance | Juin 2026, avec entraînement supplémentaire jusqu’en août 2026 |
La fenêtre de 500 000 tokens est la plus petite des quatre modèles lancés cette semaine. Elle suffit largement pour une tâche de recherche : cent documents longs, un trimestre complet de rapports financiers, ou un fil de recherche entier avec toutes les sources en contexte. Les fenêtres plus grandes servent à garder un dépôt ou une année de documentation sans étape de récupération intermédiaire. C’est le cas des modèles à 1M tokens dans le tableau ci-dessous.
Pourquoi cela compte pour la recherche IA
Une réponse de recherche peut échouer de deux façons. La première : ne pas trouver la source. La seconde : trouver la source, la mal interpréter, et affirmer l’erreur avec assurance. La seconde est plus problématique, car elle ressemble à une réponse correcte.
L’entraînement à long terme cible ce second échec. Quand un modèle reçoit une récompense pour terminer correctement des tâches de plusieurs heures, les stratégies rapides ne fonctionnent plus. Repérer le premier document plausible, ignorer une source contradictoire, oublier une contrainte posée au début : aucune ne résiste à une tâche qui dure des heures. Ce qui reste, c’est l’habitude de vérifier.
Les scores publiés de Grok 4.7 vont dans ce sens. Sur GDPval, qui mesure la qualité des livrables professionnels, le fournisseur annonce un Elo de 1 695, contre 1 605 pour Grok 4.6. Sur AA Briefcase v1.1, un benchmark de travail de connaissance, il passe de 1 546 à 1 657. HealthBench Professional monte de 48,5 % à 56,7 %, et le Harvey Legal Agent Benchmark de 15,8 % à 19,6 %.
Ces chiffres proviennent du fournisseur, évalués à différents niveaux d’effort et avec divers outils, donc il s’agit d’une revendication, pas d’un résultat. La comparaison fiable concerne la même famille : 4.7 dépasse 4.6, sur les tâches proches de la recherche.
Comment utiliser Grok 4.7 dans Felo Search
1. Ouvrir le sélecteur de modèle. Lancez une recherche dans Felo et choisissez Grok 4.7. Rien ne change dans votre flux : même boîte, mêmes sources, même espace de travail.
2. Posez la question que vous auriez divisée en quatre. Les modèles à long terme justifient leur prix sur des demandes ambiguës, à contraintes multiples. Au lieu de « quel est le calendrier de l’AI Act européen », demandez « quelles obligations de l’AI Act européen s’appliquent en premier à une entreprise qui vend un modèle généraliste dans l’UE, et lesquelles disposent déjà de directives d’application ». Un prompt, plusieurs sous-questions.
3. Laissez-le se contredire. Suivez avec « où vos sources divergent-elles sur ce point, et laquelle est la plus fiable ? » Un modèle entraîné à l’auto-vérification gère mieux ce défi qu’un modèle qui vise une réponse unique et assurée.
4. Changez le niveau d’effort quand la question évolue. Grok 4.7 propose quatre niveaux d’effort de raisonnement. Le niveau moyen couvre la recherche ordinaire ; augmentez-le quand la question implique une longue chaîne de dépendances, baissez-le pour résumer un contenu déjà fiable.
5. Faites avancer la réponse. La même fenêtre de contexte contient la recherche et le livrable. Demandez le mémo, le plan de présentation ou l’email. Les sources restent accessibles.
Les trois autres modèles disponibles dans Felo Search
Grok 4.7 n’est pas arrivé seul. Quatre modèles de pointe ont été lancés en trente-six heures, et tous fonctionnent dans Felo Search.
| Modèle | Fournisseur | Prix par million de tokens | Contexte | Objectif |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.7 | SpaceXAI | $2 entrée / $6 sortie | 500K | Raisonnement à long terme et travail de connaissance |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | $4 entrée / $20 sortie | 1M | Réponses vérifiées |
| GPT-6 Luna | OpenAI | $0.10 entrée / $0.50 sortie | 1.05M | Recherche à grand volume au coût le plus bas |
| GPT-6 Sol | OpenAI | $2 entrée / $10 sortie | 1.05M | Boucles d’agent et appels répétés à prix intermédiaire |
L’écart entre eux atteint vingt fois sur le prix d’entrée et cinquante fois sur le coût d’une investigation complète. Le choix du modèle par question devient le principal levier sur la qualité de réponse et le volume de recherche possible.
À essayer en premier
Une question à réponse contestée. Interrogez un sujet où des sources sérieuses divergent : l’efficacité d’un complément, le coût réel d’une migration, une estimation de taille de marché. Demandez ensuite à Grok 4.7 de distinguer ce sur quoi les sources s’accordent de ce qu’une seule affirme. Ce type de tâche cible l’entraînement à long terme.
Un document à critiquer. Collez un contrat, une politique ou une spécification et demandez ce qu’il ne couvre pas. Les questions sur l’absence de preuve révèlent les failles d’un modèle qui s’arrête à la première lecture plausible.
Une réconciliation entre sources. Fournissez deux rapports de sociétés concurrentes et demandez la comparaison qu’un analyste ferait, avec le chiffre que chacune évite.
Une prévision avec contraintes. Les modèles à long terme gèrent mieux « voici huit contraintes, trouve le plan qui les satisfait toutes » que le brainstorming ouvert.
Essayez Grok 4.7 dans Felo Search
Grok 4.7 fonctionne dans Felo Search aujourd’hui, avec une fenêtre de contexte de 500 000 tokens, quatre niveaux d’effort de raisonnement, et un prix de $2/$6. Il coûte autant que le modèle précédent, donc la mise à niveau ne change rien au niveau du token.
Ouvrir Grok 4.7 dans Felo Search →
Cet article est également disponible en English, 简体中文, 日本語, 한국어, 繁體中文, हिन्दी, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, ไทย, Español, বাংলা and Português.