Grok 4.7 上手指南 智能 速度与成本如何兼顾

AI 近日发布 Grok 4.7,这款新模型把重点放在三个维度:更强的综合能力、更快的响应速度,以及更低的使用成本。

从 CursorBench 4.0 的最新数据看,Grok 4.7 High 得分 43.9%,平均任务成本约 4.69 美元;Fable 5.1 High 得分 49.2%,平均任务成本约 9.08 美元。两者能力接近,但 Grok 4.7 的平均任务成本约低一半。这意味着它不只是追求更高的分数,也在尝试把旗舰模型的能力带到更日常的开发工作里。本文会分别演示如何把 Grok 4.7 接入 Codex,以及如何在 Grok Build CLI 中使用它。


开始之前,请先准备 Node.js。Windows 用户可以从 https://nodejs.org/zh-cn/ 下载最新 LTS 长期支持版并完成安装,同时建议安装 Git:https://git-scm.com/install/windows。安装完成后,重新打开 CMD 或 PowerShell。macOS 用户可以从官网下载安装,也可以使用 Homebrew:brew install node。


一 安装 Codex CLI

如果电脑已经安装 Node.js 和 npm,打开终端运行:sudo npm install -g @openai/codex。安装完成后执行 codex --version,能正常显示版本号就说明安装成功。此前安装过 Codex 的用户,可以直接升级:sudo npm install -g @openai/codex@latest。


二 创建 API Key

第一次使用 Dreamrouter.top,需要先完成注册。进入控制台后,依次打开"API 密钥"并创建新的 API 密钥。

密钥名称可以按自己的习惯填写,分组选择"Codex",最后点击右下角保存即可。


三 找到 Codex 配置文件

Codex 的配置文件位于用户目录下的 .codex 文件夹中,主要需要修改 config.toml。Windows 路径通常是:C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml;macOS 路径是:~/.codex/config.toml。

macOS 用户可以打开 Finder,按 Command + Shift + G,输入 ~/.codex 后回车,直接进入 Codex 配置目录。


四 写入认证与模型配置

先打开 auth.json,把下面的内容复制进去:

{

"OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"

}

将 sk-xxx 替换成刚刚创建的 API Key 并保存。接着打开 config.toml,把下面的配置复制进去:

model_provider = "dreamrouter.top"

model = "grok-4.7"

model_reasoning_effort = "high"

disable_response_storage = true

preferred_auth_method = "apikey"

model_providers.dreamrouter.top

name = "dreamrouter.top"

base_url = "https://dreamrouter.top/v1"

wire_api = "responses"

requires_openai_auth = true

五 启动并测试 Codex

保存配置后,重新打开终端,输入:

codex

进入 Codex CLI 后,先发送一个最简单的请求:

你好

如果能够正常返回回复,说明 Dreamrouter.top 接口已经可以调用。为了进一步确认模型配置,也可以测试:

你是什么模型

需要注意的是,模型自报身份不一定始终可靠。判断是否接入成功,应以请求能够正常返回,以及 config.toml 中确实配置了 grok-4.7 为准。


六 将 Grok 4.7 接入 Grok Build CLI

如果你更喜欢 Grok 自己的 AI 编程工具,也可以把 Grok 4.7 接入 Grok Build CLI。下面以 macOS、Linux 和 Windows 为例说明。

curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash

Windows PowerShell:

irm https://x.ai/cli/install.ps1 | iex

安装完成后重新打开终端,输入:

grok --version

如果能正常显示版本信息,就说明安装成功。


第二步:创建配置文件。Grok Build 的配置文件位置如下。

macOS / Linux:~/.grok/config.toml

如果没有 .grok 文件夹,可以执行:

mkdir -p ~/.grok

Windows 配置目录:

%USERPROFILE%\.grok

在该目录中创建 config.toml。

config.toml


第三步:打开配置文件。macOS / Linux 用户打开:

~/.grok/config.toml

Windows 用户打开:

%USERPROFILE%\.grok\config.toml

填入以下配置:

cli

installer = "internal"

models

default = "grok-4.7"

default_reasoning_effort = "high"

model.dreamrouter.top

model = "grok-4.7"

base_url = "https://dreamrouter.top/v1"

name = "Grok 4.7"

api_key = "YOUR_DREAMROUTER.TOP_API_KEY"

context_window = 500000

然后将下面的占位符:

YOUR_DREAMROUTER.TOP_API_KEY

替换成自己创建的 API Key。


第四步:启动 Grok Build。在终端进入你的项目目录:

cd your-project

然后执行

grok

正常进入 Grok Build 后,可以先发送一个只读任务,例如:分析当前项目的目录结构,告诉我这个项目的主要功能和启动方式,暂时不要修改任何文件。如果 Grok 4.7 能正常读取项目并返回结果,基本就说明配置已经生效。修改 config.toml 后,建议完全退出 Grok Build,再重新启动,确保新配置已经加载。


最后说一下成本

Grok 4.7 官方价格为:输入 2 美元 / 百万 Token,缓存输入 0.5 美元 / 百万 Token,输出 6 美元 / 百万 Token。按照目前 Dreamrouter.top 的 Codex 分组计费方式,充值 1 元人民币可兑换 1 美元额度,而 Codex 分组倍率为 0.5。折算下来,0.5 元人民币大约可以获得 1 美元 API 额度。对于长时间使用 Codex 或 Grok Build 的用户,这一成本优势会比较明显。

相关推荐
zhangfeng11331 小时前
qjlDim 含义 TurboQuant QJL Quantized Johnson-Lindenstrauss,量化JL随机投影
人工智能·算法·ai编程·npu
光依旧1 小时前
MCP实战手记(九):生产化MCP Server的6层安全防护
java·人工智能·spring boot·安全·网络安全·ai agent·mcp
红海云1 小时前
Jev放开之后,Agent开始分工
人工智能
灰山君2 小时前
面向高校实训室的数字孪生可视化平台:支持校内部署与200个教学席位
大数据·人工智能·信息可视化·数据可视化·实时大数据
马剑威(威哥爱编程)2 小时前
【AI全栈后端12-04】Spring Boot 用结构化输出自动解析简历:让模型按你的 POJO 输出
java·人工智能·spring boot·后端
海盗12342 小时前
AI 新闻日报 2026-09-30:智能体边界下沉到芯片、微软统一多智能体 SDK、具身工具链走向智能体可用
人工智能·microsoft·机器人·人工智能aigc
代数狂人3 小时前
机器学习数学基础──第 4 章 矩阵:数据的仓库与批量计算的引擎
人工智能·机器学习·矩阵
Hi202402177 小时前
Vortex CUDA 生态适配:让 CUDA C、CUTLASS 与 Triton 在 RISC-V GPGPU 上运行
人工智能·risc-v·gpgpu
龙腾AI白云10 小时前
AI检索增强生成(RAG):解决大模型幻觉的核心落地技术
数据库·人工智能·机器学习·知识图谱