GitHub Copilot 그록(Grok) 4.7 추가 — 벤치마크·요금·관리자 기본값 정리
GitHub Copilot 모델 선택기에 xAI의 추론 모델 Grok 4.7이 9월 21일 추가됐다. GitHub 공지는 한 줄로 소개한다. "Building on Grok 4.6, it is designed for agentic coding and complex, multistep workflows."(Grok 4.6을 잇는 모델로, 에이전트 코딩과 복잡한 다단계 작업을 위해 설계됐다.) GitHub 공지엔 성능 수치가 없지만, xAI가 같은 날 낸 발표문에는 4.6 대비 벤치마크가 공개돼 있다. 두 자료를 합쳐 정리했다.
어디서, 어떤 플랜으로 쓰나
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 플랜 | Pro, Pro+, Max, Business, Enterprise |
| 무료·학생 플랜 | 직접 선택 불가(Auto 모델 선택만 가능, Grok 4.7은 Auto 대상 아님) |
| 쓸 수 있는 곳 | VS Code, Visual Studio(17.14.19 이상), JetBrains, Xcode, Eclipse, Copilot CLI, GitHub Copilot 앱, Copilot 클라우드 에이전트 |
| 쓸 수 없는 곳 | github.com 웹 채팅(문서의 클라이언트 표 기준) |
| 요금(100만 토큰당) | 입력 2달러, 캐시 입력 0.5달러, 출력 6달러. 입력이 20만 토큰을 넘으면 두 배 |
요금은 6월 1일 바뀐 사용량 기반 과금을 따른다. 공지 표현으로는 "billed at provider list pricing"(제공사 정가 그대로 청구)이다. 예전의 '프리미엄 요청 배수'는 이 모델에 적용되지 않는다. 연간 레거시 플랜 사용자는 새 모델 자체를 받지 못한다는 점도 문서에 적혀 있다. 가격은 Grok 4.5·4.6과 같다. 출력 단가만 보면 xAI 발표문 가격표에 함께 실린 GPT-5.6 Sol Max(입력 4달러, 출력 20달러)나 Fable 5.1 Max(입력 10달러, 출력 50달러)보다 싸다.
모델 바꾸는 법은 간단하다. IDE에선 채팅 창 아래 모델 드롭다운에서 고른다. 자동(Auto)으로 대화하던 중이라면 새 채팅을 열어야 바뀐다. Copilot CLI에선 세션 안에서 /model을 입력해 목록에서 고르면 된다. copilot --model=<모델ID> 형태로 시작할 때 지정할 수도 있다. 다만 CLI용 Grok 4.7 모델 ID는 문서에 아직 없다. 최신 CLI 패키지(@github/copilot 1.0.89)를 받아 봐도 모델 목록은 서버에서 내려받는 구조라 확인되지 않았다. 추측해서 적기보다 /model 목록에서 고르는 편이 안전하다.
xAI가 공개한 4.6 대비 수치
xAI 발표문은 "Grok 4.7 uses a new, larger base model compared to Grok 4.6."(4.6보다 더 큰 새 기반 모델을 쓴다)라고 밝혔다. 이름은 이어지지만 속은 새 모델이라는 얘기다. 컨텍스트는 50만 토큰, 지식 기준 시점은 2026년 5월이다. 추론 강도는 low부터 xhigh까지 네 단계다.
코딩 관련 수치만 추리면 이렇다(xAI 자체 측정, 4.7은 xhigh·4.6은 high 기준).
| 벤치마크 | Grok 4.6 | Grok 4.7 |
|---|---|---|
| CursorBench 4.0 | 40.4% | 46.3% |
| DeepSWE v1.1 | 65.2% | 71.0% (high) |
| Terminal-Bench 4.0 | 20.3% | 37.6% |
터미널 작업 점수가 가장 크게 뛰었다. 다만 두 가지는 감안해야 한다. 첫째, 같은 발표문의 비교표에서 CursorBench 1위는 Grok이 아니다. Claude Fable 5.1이 51.8%로 더 높았다. 둘째, 독립 매체 The Decoder는 Terminal-Bench 4.0 점수를 26%로 보도했다. 측정 조건이 달랐던 것으로 보이는데 원인은 확인되지 않았다. 37.6%는 어디까지나 xAI 자체 수치다.
