> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.tess.im/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Grok 4.7 > Conheça os avanços do Grok 4.7 em coding, agentes de longa duração e trabalhos profissionais com contexto extenso. Grok 4.7 é o modelo frontier da xAI para **coding, agentes e trabalhos profissionais que exigem várias horas de execução**. A nova geração foi treinada para permanecer mais tempo em problemas difíceis, verificar o próprio trabalho com mais cuidado e administrar melhor contextos extensos. Na prática, o avanço aparece quando o objetivo não termina em uma resposta: investigar um repositório, implementar e testar uma mudança, transformar dados em uma apresentação ou produzir uma análise profissional com fontes e critérios de validação. | **Modelo do provider** `grok-4.7` | **Contexto** 500K tokens | **Provider** xAI | **Entrada** Texto + imagem | | :- | :- | :- | :- | | **Saída** Texto | **Reasoning no provider** Low · Medium · High · XHigh | **Knowledge cutoff** Maio de 2026 | **Tools no provider** Funções · Web · X · Código | ## O que muda no Grok 4.7 O Grok 4.7 não é apenas um post-training adicional sobre a geração anterior. Segundo a xAI, ele utiliza uma **nova base maior**, passou por um ciclo mais longo de reinforcement learning e recebeu uma combinação mais difícil de tarefas, com maior peso para trabalhos que levam horas para concluir. Isso concentra a evolução em quatro pontos: * **mais autonomia em tarefas longas:** mantém o objetivo e continua avançando por vários ciclos de execução; * **verificação do próprio trabalho:** revisa decisões e resultados antes de concluir; * **melhor uso de contexto extenso:** trabalha com codebases, documentos e históricos maiores sem perder o encadeamento; * **knowledge work mais completo:** melhora a criação de documentos, apresentações e análises para áreas profissionais. | | Grok 4.6 | Grok 4.7 | | - | - | - | | Base | Geração anterior | **Nova base maior** | | Contexto | 500K tokens | 500K tokens | | Knowledge cutoff | Fevereiro de 2026 | **Maio de 2026** | | Reasoning | Low · Medium · High · XHigh | Low · Medium · High · XHigh | | Foco | Coding, agentes e knowledge work | **Execuções mais longas, autoverificação e contexto extenso** | | Preço do provider abaixo de 200K | USD 2 input · USD 6 output / 1M tokens | **Mesmo preço** | ## O que os benchmarks mostram Nos resultados publicados pela xAI, o Grok 4.7 melhora sobre o Grok 4.6 em todas as avaliações destacadas no lançamento. O avanço mais forte aparece em coding de longa duração, trabalho no terminal, engenharia elétrica e tarefas profissionais. | Benchmark | Grok 4.6 | Grok 4.7 | O que avalia | | - | -: | -: | - | | CursorBench 4.0 | 40,4% | **46,3%** | Coding de longa duração em ambiente real | | DeepSWE v1.1 | 65,2% | **71,0%**\* | Engenharia de software em repositórios | | Terminal-Bench 4.0 | 20,3% | **38,0%** | Trabalho autônomo no terminal por várias etapas | | EEBench | 53,0% | **64,0%** | Engenharia elétrica | | AA Briefcase v1.1 | 1.546 | **1.657** | Trabalho profissional com várias horas de duração | | Harvey Legal Agent | 15,8% | **19,6%** | Tarefas jurídicas agênticas | | HealthBench Professional | 48,5% | **56,7%** | Reasoning clínico profissional | \* O resultado do Grok 4.7 no DeepSWE foi medido com esforço High. > [!TIP] > > **O principal sinal está na combinação dos resultados.** O Grok 4.7 não melhora apenas em geração de código: ele avança na capacidade de permanecer em uma tarefa, operar ferramentas, revisar o resultado e transformar o trabalho em um entregável utilizável. > [!NOTE] > > Os benchmarks foram publicados pela própria xAI e dependem do harness, das tools, do nível de reasoning e dos critérios de avaliação. Use-os como referência comparativa e valide o modelo no seu fluxo antes de alterar uma configuração em produção. ## Uma leitura independente da Artificial Analysis A [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/grok-4-7) avaliou o Grok 4.7 em XHigh no Intelligence Index v4.3.2, composto por dez avaliações de reasoning, coding, uso de tools, documentos profissionais e contexto extenso. | Métrica independente | Grok 4.7 XHigh | Leitura prática | | - | -: | - | | Intelligence Index | **46 pontos** | Bem acima da mediana de 24 entre modelos comparáveis | | Velocidade de saída | **39,3 tokens/s** | Abaixo da mediana de 72,5 tokens/s | | Custo por tarefa do índice | **US\$ 3,74** | Competitivo para o nível de inteligência entregue | | Tokens gerados na avaliação | **240 milhões** | Bem acima da mediana de 94 milhões | | Contexto | **500K tokens** | Adequado para documentos, codebases e históricos extensos | O resultado reforça um posicionamento importante: o Grok 4.7 entrega **inteligência elevada por um preço competitivo**, mas não é uma escolha orientada a respostas curtas e rápidas. Em XHigh, ele foi mais lento e muito mais verboso que a mediana — características que podem aumentar o tempo e o consumo em tarefas extensas. > [!TIP] > > Para aproveitar melhor o modelo, defina formato, limite de extensão e critério de conclusão. Use XHigh quando a profundidade compensar a latência; para iterações rápidas, comece com um