Grok 4.7이 이제 Felo Search에 도입: 장기적 답변, $2/$6
Grok 4.7이 Felo Search에서 사용 가능: 50만 토큰 컨텍스트, 백만 토큰당 $2/$6, 수 시간 소요 연구를 위한 장기적 추론.
SpaceXAI는 9월 21일 Grok 4.7을 출시했다. 이 모델은 단순 조회가 아닌, 한 시간 이상 탐색이 필요한 질문을 위해 설계되었다. 현재 Felo Search에서 세 가지 다른 모델과 함께 바로 사용할 수 있다.
주요 수치는 출력 측면에 있다. Grok 4.7은 백만 입력 토큰당 $2, 백만 출력 토큰당 $6의 가격을 가진다. 이는 Grok 4.6과 동일한 가격이지만, 공급사는 동급 모델 대비 두 배 속도를 주장한다. Felo에서의 검색 답변은 단일 모델 호출이 아니다. 여러 소스를 읽고, 서로 대조하며, 종합 답변을 작성하고, 불일치 시 다시 확인한다. 출력 가격은 실제 장기 조사에서 소모되는 비용을 나타낸다.
Grok 4.7의 실제 특징
SpaceXAI(구 xAI)는 Grok 4.7을 "코딩 및 지식 작업에 가장 강력한 모델"로 소개한다. 이 설명에서 주목할 부분은 후반부다. 이전 세 번의 Grok 출시에서는 코딩에 초점을 맞췄지만, 이번에는 수 시간이 소요되는 작업에 중점을 두고 강화학습을 더 길게 진행했다.
이 훈련은 검색창에서 두 가지로 체감된다: 자기 검증과 장기 컨텍스트 관리. 모델은 첫 번째 그럴듯한 경로에 바로 답을 내기보다, 중간 작업을 스스로 점검하도록 훈련받았다. 또한 스무 단계 전의 결론도 계속 기억한다.
| Spec | Grok 4.7 |
|---|---|
| Model ID | grok-4.7 |
| Maker | SpaceXAI |
| Released | September 21, 2026 |
| Context window | 500,000 tokens |
| Input | Text, image |
| Output | Text |
| Reasoning effort | low / medium / high (default) / xhigh |
| Price | $2 per million input, $6 per million output |
| Cached input | $0.50 per million tokens |
| Knowledge cutoff | June 2026, with supplemental training through August 2026 |
50만 토큰 윈도우는 이번 주 도입된 네 모델 중 가장 작다. 하지만 검색 작업에는 충분하다. 백 개의 긴 문서, 한 분기의 실적 보고서, 모든 소스를 포함한 전체 연구 스레드를 담을 수 있다. 더 큰 윈도우가 필요한 경우는 저장소 전체나 1년치 문서를 중간 검색 없이 한 번에 담고 싶을 때다. 아래 표의 100만 토큰 모델이 해당된다.
AI 검색에서 이것이 중요한 이유
검색 답변에는 두 가지 실패 유형이 있다. 첫째는 소스를 찾지 못하는 경우다. 둘째는 소스를 찾았지만 잘못 해석하고, 그 해석을 확신 있게 제시하는 경우다. 두 번째가 더 위험하다. 겉보기에는 정답과 똑같기 때문이다.
장기적 훈련은 두 번째 실패를 겨냥한다. 모델이 수 시간 소요되는 작업을 올바르게 마칠 때 보상을 받으면, 단순한 전략은 통하지 않는다. 첫 번째 그럴듯한 문서에 패턴 매칭하거나, 모순되는 소스를 무시하거나, 초반에 세운 제약을 잊는 방식은 수 시간짜리 작업에서 살아남지 못한다. 반복해서 점검하는 습관만 남는다.
Grok 4.7의 공개 점수도 같은 방향을 가리킨다. GDPval(실제 업무 산출물 품질 측정)에서 공급사는 Elo 1,695를 보고했다. Grok 4.6은 1,605였다. AA Briefcase v1.1(지식 작업 벤치마크)에서는 1,546에서 1,657로 상승했다. HealthBench Professional은 48.5%에서 56.7%로, Harvey Legal Agent Benchmark는 15.8%에서 19.6%로 올랐다.
이 수치는 공급사 자체 평가 결과로, 다양한 설정과 평가 도구에서 측정했다. 따라서 결과라기보다 주장으로 받아들여야 한다. 신뢰할 만한 비교는 같은 계열 내에서다. 4.7은 4.6보다 연구에 가까운 작업에서 일관되게 더 나은 성능을 보인다.
