Claude Fable 5.1 vs GLM 4.7
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年9月時点）
Claude Fable 5.1（Anthropic）とGLM 4.7（Z.ai）を、FastMetalのゲートウェイで実際に呼び出せる条件で比較します。どちらも同じOpenAI互換エンドポイントとAPIキーから利用でき、切り替えは model の文字列を変えるだけです。
スペックと料金
 Claude Fable 5.1 |  GLM 4.7 | |
|---|---|---|
| 提供元 | Anthropic | Z.ai |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥1,787 | ¥107.22 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥8,935 | ¥393.14 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥6,255 | ¥304 |
| コンテキスト長 | 1,000,000 トークン | 202,752 トークン |
| リリース日 | 2026/9/1 | 2025/12/22 |
| 入力モダリティ | text, image, file | text |
| アリーナ 総合 | #3 · ELO 1,504 | #81 · ELO 1,442 |
| アリーナ 日本語 | 圏外 | 圏外 |
| アリーナ コーディング | #34 · ELO 1,517 | #89 · ELO 1,485 |
料金はFastMetalの円建て単価（税別）。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。
どちらを選ぶべきか
- 料金重視ならGLM 4.7。出力100万トークンあたり¥393.14で、Claude Fable 5.1より96%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でClaude Fable 5.1が上です（3位。GLM 4.7は81位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でClaude Fable 5.1が上です（34位。GLM 4.7は89位）。
- 長い文書を扱うならClaude Fable 5.1。コンテキスト長は1,000,000トークンで、GLM 4.7の202,752トークンより広くとれます。
- 迷ったら両方を同じキーで試せます。model の文字列を変えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単価で従量課金されます。
同じプロンプトへの実際の回答
FastMetalのゲートウェイが返した回答をそのまま並べています。ベンチマークの数字ではなく、実際の出力です。
このエラーをデバッグして
以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…
Claude Fable 5.1
## 原因
エラーメッセージ `unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、`order["price"]` が **文字列（str）** として返ってきていることを示しています。`quantity` は int なので、`"1200" * 3` のような演算になり失敗しています。
`price` が文字列になる典型的な原因は次のいずれかです。
1. **DBのカラム型が `VARCHAR`/`TEXT` になっている**（本来は `DECIMAL` や `INTEGER` にすべき）
2. **DBドライバやラッパー（`db.query`）が値を文字列で返している**（例：SQLite で型宣言が曖昧、あるいは独自ラッパーが全部文字列化している）
3. データ投入時に文字列として `INSERT` された行が混在している
## 修正方法
### 根本対策（推奨）：DBスキーマを直す
金額を文字列で保存しているのが問題なら、カラム型を数値型に変更します。
```sql
-- MySQL / PostgreSQL の例
ALTER TABLE orders MODIFY price DECIMAL(10, 2) NOT NULL; -- MySQL
ALTER TABLE orders ALTER COLUMN price TYPE DECIMAL(10, 2) USING price::DECIMAL; -- PostgreSQL
```
金額計算には浮動小数点誤差を避けるため `DEC…
応答時間 21.8秒出力 1362 トークン
GLM 4.7
### 原因
このエラーは、データベースから取得した値のデータ型が原因です。
`order["price"]`（または `order["quantity"]`）が**文字列 (`str`)** 型として返ってきているのに、コード内で数値計算（掛け算）をしようとしているため発生しています。
Pythonでは、文字列と整数を直接掛け合わせることはできません（数値への変換が必要です）。
多くのデータベースライブラリ（特に標準的なもの）は、カラムの型に関係なく、結果をデフォルトで文字列として返すことがあります。
### 修正方法
計算を行う前に、文字列を数値型（`float` または `int`）に明示的に変換（キャスト）する必要があります。
通常、価格は小数点を含むことが多いため `float`、数量は `int` で変換します。
#### 修正後のコード
```python
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id)
# 文字列を数値に変換してから計算します
total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders)
return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders}…
応答時間 101.4秒出力 1460 トークン
コードレビュー
以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…
Claude Fable 5.1
以下、観点ごとに指摘と改善案をまとめます。
## 1. 型安全性（最優先）
`any[]` だと戻り値の構造がまったく保証されず、呼び出し側でも補完・型チェックが働きません。API のレスポンス型と返却する型を分けて定義しましょう。
```ts
interface ApiUser {
id: string;
first_name: string;
last_name: string;
email: string;
status: "active" | "inactive" | "deleted";
}
interface ApiUsersResponse {
users: ApiUser[];
// total や has_more が返るならここに追加
}
export interface User {
id: string;
name: string;
email: string;
}
```
