Head-to-Head Model Comparison

Grok 4.7 vs GPT-6 Sol

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Grok 4.7 vs GPT-6 Sol: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

xAI의 Grok 4.7와 OpenAI의 GPT-6 Sol는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Grok 4.7는 500K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $2.00/$6.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, GPT-6 Sol는 1M 토큰 컨텍스트와 $2.00/$10.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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xAI

Grok 4.7

플래그십 프론티어 모델

xAI의 Grok 4.7 모델은 최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드에 최적화된 AI 모델로, 500K 컨텍스트 윈도우, 초당 110 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 46/100점(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $6)을 제공합니다.

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$6.00 / 1M

Context Window:

500K tokens

SWE-bench Verified:

77.2%

OpenAI

GPT-6 Sol

플래그십 프론티어 모델

OpenAI의 GPT-6 Sol 모델은 최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드에 최적화된 AI 모델로, 1M 컨텍스트 윈도우, 초당 116 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 93/100점(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10)을 제공합니다.

Intelligence Index93 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.1%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Grok 4.7 is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-6 Sol has a larger context window (1M vs 500K tokens).
  • GPT-6 Sol is faster at 116 tok/s vs 110 tok/s.
  • GPT-6 Sol leads on SWE-bench coding (82.1% vs 77.2%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGrok 4.7GPT-6 Sol
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4693
Provider
xAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$6.00 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.35 / 1M$1.47 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
500K tokens~750 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K128K
Throughput Speed
Tokens generated per second
110 tok/s116 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
77.2%82.1%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
78.5%80.6%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$0.10 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-6 Sol
+4.9% SWE-bench lead
Cost
Grok 4.7
1.3x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-6 Sol
+5% faster generation
Context
GPT-6 Sol
1M tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

Grok 4.7GPT-6 Sol
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

77.2%vs82.1%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

78.5%vs80.6%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

88.6%vs89.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1465ptsvs1516pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

15.2%vs18%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

38%vs63.2%
SciCode (Scientific Computing)

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

52.4%vs54.5%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

76.5%vs79.5%
AIME (Advanced Math Competition)

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

91.2%vs93.4%
Long-Context Reasoning

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

89.5%vs90.8%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

110 tok/s vs116 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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 4.70.62s
GPT-6 Sol1.16s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Grok 4.75.17s
GPT-6 Sol5.47s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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 4.7 Monthly API Bill
$9.15 / month
$2/1M in · $6/1M out
GPT-6 Sol Monthly API Bill
$12.15 / month
$2/1M in · $10/1M out
Grok 4.7 saves approximately $3.00 / month (25%) under this workload.1.3x Savings

Grok 4.7 · Strengths & Key Advantages

  • 500K 컨텍스트 윈도우 및 최대 66K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 77.2% · GPQA Diamond 78.5%)
  • 초당 110 토큰의 빠른 처리 속도와 620ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $6)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

GPT-6 Sol · Strengths & Key Advantages

  • 1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 128K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 82.1% · GPQA Diamond 80.6%)
  • 초당 116 토큰의 빠른 처리 속도와 1160ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다

Token Use & Task Economics

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

MetricGrok 4.7GPT-6 Sol
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.68$2.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
46K62K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
23K36K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGrok 4.7GPT-6 Sol
Official API Model ID (SDK)grok-4-7-latestgpt-6-sol
API ProtocolxAI REST API (OpenAI-Compatible)OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2026-092026-09
Knowledge CutoffApril 2026April 2026
Architecture2.1T Multimodal Sparse MoECost-efficient frontier unified reasoning model
Parameters2.1T (MoE)Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 500K windowFlat rate ($2/1M in) across full 1000K window
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.5/1M tokensAutomatic prefix caching at $0.1/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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 ExecutionNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
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 VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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 4.7 vs GPT-6 Sol: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Grok 4.7 or GPT-6 Sol?

GPT-6 Sol is more intelligent. It scores 93 compared with 46 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-6 Sol is faster, generating 116 tokens per second compared with 110 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Grok 4.7 is cheaper at $1.35 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Grok 4.7 has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 1.16s.

Which model has a larger context window?

GPT-6 Sol has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 500K tokens.

종합 평가

Grok 4.7(최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 GPT-6 Sol(최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 GPT-6 Sol가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GPT-6 Sol가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Grok 4.7가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Grok 4.7와 GPT-6 Sol 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 GPT-6 Sol가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Grok 4.7와 GPT-6 Sol의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Grok 4.7는 100만 토큰당 입력 $2.00 / 출력 $6.00이며, GPT-6 Sol는 입력 $2.00 / 출력 $10.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Grok 4.7가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Grok 4.7가 500K 토큰, GPT-6 Sol가 1M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GPT-6 Sol가 더 빠릅니다.

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공식 출처: xAI 및 OpenAI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).