Amazon Bedrock Runtime の Grok 4.7 を AWS CLI で試してみた

Amazon Bedrock の Grok 4.7 を、AWS CLI の converse から IAM 認証だけで呼び出しました。Grok 4.6 からは model-id の差し替えで移行でき、Structured outputs と reasoning effort も指定できます。

suzuki.ryo

2026.09.29

はじめに

2026年9月28日、Amazon Bedrock で Grok 4.7 が利用可能になりました。

Grok 4.7 は、SpaceXAI が2026年9月21日に発表したモデルです。

https://x.ai/news/grok-4-7

AWS CLI から Grok 4.7 を呼び出せるか、先行記事の手順に沿って確認しました。

あわせて、4.7 のモデルカードで対応と記載されている Structured outputs、reasoning effort、サービスティアも試しました。

検証内容

検証環境

項目	値
AWS CLI	aws-cli/2.37.2
OS	Linux 7.1.13-402.asahi.fc44.aarch64+16k aarch64
jq	jq-1.8.1

Global推論プロファイル

東京リージョンで Global 推論プロファイルを取得しました。

aws bedrock get-inference-profile --region ap-northeast-1 --inference-profile-identifier global.xai.grok-4.7

{
    "inferenceProfileName": "Global xAI Grok 4.7",
    "description": "Routes requests to Grok 4.7 globally across all supported AWS Regions.",
    "inferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:ap-northeast-1:<account-id>:inference-profile/global.xai.grok-4.7",
    "models": [
        {
            "modelArn": "arn:aws:bedrock:::foundation-model/xai.grok-4.7"
        },
        {
            "modelArn": "arn:aws:bedrock:ap-northeast-1::foundation-model/xai.grok-4.7"
        }
    ],
    "inferenceProfileId": "global.xai.grok-4.7",
    "status": "ACTIVE",
    "type": "SYSTEM_DEFINED"
}

この ID を --model-id に渡して converse を実行しました。認証は AWS CLI に設定済みの IAM 認証情報をそのまま使い、Bearer Token は使っていません。

aws bedrock-runtime converse \
  --region ap-northeast-1 \
  --model-id global.xai.grok-4.7 \
  --messages '[{"role":"user","content":[{"text":"動作確認です。日本語で「Grok 4.7 on Amazon Bedrock は利用可能です」と一文だけ返してください。"}]}]'

{
    "output": {
        "message": {
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "reasoningContent": {
                        "redactedContent": "<base64、記事には転記しない>"
                    }
                },
                {
                    "text": "Grok 4.7 on Amazon Bedrock は利用可能です"
                }
            ]
        }
    },
    "stopReason": "end_turn",
    "usage": {
        "inputTokens": 47,
        "outputTokens": 251,
        "totalTokens": 298,
        "cacheReadInputTokens": 0,
        "cacheWriteInputTokens": 0
    },
    "metrics": {
        "latencyMs": 2405
    }
}

text の前に reasoningContent.redactedContent が含まれていました。

US Geo推論プロファイル

us-east-1 で US Geo 推論プロファイルを取得すると、ルーティング先は us-east-1、us-east-2、us-west-2 の3リージョンでした。

aws bedrock get-inference-profile --region us-east-1 --inference-profile-identifier us.xai.grok-4.7

{
    "inferenceProfileName": "US xAI Grok 4.7",
    "description": "Routes requests to Grok 4.7 in us-east-1, us-east-2, us-west-2.",
    "inferenceProfileArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1:<account-id>:inference-profile/us.xai.grok-4.7",
    "models": [
        {
            "modelArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/xai.grok-4.7"
        },
        {
            "modelArn": "arn:aws:bedrock:us-east-2::foundation-model/xai.grok-4.7"
        },
        {
            "modelArn": "arn:aws:bedrock:us-west-2::foundation-model/xai.grok-4.7"
        }
    ],
    "inferenceProfileId": "us.xai.grok-4.7",
    "status": "ACTIVE",
    "type": "SYSTEM_DEFINED"
}