Felo Search에서 Grok 4.7 사용하는 방법
1. 모델 선택기를 연다. Felo에서 검색을 시작하고 Grok 4.7을 선택한다. 작업 방식은 그대로다. 같은 입력창, 같은 소스, 같은 작업 공간을 쓴다.
2. 원래 네 번에 나눠 묻던 질문을 한 번에 한다. 장기적 모델은 모호하고 여러 제약이 있는 요청에서 진가를 발휘한다. "EU AI 법안 일정" 대신 "일반 목적 모델을 EU에 판매하는 회사에 가장 먼저 적용되는 EU AI 법안 의무는 무엇이며, 그중 시행 지침이 이미 공개된 것은 무엇인가"처럼 묻는다. 한 번의 프롬프트에 여러 하위 질문을 담는다.
3. 모델이 스스로와 의견이 다를 수 있게 한다. "이 사안에서 소스 간 충돌이 있다면 어디이고, 어느 쪽이 더 권위 있는가?"라고 추가로 묻는다. 자기 검증 훈련을 받은 모델이 단일 확신 답변을 내는 모델보다 이런 상황을 더 잘 다룬다.
4. 질문 성격이 바뀌면 추론 강도를 조정한다. Grok 4.7은 네 가지 추론 강도 설정을 제공한다. 일반 연구에는 medium이 적합하다. 의존 관계가 긴 질문에는 강도를 높이고, 이미 신뢰하는 내용을 요약할 때는 낮춘다.
5. 답변을 다음 단계로 발전시킨다. 같은 컨텍스트 윈도우에 연구와 산출물이 함께 담긴다. 메모, 발표 자료 개요, 이메일을 요청한다. 소스 자료가 여전히 모델 앞에 있다.
Felo Search에 함께 도입된 세 가지 모델
Grok 4.7은 단독으로 출시되지 않았다. 약 36시간 내에 네 개의 최첨단 모델이 함께 도입되었고, 모두 Felo Search에서 사용할 수 있다.
| Model | Released by | Price per million tokens | Context | Built for |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.7 | SpaceXAI | $2 in / $6 out | 500K | 장기적 추론 및 지식 작업 |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | $4 in / $20 out | 1M | 검증을 통과하는 답변 |
| GPT-6 Luna | OpenAI | $0.10 in / $0.50 out | 1.05M | 최저 비용 대량 검색 |
| GPT-6 Sol | OpenAI | $2 in / $10 out | 1.05M | 에이전트 루프 및 반복 호출, 중간 가격대 |
네 모델의 입력 가격 차이는 약 20배, 전체 조사 비용은 약 50배에 달한다. 질문별 모델 선택이 답변 품질과 실행 가능한 연구량 모두에 가장 큰 영향을 미친다.
먼저 시도해볼 만한 것
의견이 갈리는 질문. 신뢰할 만한 소스들끼리도 견해가 다른 주제를 묻는다. 예를 들어, 건강 보조제의 효능, 마이그레이션의 실제 비용, 시장 규모 추정치 등이다. 그런 다음 Grok 4.7에게 소스들이 일치하는 부분과 한 쪽만 주장하는 부분을 구분해 달라고 요청한다. 이런 작업이 장기적 훈련의 목표다.
반박이 필요한 문서. 계약서, 정책, 명세서를 붙여넣고 무엇이 포함되지 않았는지 묻는다. 증거 부재를 찾는 질문에서, 첫 번째 해석에 멈추는 모델은 조용히 실패한다.
소스 간 대조. 경쟁사 두 곳의 보고서를 주고, 애널리스트가 비교할 만한 항목과 각 회사가 조용히 회피하는 수치를 요청한다.
제약 조건이 있는 예측. 장기적 모델은 "여덟 가지 제약 조건이 있는데, 모두 만족하는 계획을 찾아라" 같은 질문에서 자유로운 브레인스토밍보다 더 나은 답을 낸다.
Felo Search에서 Grok 4.7을 사용해보세요
Grok 4.7은 오늘 Felo Search에서 바로 사용할 수 있다. 50만 토큰 컨텍스트 윈도우, 네 가지 추론 강도, $2/$6 가격이 적용된다. 대체되는 모델과 가격이 같으므로, 토큰 단위에서는 무료 업그레이드다.
Open Grok 4.7 in Felo Search →
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