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Grok 4.7 : coût réel par requête et comparaison tarifaire

Le modèle de xAI facture 1,6 $ en entrée et 4,8 $ en sortie par million de tokens, avec un système de tarification à seuil.

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Grok 4.7 : coût réel par requête et comparaison tarifaire

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Grok 4.7, publié par xAI le 21 septembre 2026, applique une tarification de 1,6 dollar par million de tokens en entrée et 4,8 dollars en sortie. Ces tarifs positionnent le modèle parmi les options économiques du marché, nettement en dessous de Claude Fable 5.1 et GPT-6 Astra qui facturent tous deux 10 dollars en entrée et 50 dollars en sortie.

Pour une requête typique de 50 000 tokens en entrée générant 2 000 tokens en sortie, Grok 4.7 coûte environ 0,09 dollar. La même opération avec Claude Fable 5.1 ou GPT-6 Astra reviendrait à 0,60 dollar, soit près de sept fois plus cher. Kimi K3, facturé 3 dollars en entrée et 15 dollars en sortie, se situe entre les deux avec un coût d’environ 0,18 dollar pour la même charge de travail.

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Système de tarification à seuil

Le fournisseur applique un mécanisme particulier : en dessous de 200 000 tokens d’entrée, les tarifs sont de 2 et 6 dollars par million. Au-delà de ce seuil, les prix doublent à 4 et 12 dollars, et ce tarif majoré s’applique alors à l’intégralité des tokens de la requête, pas seulement à la portion excédentaire.

Cette structure tarifaire rend Grok 4.7 particulièrement compétitif pour les requêtes de taille moyenne, mais moins avantageux pour les très longues requêtes dépassant 200 000 tokens. La mise en cache des entrées réduit le coût à 0,50 dollar par million de tokens, soit un quart du tarif standard, ce qui peut considérablement diminuer les dépenses pour les applications réutilisant fréquemment les mêmes contextes.

Comparé à son prédécesseur Grok 4.6, facturé 2 dollars en entrée et 6 dollars en sortie, le nouveau modèle affiche des tarifs 20 % inférieurs en dessous du seuil de 200 000 tokens. Cette réduction de prix intervient malgré les améliorations apportées au modèle de base et à l’apprentissage par renforcement orienté vers la vérification des réponses.

Kinetyra

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