xAIのGrok 4.7がAmazon Bedrockで利用可能になりました。Grok 4.7は、コーディング、長時間稼働するエージェント、およびナレッジワーク(knowledge work)向けのフロンティアモデルとしてBedrockのモデルカタログに加わりました。Amazon BedrockにおけるGrok 4.7は、50万トークンのコンテキストウィンドウを持ち、推論の強度(reasoning effort)を`low`、`medium`、`high`、`xhigh`の4段階で設定できます。
Grok 4.7の能力と学習に関する詳細は、2026年9月21日公開のxAIの発表「Introducing Grok 4.7」と、Grok 4.7のモデルドキュメントに基づきます。xAIはGrok 4.7を、コーディングとナレッジワークにおいて同社で最も高性能なモデルと位置づけています。テーマは生の速度ではなく持久力であり、難しいタスクにより長く取り組み、次に進む前に自分の作業をより慎重に確認します。
xAIによると、Grok 4.7は新しい、より大きなベースモデルを使用し、何時間もかかる問題に意図的に重みを置いた、より難しいタスク群で長い強化学習を行って訓練されました。この学習から、自分の作業の検証がより得意になり、長いタスクにおいて50万トークンのコンテキストウィンドウをより効果的に使えるという2つの能力が得られました。また、xAIはGrok 4.7に、Grok Bot harnessをネイティブに理解するよう学習させました。xAIはこれが会話タスクと一般的なナレッジワークの改善につながったとしています。
xAIはGrok 4.7について、ドキュメントとプレゼンテーションの生成が強化されたと述べ、弁護士、看護師、財務アナリストが行うような専門的なナレッジワークでの向上を説明しています。xAIは公開している評価全般で向上を報告しており、その結果自体はxAIの発表を参照するとされています。対象には、CursorBenchとDeepSWEによるソフトウェアエンジニアリング、Terminal-BenchとAA Briefcaseによる数時間規模のターミナル・オフィス作業、EEBenchによる電気工学、Harvey Legal Agent Benchmarkによる法務、HealthBench Professionalによる臨床推論が含まれます。エージェントを構築する人にとって注目すべきは自己検証の挙動です。自分の出力を確認してから続行するモデルは、初期のミスが以降の全ステップで積み重なる長い軌跡において、致命的に失敗しにくい傾向があります。Artificial Analysisは、開発者が報告した数値に頼らず独自に評価を実施します。そのため、Artificial Analysisによる結果は、xAIが公表した結果と並べて参照できる第二の基準になります。
Artificial Analysisの評価結果
Artificial Analysisによると、Grok 4.7は評価スイート全体で向上しています。最大の伸びは、長時間にわたるエージェント型のナレッジワークと、xAI独自の実行環境(harness)で動かしたコーディングエージェントで見られます。Artificial AnalysisのIntelligence Indexにおいて、Grok 4.7は46であり、Grok 4.6の44から向上しています。
Artificial AnalysisのIntelligence Indexは、エージェント的なツール使用、推論と知識、知識の信頼性、長いコンテキストでの作業を対象とする複数の独立した評価から作られた複合指標です。また、Grok 4.7におけるArtificial AnalysisのCoding Agent Indexは56であり、Grok 4.6では47です。
Artificial Analysisの長時間にわたるナレッジワークの評価であるAA-Briefcase(Elo)は、Grok 4.7が1,657、Grok 4.6が1,546です。専門的な成果物の評価であるGDPval-AA(Elo)では、Grok 4.7が1,695、Grok 4.6が1,605となっています。Artificial AnalysisのAA-Omniscience Indexは、Grok 4.7が32、Grok 4.6が30です。
| 指標 (Artificial Analysis) | Grok 4.7 | Grok 4.6 |
|---|---|---|
| Intelligence Index | 46 | 44 |
| Coding Agent Index | 56 | 47 |
| AA-Briefcase, long-horizon knowledge work (Elo) | 1,657 | 1,546 |
| GDPval-AA、専門的な成果物 (Elo) | 1,695 | 1,605 |
| AA-Omniscience Index | 32 | 30 |
| AA-Omniscience ハルシネーション率 | 29% | 34% |
| Intelligence Indexのタスクあたりの出力トークン | \~81k | \~38k |
元記事の表を転載しています(見出しは日本語にしています。値は原文のままです)。出典: 元記事
Artificial AnalysisのAA-Omniscienceにおけるハルシネーション率は、Grok 4.7が29%、Grok 4.6が34%です。Artificial Analysisのベンチマークにおいて、Grok 4.7は推論の強度を`xhigh`にして測定されていますが、Grok 4.6は指標ごとにArtificial Analysisが報告した推論の強度で測定されています。
Artificial Analysisの測定では、Grok 4.7(xhigh)はIntelligence Indexのタスクあたりの出力トークンがおよそ2倍（約8.1万対約3.8万）になり、Grok 4.6と比べて増加します。そのため、デフォルトの推論の強度をそのまま使うのではなく、意図的に設定する価値があります。
セーフガードとBedrockでの提供形態