비용도 따져 볼 대목이다. 독립 평가 기관 Artificial Analysis는 xhigh 설정의 4.7이 과제당 출력 토큰을 4.6(high)보다 125% 더 썼다고 측정했다. 토큰 단가가 같아도 실제 청구액은 늘 수 있다. xAI는 "It works longer on difficult tasks, checks its own work more carefully"(어려운 작업에 더 오래 매달리고 스스로 더 꼼꼼히 검토한다)라고 설명하는데, 그 '오래'가 곧 토큰이다.
조직 관리자라면: 4.6 때와 기본값이 다르다
놓치기 쉬운 변화가 하나 있다. 8월 Grok 4.6 때는 "The policy is off by default."(정책이 기본으로 꺼져 있다)였다. 관리자가 켜야 쓸 수 있었다. 4.7은 반대다. "Under default model enablement, new models are automatically enabled unless an administrator has turned off the global default or explicitly disables this model."(기본 모델 활성화 정책에선 관리자가 전역 기본값을 끄거나 이 모델을 따로 끄지 않는 한 자동으로 켜진다.)
Business·Enterprise 조직이라면 확인할 순서는 이렇다.
- Copilot 정책 화면에서 전역 기본값이 켜져 있는지 본다. 켜져 있다면 Grok 4.7은 따로 켜지 않아도 팀원 모델 목록에 뜬다. 다만 공지대로 배포가 순차적이라 아직 안 보이는 사람이 있을 수 있다.
- xAI 모델 사용이 사내 데이터 정책과 맞는지 따져 본다. 막아야 한다면 이 모델만 개별로 끈다.
- 10월 19일 Grok 4.5가 종료된다(대체 모델은 4.6). 4.5에 맞춰 둔 워크플로가 있다면 같이 정리한다.
데이터 처리 조건은 문서에 명시돼 있다. "xAI operates these models in GitHub Copilot under a zero data retention API policy."(xAI는 Copilot 안의 이 모델을 '데이터 무보존' 정책으로 운영한다.) 입력과 출력을 로그나 디스크에 남기지 않고, 학습에도 쓰지 않으며, 응답이 끝나면 메모리에서 지운다는 약속이다.
이 조건은 Copilot을 거칠 때 얘기다. xAI의 자체 코딩 도구는 사정이 달랐다. 7월 The Hacker News 보도에 따르면 xAI의 CLI 도구 Grok Build(v0.2.93)가 필요한 파일만이 아니라 커밋 이력까지 저장소 전체를 업로드했다. xAI는 7월 13일 서버 설정으로 업로드를 막았지만, 영향 범위는 밝히지 않았다. 같은 Grok 모델이라도 어떤 경로로 부르느냐에 따라 데이터가 가는 곳이 다르다. 사내 정책을 정할 땐 모델 이름보다 경로를 기준으로 보는 게 맞다. Copilot 경로 자체의 보안 취약점(CVE)은 찾지 못했다.
개인적으로는 "일단 켜져 있다"는 점이 이번 공지의 핵심이라고 본다. 벤치마크는 xAI 발표문에 있고 가격도 명확하다. 그런데 조직에서 누가 언제 이 모델을 켰는지는 관리자가 정책 화면을 열어 보기 전까진 모른다. 성능 비교는 그다음 일이다. 기존에 쓰던 리팩터링 작업 하나를 4.6과 4.7에 똑같이 맡겨 보면, 체감 차이와 토큰 사용량 차이를 한 번에 확인할 수 있다.
인용한 GitHub 문서(docs.github.com) 문장은 CC BY 4.0 라이선스이며, GitHub 체인지로그와 xAI 발표문은 원문을 짧게 인용했다.