Head-to-Head Model Comparison

Grok 4.5 vs Grok 4.7

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale
Partager
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Grok 4.5 vs Grok 4.7: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Grok 4.5 de xAI et Grok 4.7 de xAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Grok 4.5 propose une fenêtre de contexte de 500K tokens au tarif de $2.00/$6.00 par million de tokens, tandis que Grok 4.7 offre 500K tokens de contexte à $2.00/$6.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.

Comparaison Face-à-Face (VS)

Changez et Comparez les Modèles

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
xAI

Grok 4.5

Moteur de Raisonnement Profond

Grok 4.5 de xAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, offrant une fenêtre de contexte de 500K, une vitesse de 130 tokens/s, un indice d’intelligence de 75/100 e

Intelligence Index75 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

500K tokens

SWE-bench Verified:

74.2%

xAI

Grok 4.7

Modèle Phare de Pointe

Grok 4.7 de xAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 500K, une vitesse de 110 tokens/s, un indice d’intelligence de 46/100 et u

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

500K tokens

SWE-bench Verified:

77.2%

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Grok 4.5 is faster at 130 tok/s vs 110 tok/s.
  • Grok 4.7 leads on SWE-bench coding (77.2% vs 74.2%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaractéristiqueGrok 4.5Grok 4.7
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
7546
Provider
xAIxAI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$6.00 / 1M$6.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.35 / 1M$1.35 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
500K tokens~750 A4 pages of text500K tokens~750 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
130 tok/s110 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
74.2%77.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
75.9%78.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.50 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code
Grok 4.7
+3.0% SWE-bench lead
Coût
Tied
Identical monthly runtime cost
Vitesse
Grok 4.5
+18% faster generation
Contexte
Tied
500K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Grok 4.5Grok 4.7
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

74.2%vs77.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

75.9%vs78.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

86.8%vs88.6%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1435ptsvs1465pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

13.9%vs15.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

49.5%vs38%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

47%vs52.4%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73.5%vs76.5%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

87.8%vs91.2%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

87.2%vs89.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

130 tok/s vs110 tok/s

Latence et Temps de Réponse

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Grok 4.50.50s
Grok 4.70.62s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Grok 4.54.35s
Grok 4.75.17s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Grok 4.5 Monthly API Bill
$9.15 / month
$2/1M in · $6/1M out
Grok 4.7 Monthly API Bill
$9.15 / month
$2/1M in · $6/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Grok 4.5 · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 500K et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 74.2% · GPQA Diamond 75.9%)
  • Débit rapide de 130 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 500 ms
  • Tarification API optimisée ($2/$6 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
  • Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
  • Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Grok 4.7 · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 500K et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 77.2% · GPQA Diamond 78.5%)
  • Débit rapide de 110 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 620 ms
  • Tarification API optimisée ($2/$6 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
  • Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
  • Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGrok 4.5Grok 4.7
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.62$0.68
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
44K46K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
20K23K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueGrok 4.5Grok 4.7
Official API Model ID (SDK)grok-4-5-latestgrok-4-7-latest
API ProtocolxAI REST API (OpenAI-Compatible)xAI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2026-072026-09
Knowledge CutoffMarch 2026April 2026
ArchitectureAdvanced Sparse MoE2.1T Multimodal Sparse MoE
ParametersConfidential2.1T (MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 500K windowFlat rate ($2/1M in) across full 500K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.5/1M tokensCached input at $0.5/1M tokens
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxReal-time Web & X (Twitter) Search Grounding + Code ExecutionReal-time Web & X (Twitter) Search Grounding + Code Execution
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationAPI Prompt Engineering & RAG Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationxAI Production Safety & Alignment VerifiedxAI Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

Grok 4.5 vs Grok 4.7: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Grok 4.5 or Grok 4.7?

Grok 4.5 is more intelligent. It scores 75 compared with 46 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Grok 4.5 is faster, generating 130 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model has lower latency?

Grok 4.5 has lower latency, with a time to first token of 0.50s compared with 0.62s.

Verdict

Grok 4.5 (Conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Grok 4.7 (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Grok 4.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Grok 4.5 assure un débit supérieur et Grok 4.5 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Grok 4.5 ou Grok 4.7 ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Grok 4.5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre Grok 4.5 et Grok 4.7 ?+

Grok 4.5 est facturé $2.00 / $6.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $6.00 pour Grok 4.7. En coût pondéré, Grok 4.5 est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

Grok 4.5 prend en charge 500K tokens contre 500K tokens pour Grok 4.7. Côté vitesse de génération, Grok 4.5 est le plus rapide.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.

Sources: Documentation API officielle de xAI et xAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).