esforço menor. > [!NOTE] > > Essa é uma avaliação independente da Artificial Analysis. Os números representam o modelo em XHigh e dependem da metodologia, do provider e da configuração usados no teste. ## Onde ele gera mais valor ### Uma mudança de software que atravessa o repositório O trabalho começa com um comportamento esperado, mas exige localizar o fluxo, entender dependências, editar diferentes camadas, executar testes e revisar o diff. O Grok 4.7 foi treinado para sustentar esse tipo de execução longa e verificar melhor o próprio trabalho. **Resultado esperado:** código implementado, testes executados, decisões explicadas e riscos restantes identificados. ### Dados dispersos que precisam virar um entregável executivo Relatórios, planilhas, documentos e instruções precisam ser cruzados para produzir uma apresentação, um memorando ou uma recomendação. Aqui, o valor está em manter as evidências conectadas à narrativa e não perder os critérios da entrega durante o processo. **Resultado esperado:** um material pronto para revisão, com conclusões rastreáveis, estrutura clara e lacunas explícitas. ### Uma análise especializada que exige cautela Em áreas jurídicas, clínicas, financeiras ou técnicas, velocidade sem verificação aumenta o risco. O Grok 4.7 pode explorar hipóteses, confrontar evidências e revisar inconsistências antes de consolidar uma análise — sempre com validação humana para decisões de alto impacto. **Resultado esperado:** análise fundamentada, incertezas identificadas e próximos passos de validação. ## Como aplicar na Tess **1. Escolha um fluxo que tenha trabalho de verdade** Prefira uma tarefa com arquivos, ferramentas, etapas e um resultado verificável. Perguntas isoladas não mostram o ganho de autonomia e autoverificação. **2. Forneça contexto sem despejar tudo** Inclua repositório, documentos, critérios e exemplos necessários. Mesmo com 500K tokens, contexto irrelevante aumenta custo e dificulta a priorização. **3. Defina ferramentas e limites** Habilite apenas as tools necessárias, informe o que pode ser alterado e exija aprovação para ações irreversíveis. **4. Descreva o critério de conclusão** Especifique testes, fontes obrigatórias, formato final e verificações que precisam ocorrer antes da entrega. **5. Ajuste o reasoning à dificuldade** Use níveis menores para iteração rápida e aumente o esforço quando a tarefa exigir investigação, coding complexo ou comparação de hipóteses. ## Três playbooks para começar ### 1. Implementação full-stack com revisão **Entrada:** repositório, comportamento esperado, padrões do projeto e comandos de teste.\ **Tools:** código, terminal e suíte de testes. ```text theme={null} Mapeie o fluxo responsável antes de editar. Identifique frontend, backend, persistência e testes relacionados. Implemente a menor mudança coerente, execute as validações relevantes e revise o diff em busca de regressões. Conclua com o resumo das alterações, testes executados e riscos restantes. ``` **Pronto quando:** o comportamento funciona de ponta a ponta e as validações relevantes passam. ### 2. Relatório executivo com múltiplas fontes **Entrada:** documentos, planilhas, briefing e público da entrega.\ **Tools:** busca nos arquivos, análise de dados e geração de documentos. ```text theme={null} Cruze as fontes e construa uma narrativa orientada à decisão. Para cada conclusão, registre a evidência que a sustenta. Diferencie fatos, interpretações e lacunas. Entregue um resumo executivo, os principais achados, riscos, recomendações priorizadas e um apêndice com as fontes utilizadas. ``` **Pronto quando:** o documento pode ser revisado por um decisor e cada conclusão importante é rastreável. ### 3. Investigação técnica com autoverificação **Entrada:** problema, evidências disponíveis, restrições e critérios de segurança.\ **Tools:** busca, arquivos, terminal e ferramentas específicas do domínio. ```text theme={null} Formule hipóteses concorrentes e teste cada uma contra as evidências. Registre o que foi descartado e por quê. Antes de concluir, faça uma revisão separada procurando contradições, fontes fracas e etapas não verificadas. Não execute ações irreversíveis sem aprovação explícita. ``` **Pronto quando:** a conclusão é sustentada por evidências, as incertezas estão explícitas e o plano de validação está definido. ## Limitações e boas práticas * O conhecimento nativo do modelo tem cutoff em maio de 2026; use busca para fatos posteriores. * Contextos extensos não substituem seleção de informação: envie apenas conteúdo relevante. * Tools disponíveis no provider podem depender da configuração e das integrações habilitadas na Tess. * Tarefas longas consomem mais tempo e tokens; use um modelo mais leve para respostas e transformações simples. * Revise código, números, citações e entregáveis antes de publicar ou executar em produção. * Mantenha aprovação humana para decisões jurídicas, clínicas, financeiras, de segurança ou alto impacto. Veja também: [Modelos e Custos](/pt/models-and-cost) · [Grok 4.7 — documentação oficial](https://docs.x.ai/developers/grok-4-7) · [Anúncio do Grok 4.7](https://x.ai/news/grok-4-7). This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.