Grok 4.7 agora está no Felo Search: Respostas de Longo Prazo, $2/$6
Grok 4.7 está disponível no Felo Search: 500K de contexto, $2/$6 por milhão de tokens e raciocínio de longo prazo projetado para pesquisas que levam horas.
A SpaceXAI lançou o Grok 4.7 em 21 de setembro, e ele foi criado para um tipo específico de pergunta: aquela que exige uma hora de investigação, não apenas uma busca simples. Ele já está disponível no Felo Search, junto com outros três modelos que chegaram na mesma semana.
O número principal aparece no lado da saída. O Grok 4.7 custa $2 por milhão de tokens de entrada e $6 por milhão de tokens de saída, igualando o preço do Grok 4.6, enquanto o fornecedor afirma o dobro da velocidade de modelos comparáveis. Uma resposta de busca no Felo não corresponde a uma chamada de modelo. Ele lê fontes, compara entre elas, redige a síntese e retorna quando encontra divergências. O preço da saída reflete o custo real de uma investigação longa.
O que é o Grok 4.7
A SpaceXAI (empresa anteriormente chamada xAI) apresenta o Grok 4.7 como seu "modelo mais potente para programação e trabalho com conhecimento". O destaque dessa descrição está na segunda parte. As versões anteriores do Grok focaram em programação; esta recebeu treinamento com uma etapa de reforço mais longa, direcionada para tarefas que levam várias horas para concluir.
Esse treinamento aparece em dois pontos perceptíveis na busca: auto-verificação e gestão de contexto longo. O modelo foi treinado para revisar seu próprio trabalho intermediário antes de seguir o primeiro caminho plausível, e para manter o controle do que estabeleceu vinte etapas atrás.
| Especificação | Grok 4.7 |
|---|---|
| ID do modelo | grok-4.7 |
| Fabricante | SpaceXAI |
| Lançamento | 21 de setembro de 2026 |
| Janela de contexto | 500.000 tokens |
| Entrada | Texto, imagem |
| Saída | Texto |
| Esforço de raciocínio | baixo / médio / alto (padrão) / muito alto |
| Preço | $2 por milhão de entrada, $6 por milhão de saída |
| Entrada em cache | $0,50 por milhão de tokens |
| Corte de conhecimento | junho de 2026, com treinamento suplementar até agosto de 2026 |
A janela de 500.000 tokens é a menor entre os quatro modelos lançados nesta semana. Ela já atende bem a uma tarefa de busca: cem documentos extensos, um trimestre inteiro de relatórios financeiros ou um fio de pesquisa completo com todas as fontes ainda no contexto. As janelas maiores importam quando se deseja que o modelo mantenha um repositório ou um ano de documentação sem etapas de recuperação intermediárias. Esse é o caso dos modelos de 1M tokens na tabela abaixo.
Por que isso importa para busca de IA
Uma resposta de busca pode falhar de duas formas. A primeira é não encontrar a fonte. A segunda é encontrar a fonte, interpretá-la errado e afirmar esse erro com confiança. A segunda é pior, pois se apresenta como uma resposta correta.
O treinamento de longo prazo combate essa segunda falha. Quando o modelo recebe recompensa por concluir tarefas de várias horas corretamente, as estratégias fáceis deixam de funcionar. Bater o olho no primeiro documento plausível, ignorar uma fonte que contradiz a resposta em construção, abandonar uma restrição estabelecida no início: nenhuma dessas estratégias resiste a uma tarefa longa. O que permanece é o hábito de revisar e conferir.
Os resultados publicados do Grok 4.7 apontam na mesma direção. No GDPval, que mede a qualidade de entregas profissionais no mundo real, o fornecedor reporta um Elo de 1.695, contra 1.605 do Grok 4.6. No AA Briefcase v1.1, um benchmark de trabalho com conhecimento, passou de 1.546 para 1.657. O HealthBench Professional subiu de 48,5% para 56,7%, e o Harvey Legal Agent Benchmark de 15,8% para 19,6%.