xAIによると、Grok 4.7はまったく新しいセーフガードスタックで構築されており、拒否とジェイルブレイク耐性についてxAIがテストした中で最も強いモデルです。xAIは、サイバーセキュリティや生物学関連の作業といったデュアルユース領域での目標を、正当なタスクには有用なままで、危険なタスクは拒否するという2つを同時に保つこととしています。サイバーセキュリティについて、xAIは、Grok 4.7がリスクのあるデュアルユースプロンプトを通すのはごく一部にとどまり、正当なセキュリティ作業をブロックすることはまれであると報告しています。また、xAIは選ばれたサイバーセキュリティのパートナーに対し、防御研究のためにGrok 4.7のレッドチーム機能への招待制アクセスを提供し始めています。
Amazon Bedrock上のGrok 4.7は、テキストと画像を入力として受け付け、テキストを返します。Amazon Bedrockでは、Grok 4.7は`bedrock-runtime`エンドポイントでクロスリージョン推論プロファイル(cross-Region inference profiles)を通じて提供されるため、リクエストでは素のモデルIDではなくプロファイルを指定する必要があります。Grok 4.7は単一のリージョンに固定されず、2つのクロスリージョン推論プロファイルのいずれかを通してルーティングされます。Grok 4.7のGlobalプロファイル `global.xai.grok-4.7` は、各リクエストをサポートされる任意の商用AWSリージョンにルーティングしてより多くのキャパシティに負荷を分散し、料金は地理的プロファイルより低くなっています。一方で、Globalプロファイル `global.xai.grok-4.7` はリクエストがどこで処理されるかの制御は弱くなり、レイテンシのばらつきが大きくなる可能性があります。Grok 4.7のUS地理的プロファイル `us.xai.grok-4.7` は、処理を米国の地理的範囲内にとどめ、米国のデータレジデンシー要件に対応します。レジデンシー制約やレイテンシに敏感なトラフィックがある場合はUS地理的プロファイルを選び、コストとスループットを重視する場合はGlobalプロファイルを選びます。Geoクロスリージョン推論オプションにおけるGrok 4.7のモデルIDはus.xai.grok-4.7であり、ベースURLは`https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/openai/v1`です。Grok 4.7のGlobalクロスリージョン推論オプションのモデルIDは`global.xai.grok-4.7`であり、ベースURLは`https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/openai/v1`です。
| 推論オプション | Model ID | Base URL |
|---|---|---|
| Geo cross-Region | us.xai.grok-4.7 | https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/openai/v1 |
| Global cross-Region | global.xai.grok-4.7 | https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com/openai/v1 |
元記事の表を転載しています(見出しは日本語にしています。値は原文のままです)。出典: 元記事
Grok 4.7はResponses API、Chat Completions API、InvokeModel、Converse APIに対応しています。Grok 4.7はOpenAI互換のため、クライアントの選択肢があります。OpenAI SDKを使う場合は既存の統合を移植するのに適しており、`/openai/v1`パスに対してAmazon Bedrock APIキーか、AWS Identity and Access Management(IAM)の認証情報から発行した短期トークンのいずれかのベアラートークンを用いて動作します。AWS SDKsは、通常のAWS認証情報でリクエストに署名し、Converseを通じて同じGrok 4.7モデルにアクセスします。アカウント内のモデル全体で単一のメッセージ形式を使い、呼び出しログと標準のBedrockイベントタイプによるレスポンスのストリーミングも使いたい場合はConverseを使用します。
Guardrailsなど運用機能とサービスティア
Amazon Bedrock Guardrailsを使う場合、リクエストにIDとバージョンを指定して付けることで、Grok 4.7においてコンテンツフィルター、拒否トピック(denied topics)、個人を特定できる情報(PII)の秘匿化、単語ポリシー(word policies)がプロンプトとレスポンスの両方に適用されます。これは、無人で多数のステップにわたって動く可能性のあるモデルに役立ちます。Grok 4.7をAmazon Bedrockで使う場合、暗黙的なプロンプトキャッシュが繰り返されるプロンプトの先頭部分(prefix)に自動で適用されます。毎ターン大きなシステムプロンプトや参照ドキュメントを再送するエージェントは、その先頭部分についてキャッシュ適用時の料金を支払います。Grok 4.7では、構造化出力(structured output)を使ってレスポンスをJSON Schemaに制約でき、下流のコードが直接パースできます。モデル呼び出しのログ記録(Invocation logging)を使うと、各呼び出しがAmazon CloudWatchに記録され、リクエスト、レスポンス、推論トークン(reasoning tokens)を含むトークン数が残り、長いエージェント実行の監査証跡になります。
Grok 4.7のサービスティア(service tier)のうちStandardは、コミットメントなしのトークン従量課金で、`"service_tier": "default"` を指定するか、フィールドを省略すると選択されます。Priorityは、プレミアム料金でより高速な優先処理を提供します(`"service_tier": "priority"`)。 Flexは、時間的に急がない作業向けの低コストなアクセスを提供します(`"service_tier": "flex"`)。サービスティアは利用者が制御できる大きなコストレバーであり、各ティアごとのトークン単価はAmazon Bedrockの料金ページで確認できます。
