Grok 4.7 vs Grok 4.6: stesso prezzo, stessa finestra di contesto, dove sta la differenza e come scegliere

TL;DR: per coding complesso e attività agentiche scegli Grok 4.7; per attività leggere in cui vuoi risparmiare token scegli Grok 4.6. Le due generazioni su HiAPI hanno esattamente lo stesso prezzo (input $0.84 / output $2.52 per milione di token) e la stessa finestra di contesto da 500K; l'unico fattore decisivo è il tipo di attività. Grok 4.7 è già disponibile su HiAPI: apri la pagina del modello per provarlo subito; i nuovi utenti ricevono 200 crediti alla registrazione.

In sintesi: dove sta la differenza tra le due generazioni

Dimensione	Grok 4.7	Grok 4.6
Prezzo sulla piattaforma (per milione di token, input/output)	$0.84 / $2.52	$0.84 / $2.52 (stesso prezzo)
Contesto	500K	500K
Capacità di coding (Terminal-Bench 4.0, dato ufficiale dichiarato)	38,0%	20,3%
Posizionamento	Raccomandato di default dall'ufficiale, orientato a coding e attività agentiche	Flagship della generazione precedente, ancora in vendita
Consumo di token (terze parti traictory.com, effort alto senza limite)	Circa 81K per attività, circa il doppio di 4.6	Più basso
Livelli di ragionamento	low / medium / high / xhigh, default high	Come a sinistra
Data di cutoff della conoscenza	2026-05	Precedente

Prezzo, contesto e livelli di ragionamento sono identici; lo spartiacque reale è la capacità di coding e le abitudini di output. Di seguito due test reali con lo stesso prompt.

Stesso prompt (1): problema di coding sulla cache LRU

Test eseguito il 2026-10-29 nell'ambiente di produzione HiAPI, con gli stessi parametri per entrambi (livello di ragionamento predefinito high, max_tokens limitato), una sola esecuzione ciascuno:

Prompt:

Scrivi una classe Python per una cache LRU, con get e put in O(1), supporto TTL (scadenza automatica) e thread safety. Fornisci solo il codice e una guida all'uso di massimo 5 righe.

Risposta di Grok 4.7 (39,7s, output 3285 token, circa $0,011):

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int, default_ttl: Optional[float] = None):
        if capacity <= 0:
            raise ValueError("capacity must be positive")
        self.capacity = capacity
        self.default_ttl = default_ttl
        self._data: OrderedDict[Hashable, tuple[Any, Optional[float]]] = OrderedDict()
        self._lock = threading.Lock()

    def get(self, key: Hashable, default: Any = None) -> Any:
        with self._lock:
            item = self._data.get(key)
            if item is None:
                return default
            value, expire_at = item
            if expire_at is not None and time.monotonic() >= expire_at:
                del self._data[key]
                return default
            self._data.move_to_end(key)
            return value

    def put(self, key: Hashable, value: Any, ttl: Optional[float] = None) -> None:
        with self._lock:
            ttl = self.default_ttl if ttl is None else ttl
            if ttl is not None and ttl <= 0:
                self._data.pop(key, None)
                return
            expire_at = None if ttl is None else time.monotonic() + ttl
            if key in self._data:
                self._data.move_to_end(key)
            elif len(self._data) >= self.capacity:
                self._data.popitem(last=False)
            self._data[key] = (value, expire_at)

(Il testo completo include import ed esempi d'uso; quanto sopra è il corpo principale; 4.7 usa time.monotonic() per il TTL e consente di passare un valore predefinito a get.)

Risposta di Grok 4.6 (61,9s, output 3915 token, circa $0,012):

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity, default_ttl=None):
        if not isinstance(capacity, int) or capacity < 1:
            raise ValueError("capacity must be positive int")
        self.capacity = capacity
        self.default_ttl = default_ttl
        self._cache = OrderedDict()
        self._lock = threading.Lock()

    def get(self, key):
        with self._lock:
            if key not in self._cache:
                return None
            value, expire_at = self._cache[key]
            if expire_at is not None and time.time() > expire_at:
                del self._cache[key]
                return None
            self._cache.move_to_end(key)
            return value

    def put(self, key, value, ttl=None):
        with self._lock:
            now = time.time()
            expire_at = None
            effective_ttl = ttl if ttl is not None else self.default_ttl
            if effective_ttl is not None:
                expire_at = now + effective_ttl
                if expire_at <= now:
                    if key in self._cache:
                        del self._cache[key]
                    return
            if key in self._cache:
                self._cache.move_to_end(key)
            elif len(self._cache) >= self.capacity:
                self._cache.popitem(last=False)
            self._cache[key] = (value, expire_at)

Entrambi i codici soddisfano completamente i requisiti: OrderedDict garantisce O(1), il TTL scade in modo lazy, threading.Lock assicura la thread safety; sono entrambi eseguibili direttamente.