Esses números vêm do fornecedor, avaliados em diferentes configurações de esforço e ferramentas, então considere-os como uma afirmação, não um resultado definitivo. A comparação confiável é dentro da mesma família: o 4.7 supera o 4.6, de forma consistente, em tarefas que se assemelham à pesquisa.
Como usar o Grok 4.7 no Felo Search
1. Abra o seletor de modelos. Inicie uma busca no Felo e selecione o Grok 4.7. Nada mais muda no seu fluxo: mesma caixa, mesmas fontes, mesmo espaço de trabalho.
2. Faça a pergunta que normalmente dividiria em quatro. Modelos de longo prazo justificam o preço em pedidos ambíguos e com múltiplas restrições. Em vez de "qual o cronograma da Lei de IA da UE", tente "quais obrigações da Lei de IA da UE entram em vigor primeiro para uma empresa que vende um modelo de uso geral na UE, e quais delas já têm orientações publicadas". Um prompt, várias subquestões.
3. Permita que ele discorde de si mesmo. Pergunte "onde suas fontes entram em conflito sobre isso, e qual delas tem mais autoridade?" Um modelo treinado em auto-verificação lida melhor com esse desafio do que um treinado para produzir uma resposta única e confiante.
4. Altere o nível de esforço quando a pergunta mudar de formato. O Grok 4.7 oferece quatro configurações de esforço de raciocínio. Médio cobre pesquisas comuns; aumente quando a pergunta envolver uma longa cadeia de dependências e reduza ao resumir algo já confiável.
5. Avance a resposta. A mesma janela de contexto mantém a pesquisa e a entrega. Peça o memorando, o esboço da apresentação ou o e-mail. O material de origem permanece disponível.
Os outros três modelos disponíveis no Felo Search
O Grok 4.7 não chegou sozinho. Quatro modelos de ponta foram lançados em cerca de trinta e seis horas, e todos já rodam no Felo Search.
| Modelo | Lançado por | Preço por milhão de tokens | Contexto | Foco |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.7 | SpaceXAI | $2 entrada / $6 saída | 500K | Raciocínio de longo prazo e trabalho com conhecimento |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | $4 entrada / $20 saída | 1M | Respostas que resistem à verificação |
| GPT-6 Luna | OpenAI | $0,10 entrada / $0,50 saída | 1,05M | Busca em alto volume com menor custo por chamada |
| GPT-6 Sol | OpenAI | $2 entrada / $10 saída | 1,05M | Ciclos de agente e chamadas repetidas com preço intermediário |
A diferença entre eles chega a vinte vezes no preço de entrada e cinquenta vezes no custo de uma investigação completa. Escolher por pergunta agora representa o maior impacto tanto na qualidade da resposta quanto no volume de pesquisa possível.
O que experimentar primeiro
Uma pergunta com resposta disputada. Pergunte sobre algo em que fontes sérias discordam: eficácia de um suplemento, custo real de uma migração, estimativa de tamanho de mercado. Depois, peça ao Grok 4.7 para separar o que as fontes confirmam do que apenas uma delas afirma. Esse é o tipo de tarefa que o treinamento de longo prazo busca resolver.
Um documento para contestar. Cole um contrato, uma política ou uma especificação e pergunte o que ela não cobre. Perguntas sobre ausência de evidência desafiam modelos que param na primeira leitura plausível.
Uma reconciliação entre fontes. Dê dois relatórios de empresas concorrentes e peça a comparação que um analista faria, com o número que cada uma evita mencionar.
Uma previsão com restrições. Modelos de longo prazo lidam melhor com "aqui estão oito restrições, encontre o plano que satisfaça todas" do que com brainstormings abertos.
Experimente o Grok 4.7 no Felo Search
O Grok 4.7 está disponível no Felo Search hoje, com janela de contexto de 500.000 tokens, quatro níveis de esforço de raciocínio e preço de $2/$6. Ele custa o mesmo que o modelo anterior, então o upgrade sai grátis no nível de tokens.
Abra o Grok 4.7 no Felo Search →
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