Global と同じメッセージで、--region us-east-1 --model-id us.xai.grok-4.7 に変えて converse を実行しました。stopReason は end_turn、応答テキストは「Grok 4.7 on Amazon Bedrock は利用可能です」でした。トークン数は入力 47 / 出力 190、レイテンシは 1846 ms でした。

CloudTrailの記録

両方の converse を CloudTrail の lookup-events で確認しました。

aws cloudtrail lookup-events --region ap-northeast-1 --lookup-attributes AttributeKey=EventName,AttributeValue=Converse --max-results 20

us-east-1 では --region us-east-1 に変えて実行しました。

ap-northeast-1 から Global 推論プロファイルで呼び出したイベントの抜粋です。

{
  "eventName": "Converse",
  "awsRegion": "ap-northeast-1",
  "requestParameters": {
    "modelId": "global.xai.grok-4.7"
  },
  "additionalEventData": {
    "inferenceRegion": "us-west-2",
    "inputTokens": 47,
    "outputTokens": 251
  },
  "managementEvent": true,
  "eventCategory": "Management"
}

Converse は管理イベントとして記録されていました。推論プロファイル経由の呼び出しが実際にどのリージョンで処理されたかは、additionalEventData.inferenceRegion で確認できます。

Structured outputs

Grok 4.7 のモデルカードでは、bedrock-runtime の Supported に Structured outputs が記載されています。Converse の --output-config の textFormat に JSON スキーマを渡して試しました。

SCHEMA='{"type":"object","properties":{"service":{"type":"string"},"model":{"type":"string"},"regions":{"type":"array","items":{"type":"string"}}},"required":["service","model","regions"],"additionalProperties":false}'

aws bedrock-runtime converse \
  --region ap-northeast-1 \
  --model-id global.xai.grok-4.7 \
  --messages '[{"role":"user","content":[{"text":"次の文から情報を抽出してください: Amazon Bedrock で Grok 4.7 が us-east-1、us-east-2、us-west-1 から利用できます。"}]}]' \
  --output-config "$(jq -nc --arg s "$SCHEMA" '{textFormat:{type:"json_schema",structure:{jsonSchema:{name:"release_info",schema:$s}}}}')"

{
    "output": {
        "message": {
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "reasoningContent": {
                        "redactedContent": "<base64、記事には転記しない>"
                    }
                },
                {
                    "text": "{\"service\":\"Amazon Bedrock\",\"model\":\"Grok 4.7\",\"regions\":[\"us-east-1\",\"us-east-2\",\"us-west-1\"]}"
                }
            ]
        }
    },
    "stopReason": "end_turn",
    "usage": {
        "inputTokens": 142,
        "outputTokens": 498,
        "totalTokens": 640,
        "cacheReadInputTokens": 0,
        "cacheWriteInputTokens": 0
    },
    "metrics": {
        "latencyMs": 3710
    }
}

text にはスキーマどおりの JSON が、文字列としてエスケープされた形で入っています。オブジェクトとして扱うにはデコードが必要です。jq なら fromjson で取り出せます。

aws bedrock-runtime converse \
  --region ap-northeast-1 \
  --model-id global.xai.grok-4.7 \
  --messages '[{"role":"user","content":[{"text":"次の文から情報を抽出してください: Amazon Bedrock で Grok 4.7 が us-east-1、us-east-2、us-west-1 から利用できます。"}]}]' \
  --output-config "$(jq -nc --arg s "$SCHEMA" '{textFormat:{type:"json_schema",structure:{jsonSchema:{name:"release_info",schema:$s}}}}')" \
  | jq '.output.message.content[] | select(.text) | .text | fromjson'

{
  "service": "Amazon Bedrock",
  "model": "Grok 4.7",
  "regions": [
    "us-east-1",
    "us-east-2",
    "us-west-1"
  ]
}