Stesso prompt (2): problema di logica sulla vasca da riempire

Una vasca: aprendo solo il rubinetto di ingresso si riempie in 6 ore, aprendo solo lo scarico si svuota in 8 ore. Ora la vasca è vuota; aprendo contemporaneamente ingresso e scarico, dopo quante ore la vasca sarà esattamente piena? Scrivi il ragionamento e poi la risposta.

	Grok 4.7	Grok 4.6
Tempo / token di output	8,3s / 573	18,5s / 637
Risposta	24 ore	24 ore

Entrambi hanno scritto in LaTeX l'intero procedimento 1/6 − 1/8 = 1/24 → 1 ÷ 1/24 = 24; conclusione e derivazione sono equivalenti.

Differenze visibili

• Nel problema di coding 4.7 è più veloce di 22 secondi (39,7s vs 61,9s) e produce un output più corto (3285 vs 3915 token)
• Nel problema di logica entrambi rispondono correttamente con procedimenti equivalenti
• Nelle abitudini di output, 4.7 preferisce titoli strutturati e formule LaTeX, con un testo più compatto; 4.6 usa anch'esso LaTeX ma è un po' più prolisso (637 vs 573 token)
• In questo test con max_tokens limitato, l'output di 4.7 non è stato superiore a quello di 4.6. La cifra di traictory.com di «circa 81K token per attività, circa il doppio di 4.6» si riferisce a effort alto e nessun limite: i due set di dati non sono in contraddizione ma non vanno mescolati
• Secondo i dati ufficiali dichiarati, Terminal-Bench 4.0 passa dal 20,3% al 38,0%, in linea con quanto percepito nel problema di coding sopra
• Questi due confronti e altre 5 esecuzioni reali di scenari (troubleshooting, code review, progettazione di soluzioni, ecc.), per un totale di 9 richieste, si sono concluse tutte correttamente (finish=stop), senza troncamenti

Come scegliere in base allo scenario

• Per coding complesso e attività agentiche di lunga durata, scegli Grok 4.7
• Per domande e risposte leggere quotidiane, conversioni di formato, script semplici, scegli Grok 4.6: l'output non perde qualità e risparmi token
• Se già usi 4.6 con stabilità, non è necessario migrare a forza; prova prima 4.7 sui nuovi task e torna indietro quando vuoi
• Se sei attento al budget ma vuoi le capacità di 4.7: le due generazioni hanno lo stesso prezzo, la differenza è nel consumo; per attività leggere usare 4.6 significa risparmiare

Costo di commutazione: basta cambiare un campo

Le due generazioni usano la stessa interfaccia /v1/chat/completions con parametri identici: basta cambiare model da grok-4.6 a grok-4.7, il resto del codice resta invariato:

import requests

resp = requests.post(
    "https://api.hiapi.ai/v1/chat/completions",
    headers={"Authorization": "Bearer $HIAPI_API_KEY"},
    json={
        "model": "grok-4.7",  # 改这里
        "messages": [{"role": "user", "content": "你的任务"}],
    },
)

Domande frequenti

Grok 4.7 costa più di 4.6? Non costa più per prezzo unitario: su HiAPI le due generazioni hanno lo stesso prezzo, input $0.84 / output $2.52 per milione di token. Il rapporto di traictory.com afferma che 4.7, in condizioni di effort alto e senza limite, consuma circa 81K token per attività, circa il doppio di 4.6: si parla di consumo, non di prezzo unitario; nei nostri test con max_tokens limitato 4.7 non ha superato 4.6.

Quali sono i punti deboli noti di 4.7? Nella community di Cursor alcuni utenti segnalano che 4.7 a volte allucina, commette errori nei merge del codice e consuma molti token; alcuni utenti sono tornati a 4.6. Per le attività semplici, continuare a usare 4.6 è un'alternativa sicura.

Ci sono differenze di contesto e livelli di ragionamento? No. Entrambe le generazioni hanno contesto 500K e quattro livelli di ragionamento low / medium / high / xhigh, con default high.

Dove si può provare direttamente? Sulla pagina del modello Grok 4.7 puoi provarlo online; i nuovi utenti ricevono 200 crediti alla registrazione. Per i dettagli sui prezzi leggi Prezzi API di Grok 4.7, per l'integrazione consulta la Guida API di Grok 4.7, per i prompt di scenario vedi Esempi di prompt per Grok 4.7; chi usa ancora la versione precedente può confrontare con la pagina del modello Grok 4.6.