Grok 4.7 APIの使い方：複数ターンの推論情報を保持する

自分のアプリからGrok 4.7を呼び出す場合は、xAI APIでgrok-4.7を指定します。連携時の重要な変更点はモデル名だけではありません。Responsesが返す暗号化された推論項目を、会話履歴を送り直す際にもそのまま保持する必要があります。

この記事は2026年9月22日に確認した公式API資料に基づきます。例はリクエストの組み立て方を示すもので、有料の本番環境での実測や性能ベンチマークの報告ではありません。

最小限のResponsesリクエストから始める

公式クイックスタートに従って開発者用キーを作り、アカウントに必要な残高があることを確認して、ローカルの環境変数XAI_API_KEYに設定します。キーをブラウザー側のコードやGitにコミットする設定ファイルへ入れないでください。

curl https://api.x.ai/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $XAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "grok-4.7",
    "input": "Explain why Python list.sort() returns None."
  }'

このエンドポイントとモデルIDは公式モデルガイドに記載されています。まず小さなリクエストを送ると、ツール、大きなファイル、エージェントフレームワークを追加する前に、アカウントやプロトコルの問題を切り分けられます。

HTTPの成功応答は確認項目の1つにすぎません。期待した回答と使用量の情報が含まれているかを確認し、回答の内容も検証してください。有効なAPI応答が、推論の正しさまで保証するわけではありません。

Pythonで応答項目を完全に保持する

Responsesに対応するバージョンのOpenAI SDKをインストールし、そのバージョンをテストログに記録します。たとえばpython -m pip show openaiでパッケージのバージョンを確認できます。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["XAI_API_KEY"],
    base_url="https://api.x.ai/v1",
)

history = [{
    "role": "user",
    "content": "Explain why Python list.sort() returns None.",
}]
first = client.responses.create(model="grok-4.7", input=history)
print(first.output_text)

# Preserve all items, including encrypted reasoning.
history.extend(item.model_dump(exclude_none=True) for item in first.output)
history.append({
    "role": "user",
    "content": "Show a version that sorts without mutating the input.",
})
second = client.responses.create(model="grok-4.7", input=history)
print(second.output_text)

次のターンの履歴を保存するとき、first.outputを表示用の回答テキストだけに置き換えないでください。プロバイダーによると、Grok 4.7は明示的なinclude指定がなくてもreasoning.encrypted_contentを自動的に含めます。推論項目はそのまま保持し、暗号化フィールドの復号や書き換えは行わないでください。

この例では、クライアントが履歴を明示的に送信しています。フレームワークへ組み込む場合は、何を保持して転送しているか確認します。互換ラッパーがプロバイダー固有のフィールドをすべて保持すると決めつけないでください。

Chat Completionsは別の形式として扱う

Responsesの暗号化推論への対応として、Responsesの出力オブジェクトをChat Completionsのmessages配列に入れるべきではありません。呼び出すエンドポイントのスキーマを使ってください。既存アプリがChat Completionsを使っている場合は、まず新モデルでその経路を試し、プロトコルの移行が必要かを判断します。

可能なら、エンドポイントの移行とモデルの評価を別々に行ってください。同時に変更すると、失敗の原因がアダプター、会話履歴、モデルのどこにあるか判断しにくくなります。

推論とキャッシュの設定を記録する

推論設定はlow、medium、high、xhighに対応し、既定値はhighです。評価時には設定を記録してください。高い設定を選んでも、タスク完了までの費用が下がるとは限りません。

キャッシュについては、公式ガイドが会話のルーティングを改善するために、Responsesのprompt_cache_keyまたはChat Completionsのx-grok-conv-idヘッダーを推奨しています。ただし、キャッシュ使用量は実際に確認する必要があります。ルーティングを設定しただけでは、キャッシュ入力単価が適用された証拠にはなりません。

失敗した箇所を切り分ける

これは原因を調べるための分類であり、再現したエラーメッセージの一覧ではありません。複数の設定を一度に変える前に、実際のリクエストIDとエラーを記録してください。

長いタスクを動かす前に、Grok 4.7の費用を確認してください。連携コードを書く代わりに既存クライアントを使いたい場合は、利用先ガイドでCursor、Grok Build、APIアカウントの違いを説明しています。