Reasoning effort

--output-config の effort に low / medium / high / xhigh を指定し、同じ問いを実行しました。既定の effort はモデルカードによると high です。問いの正答は 53 です。

aws bedrock-runtime converse \
  --region ap-northeast-1 \
  --model-id global.xai.grok-4.7 \
  --messages '[{"role":"user","content":[{"text":"1から100までの整数のうち、3でも5でも割り切れない数はいくつですか。数字だけ答えてください。"}]}]' \
  --output-config '{"effort":"low"}'

medium / high / xhigh では、effort の値だけを変えて実行しました。

各値は1回の測定です。

effort	回答	outputTokens	latencyMs
low	53	349	2879
medium	53	858	5762
high	53	658	4098
xhigh	53	816	5442

回答はすべて正答だったため、この問題では effort による精度の差は分かりませんでしたが、出力が変化する事は確認できました。

データ保持設定

aws bedrock get-account-data-retention --region us-east-1 で確認したアカウントのデータ保持モードは aws_review でした。この状態で、US Geo 推論プロファイルの converse に data_retention_mode: none を付けて実行しました。

aws bedrock-runtime converse \
  --region us-east-1 \
  --model-id us.xai.grok-4.7 \
  --messages '[{"role":"user","content":[{"text":"ゼロデータ保持モードの動作確認です。日本語で「成功」とだけ返してください。"}]}]' \
  --additional-model-request-fields '{"data_retention_mode":"none"}'

呼び出しは拒否されず、stopReason は end_turn で、応答テキストは「成功」でした。

サービスティア

モデルカードでは Priority（料金は Standard の 1.75 倍）と Flex（同 0.5 倍）に対応と記載されています。しかし Global・US Geo のどちらでも、記事執筆時点ではエラーとなり利用できませんでした。

Flex / Priority 指定時の実行とエラー

aws bedrock-runtime converse \
  --region ap-northeast-1 \
  --model-id global.xai.grok-4.7 \
  --messages '[{"role":"user","content":[{"text":"動作確認です。日本語で「Grok 4.7 on Amazon Bedrock は利用可能です」と一文だけ返してください。"}]}]' \
  --service-tier type=flex

aws: [ERROR]: An error occurred (ValidationException) when calling the Converse operation: The provided service tier is not supported for this model.

--service-tier type=priority でも、us-east-1 の us.xai.grok-4.7 でも同じエラーでした。

料金

モデルカードに掲載されている Standard ティアの料金は、1M トークンあたり次のとおりです。

Inference option	Input	Output	Cache read
Geo CRIS	$2.20	$6.60	$0.55
Global CRIS	$2.00	$6.00	$0.50

Global は入力・出力・キャッシュ読み取りのいずれも Geo より約1割安くなっています。モデルカードによると Grok 4.7 には In-Region の提供がないため、選択肢はこの2つです。

Grok 4.6 のモデルカードに掲載されている Geo CRIS と Global CRIS の料金も同額で、4.7 でも単価は据え置きです。

まとめ

Grok 4.7 は、AWS CLI の converse に推論プロファイル ID を渡すだけで、IAM 認証のまま使えました。
Grok 4.6 を bedrock-runtime の推論プロファイルで使っているなら、converse の model-id を global.xai.grok-4.7 または us.xai.grok-4.7 へ差し替えれば動きます。

Bedrock 経由の Anthropic・OpenAI モデルは請求元が AWS Marketplace となり、AWS クレジットの適用対象外です。一方、Grok 4.6 は Nova やオープンモデルと同じく請求元が AWS で、AWS クレジットで相殺して利用できることを確認しています。

Bedrock Runtime で利用可能なモデルの一つとして、Grok もお試しください。

Amazon Bedrock Runtime の Grok 4.7 を AWS CLI で試してみた

はじめに

検証内容

検証環境

Global推論プロファイル

US Geo推論プロファイル

CloudTrailの記録

Structured outputs

Reasoning effort

データ保持設定

サービスティア

料金

まとめ

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