AWS 将 xAI 的 Grok 4.7 添加至 Amazon Bedrock，支持 500K 上下文窗口

Amazon Web Services 于 2026 年 9 月 28 日宣布，xAI 的 Grok 4.7 模型已在 Amazon Bedrock 上可用，并将其加入 Bedrock 模型目录，支持 500K 令牌上下文窗口、文本和图像输入，以及四种可配置的推理努力级别。AWS 机器学习博客公告 将 Grok 4.7 描述为面向编码、长时间运行的代理和知识工作的前沿模型。

xAI 于 2026 年 9 月 21 日首次发布了 Grok 4.7，发布公告 中表示该模型已在 Cursor 和 Grok Build 中以及通过 Grok API、第三方编码工具和模型路由器和云平台提供。该公告中，xAI 为模型定价为每百万输入令牌 2 美元、每百万输出令牌 6 美元，并称其提供一种输出速度加倍、价格也加倍的快速变体。

xAI 称 Grok 4.7 的构建目标

根据 AWS 帖子中的引用，xAI 表示 Grok 4.7 是其在编码和知识工作方面最强大的模型，强调耐力而非纯粹速度：该模型在困难任务上能够工作更长时间，并在继续之前更仔细地检查自己的工作。xAI 报告称 Grok 4.7 使用了一个全新、更大的基础模型，该模型通过更长时间的强化学习训练，针对更困难的任务组合进行训练，侧重于需要数小时完成的问题。xAI 将此训练归功于两项能力：更好地验证模型自身的工作，以及在长任务中更有效地利用其 500K 令牌上下文窗口。xAI 还表示，它对模型进行了原生理解 Grok Bot 框架的训练，这被认为提升了对话任务和一般知识工作的表现。

xAI 进一步报告称文档和演示生成能力更强，并描述了在律师、护士和金融分析师等专业知识工作中的提升。其已发布的评估覆盖了使用 CursorBench 和 DeepSWE 的软件工程、使用 Terminal-Bench 和 AA Briefcase 的多小时终端和办公工作、使用 EEBench 的电气工程、使用 Harvey Legal Agent Benchmark 的法律工作，以及使用 HealthBench Professional 的临床推理。

独立评估数据

AWS 帖子还引用了 Artificial Analysis，并将其描述为自行进行评估，而非依赖开发者报告的数据。在这些结果中，Grok 4.7 的智力指数为 46，而 Grok 4.6 为 44；编码代理指数为 56，对比 47；AA‑Briefcase Elo 为 1,657，对比 1,546；GDPval‑AA Elo 为 1,695，对比 1,605；AA‑Omniscience 指数为 32，对比 30；幻觉率为 29%，对比 34%。Artificial Analysis 在其 xhigh 推理努力水平下测量了 Grok 4.7，而对 Grok 4.6 则使用其在每项指标中报告的努力水平。

帖子在该表的最后一行标注了权衡：Grok 4.7 在每个智力指数任务中使用约 81,000 个输出令牌，而 Grok 4.6 约为 38,000，帖子将其描述为每个任务大致翻倍，并认为这是一种应有意识地设置努力级别而非沿用默认值的原因。

安全性与网络安全

根据 xAI，Grok 4.7 采用了全新的安全防护堆栈，是其在拒绝响应和越狱抵抗方面测试过的最强模型。xAI 将在网络安全和生物学等双用途领域的目标定位为在对合法任务保持有用的同时拒绝危险任务。具体到网络安全，xAI 报告称该模型仅允许极少数高风险的双用途提示通过，而很少阻止合法的安全工作，并已开始向选定的网络安全合作伙伴提供仅限邀请的 Grok 4.7 红队能力，以用于防御研究。

Grok 4.7 在 Amazon Bedrock 上的包装方式

在 Bedrock 上，Grok 4.7 接受文本和图像输入并返回文本。该模型通过跨区域推理配置文件在 bedrock-runtime 端点上提供服务，因此请求使用配置文件名称而非裸模型 ID：美国地区配置文件为 us.xai.grok-4.7，全球配置文件为 global.xai.grok-4.7，两者均位于 bedrock-runtime 基础 URL 的 /openai/v1 路径下。Grok 4.7 支持 Responses API、Chat Completions API、InvokeModel 和 Converse API。

由于该模型兼容 OpenAI，OpenAI SDK 可使用携带令牌访问 /openai/v1 路径，令牌可以是 Amazon Bedrock API 密钥或由 AWS 身份与访问管理（IAM）凭证生成的短期令牌。AWS SDK 通过 Converse 访问同一模型，并使用普通的 AWS 凭证对请求进行签名。

该模型还连接到标准的 Bedrock 功能。隐式提示缓存会自动对重复的提示前缀生效，因此在每轮重新发送大型系统提示或参考文档的代理会为该前缀支付缓存费率。Bedrock Guardrails 通过在请求中附加 ID 和版本进行绑定，应用内容过滤、禁止主题、个人身份信息遮蔽以及对提示和响应的词汇策略。结构化输出将响应约束为 JSON Schema，便于下游代码直接解析，调用日志则在 Amazon CloudWatch 中记录每次调用的请求、响应以及包括推理令牌在内的令牌计数。

路由配置文件、服务层级与访问

Global 配置文件将每个请求路由到任何受支持的商业 AWS 区域，分散负载以获得更大容量，且价格低于地理配置文件。文章指出，这种权衡是对请求服务位置的控制力降低，可能导致更不稳定的延迟。美国地理配置文件将处理保持在美国境内，满足美国数据驻留要求。

提供三种服务层级。Standard 为按 token 计费且无需承诺；Priority 以溢价提供更快、优先的处理；Flex 为非时效性工作提供更低成本的访问。各层级的按 token 定价可在 Amazon Bedrock 定价页面查看。

在首次调用之前，用户需确认模型在他们计划使用的 AWS 区域的 Bedrock 控制台中可用。关于权限，bedrock:InvokeModel 会针对三个资源进行评估：账户的默认项目、已命名的推理配置文件以及底层基础模型；后者的 Amazon Resource Name 在所有区域均使用通配符，因为跨区域配置文件会路由到调用区域之外。Bearer-token 认证还需要 bedrock:CallWithBearerToken，且配置文件是单独作用域的，因此仅命名 US 配置文件的策略并不适用于 Global 配置文件。

Grok 4.7 始终启用推理功能。推理力度通过 Responses API 的 reasoning 参数或 Converse 的 additionalModelRequestFields 设置，默认值为 high。推理内容已加密；通过在 Responses API 请求中加入 include: \”reasoning.encrypted_content\” 可以返回加密内容，并在后续轮次中发送回模型，以在多轮对话中将模型之前的推理作为上下文。Chat Completions API 不会返回推理 token。

文章建议将长期的 Amazon Bedrock API 密钥视为仅用于探索的凭证，在生产环境中使用由 IAM 凭证生成的短期 bearer token，并在不再需要时从 Bedrock 控制台删除探索密钥。