利用開始の手順と認証・推論強度の設定
Grok 4.7で最初のリクエストを送る前に、使う予定のAWSリージョンのBedrockコンソールで、そのモデルが利用可能であることを確認してください。OpenAI SDKをインストールして、Grok 4.7の最初のリクエストの準備をします。Converse APIを使う予定なら、`boto3` もインストールします。
Grok 4.7へのリクエストでは、モデルとして `us.xai.grok-4.7` または `global.xai.grok-4.7` を指定する必要があります。Grok 4.7をAmazon Bedrockで使う際のIAMポリシーでは、`bedrock:InvokeModel`はアカウントのデフォルトプロジェクト、指定する推論プロファイル、および基盤モデル(foundation model, FM)の3つのリソースに対して評価されます。クロスリージョンプロファイルは呼び出し元のリージョン外にルーティングするため、基盤モデルのリソース識別子であるAmazon Resource Name(ARN)はリージョンにわたってワイルドカードになっています。呼び出す予定の推論プロファイルはすべてポリシーに列挙する必要があり、`us.xai.grok-4.7` を指定したポリシーは `global.xai.grok-4.7` をカバーしません。ベアラートークン認証では追加で `bedrock:CallWithBearerToken` が必要ですが、`boto3` とConverseでは不要です。Amazon Bedrock APIキーによるベアラートークン認証と、通常のAWS認証情報によるSigV4署名という2つの認証メカニズムは、それぞれ異なるコードパスをカバーします。Grok 4.7を`boto3`からConverse APIで呼ぶ場合、推論が常に有効であるため、最初のコンテンツブロックには推論が入り、回答は後のブロックに配置されます。そのため、`content[0]`を指定するのではなく、ブロックを検索してテキストを探す必要があります。
探索用には、Amazon Bedrockコンソールから長期のAmazon Bedrock APIキーを生成し、環境変数を設定します。動作確認のために長期のAmazon Bedrock APIキーを生成した場合は、使い終わったらAmazon Bedrockコンソールから削除してください。不要になった常設の認証情報はアカウントの攻撃対象領域を広げるだけです。Grok 4.7はChat Completions APIで呼び出せ、同じ呼び出しをResponses APIでも行えます。Converseでは、reasoning effortを`reasoning`パラメータではなく`additionalModelRequestFields`で設定します。
Amazon BedrockのAPIキーを `OPENAI_API_KEY` に入れるとベアラートークンとして送られOpenAI互換の呼び出しを認証しますが、`boto3` のConverseは環境・プロファイル・ロールのAWS認証情報を使ってSigV4で署名します。Converseと OpenAI互換APIを併用する場合は両方を設定してください。長期のAPIキーは探索専用の認証情報として扱い、本番ではIAM認証情報から `aws-bedrock-token-generator` パッケージを使って生成した短期のベアラートークンを使うことが推奨されます。短期のベアラートークンは自動で失効し、アクセスがIAMのアイデンティティに結び付いたままになります。Grok 4.7では推論が有効であり、推論の強度はコストとレイテンシーを左右する主要な制御手段です。Responses APIでは、Grok 4.7の推論の強度は、`reasoning`パラメータを用いて`low`、`medium`、`high`、`xhigh`から指定します。Converseでは、`additionalModelRequestFields`を通じて推論の強度を指定します。Grok 4.7は、より長く作業し自らの出力を検証するように訓練されているため、推論の強度を上げると、1つの回答に対する追加の熟考だけでなく、長いタスク全体での自己チェックが増えます。Grok 4.7の推論の強度のデフォルトは `high` です。レイテンシーに敏感な呼び出しや大量の呼び出しにおいて、未設定のままにすると、その呼び出しに必要な量より多くの推論トークンを消費するため、継承に任せず明示的に設定する価値があります。Grok 4.7では、短い抽出や分類の呼び出しには推論の強度を `low` にするのが適しています。複数ステップの計画、長いエージェントの軌跡、および初期のエラーが伝播する作業では、`high` と `xhigh` がそのトークン消費に見合うものとなります。Grok 4.7の推論コンテンツは暗号化されています。Responses APIのリクエストで `include: ["reasoning.encrypted_content"]` を渡すと、暗号化された推論コンテンツが返されます。
Amazon BedrockのGrok 4.7は、50万トークンのコンテキストウィンドウ、4段階の推論の強度、画像入力、ツール呼び出し、およびGeoおよびGlobalのクロスリージョンルーティングを備えています。これらの機能は、Responses API、Chat Completions API、Converse APIから利用できます。Grok 4.7でマルチターンの会話を行う場合、返された推論コンテンツを以降のターンで送り返すと、モデル自身の過去の推論をコンテキストとして与えることができます。Chat Completions APIは推論トークンを返しません。追加の推論がコストに見合わなくなる点を見つけるには、自分のワークロードで各レベルをベンチマークします。
Grok 4.7を使い始めるには、最新のリージョン一覧、機能マトリクス、パラメータの詳細についてGrok 4.7のモデルカードを確認してください。トークン料金についてはAmazon Bedrockの料金ページを確認してください。