## 2. エラーハンドリングの欠如
- `response.ok` を確認していないため、404/500 でも `.json()` を試みてしまい、意図しない例外や `data.users` が `undefined` で `TypeError` になります。
- ネットワークエラー時の挙動が未定義です。
- API 側の不具合でずっと 100 件返し続けると無限ループになります（安全弁がない）。
## 3. 可読性
- インデックス付き `for` + `data.users[i]` の繰り返しは冗長。`filter` /…
応答時間 42.1秒出力 2619 トークン
GLM 4.7
ご提示いただいたTypeScript関数をレビューしました。
動作はしますが、型安全性、エラーハンドリング、可読性の観点でいくつか改善できる点があります。
以下に主要な改善点を挙げ、最後にリファクタリング後のコードを提示します。
### 主な改善点
#### 1. 型安全性の向上 (`any` の排除)
現在、戻り値の型が `Promise<any[]>` となっており、関数の利用者は戻り値の構造（`id`, `name`, `email`）を型情報として得られません。また、`data` も `any` として扱われています。
* **改善:** APIのレスポンス型と、返却するユーザー型を `interface` で定義します。
#### 2. エラーハンドリングの強化
`fetch` はネットワークエラー以外（404, 500など）では例外を投げず、レスポンスを返します。また、`response.json()` のパースに失敗した場合の考慮もありません。
* **改善:** `response.ok` をチェックし、HTTPエラーの場合は例外を投げるようにします。また、`try-catch` で通信エラーを捕捉します。
#### 3. 可読性とモダンなJS/TS構文の使用
* **文字列結合:** `"first_name" + " " + "last_name"` は、テンプレートリテラル `` `${first_name} ${last_name}` `` の方が簡潔で読みやすいです。
* **ループ処理:** `for` ループ内で `if`…
応答時間 89.4秒出力 3915 トークン
ビジネスメール作成
取引先の田中部長に、納品予定の製品に不具合が見つかり、納期を1週間延期する必要がある旨を伝えるビジネスメールを作成してください。 条件： - 原因は品質検査で軽微な不具合が発見されたため - 代替案として暫定版を先に納品することも可能 - 改めてお詫びの訪問をしたい - 日本のビジネスマナーに沿った丁寧な文面にすること
Claude Fable 5.1
以下、日本のビジネスマナーに沿ったメール文面です。
---
**件名：【重要・お詫び】○○製品の納期延期のお願い（株式会社△△ 山田）**
株式会社□□
営業部 部長 田中 様
いつも大変お世話になっております。
株式会社△△の山田でございます。
このたびは、○月○日に納品を予定しておりました「○○製品」につきまして、誠に申し上げにくいご報告があり、ご連絡いたしました。
出荷前の品質検査において、一部に軽微な不具合が確認されました。製品の安全性や基本性能に影響を及ぼすものではございませんが、貴社に万全の状態でお納めしたいとの判断から、当該箇所の修正および再検査を実施させていただきたく存じます。
そのため、大変恐縮ではございますが、納期を当初の予定より1週間延期し、**○月○日（○）**とさせていただきたく、お願い申し上げます。
貴社のご計画に影響を及ぼしかねないことを重く受け止めており、心よりお詫び申し上げます。
なお、貴社のご都合によりましては、不具合箇所を除いた暫定版を先行してご納品し、修正完了後に正式版へ差し替えさせていただくことも可能でございます。ご検討のうえ、ご希望をお聞かせいただけますと幸いです。
また、このたびの経緯のご説明とお詫びのため、改めて貴社へお伺いさせていただきたく存じます。ご多忙のところ誠に恐縮ではございますが、下記日程のうちご都合のよろしい日時をご指示いただけますでしょうか。
・○月○日（○）○時～○時
・○月○日（○）○時～○時
・○月○日（○）終日
上記以外の日程でも調整いたしますので、ご遠慮なくお申し付けください。
こ…
応答時間 26.2秒出力 1085 トークン
GLM 4.7
ご提示いただいた条件に基づき、田中部長へのビジネスメールを作成しました。
状況に合わせて、[ ] の部分を書き換えてご使用ください。
***
**件名：【重要】製品「[製品名]」の納期遅延に関するお詫びとお願い**
**本文：**
[取引先会社名]
田中 部長
いつも大変お世話になっております。
[自社名]の[あなたの名前]です。
さて、このたび納品を予定しておりました製品「[製品名]」につきまして、誠に恐縮ながら納期を延期させていただきたくご連絡いたしました。
事情としましては、出荷前の最終品質検査において、軽微な不具合が発見されたためです。
弊社といたしましては、お客様に安心してご使用いただけるよう、品質の完璧を期すべきと判断し、現在修正作業を行っております。
つきましては、誠に勝手ながら、当初の納期より1週間遅れ、**[新しい納期日]** に納品させていただきたく存じます。
田中部長におかれましては、急な計画変更となり多大なるご迷惑とご心配をおかけしますことを、深くお詫び申し上げます。
なお、もしご予定の都合上、どうしても当初の納期に製品が必要でございましたら、不具合箇所を回避して使用いただける「暫定版」を先に納品することも可能でございます。お急ぎの場合は、暫定版にて先行手配させていただきますので、ご検討いただけますでしょうか。
この度は、信頼に応えることができず誠に申し訳ございません。
後日、改めて直接お詫びに伺いたいと考えております。翌週以降で、田中部長のご都合いかがでしょうか。
急なご連絡となり恐縮ではございますが、ご確認のほど何卒よろしくお…
応答時間 67.5秒出力 1930 トークン
よくある質問
- Claude Fable 5.1とGLM 4.7、料金はどちらが安いですか？
- 出力100万トークンあたりClaude Fable 5.1は¥8,935、GLM 4.7は¥393.14で、GLM 4.7の方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- Claude Fable 5.1とGLM 4.7のコンテキスト長の違いは？
- Claude Fable 5.1は1,000,000トークン、GLM 4.7は202,752トークンです。
- Claude Fable 5.1とGLM 4.7、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではClaude Fable 5.1が上です（Claude Fable 5.1 3位、GLM 4.7 81位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- Claude Fable 5.1とGLM 4.7を同じAPIキーで使えますか？
- はい。FastMetalのOpenAI互換エンドポイントで、model に "anthropic-claude-fable-5-1" または "glm-4.7" を指定するだけで切り替えられます。料金はそれぞれの単価で、同じ前払い残高から従量課金されます。
どちらも同じAPIキーで試せます
アカウントを作成してクレジットを追加すれば、Claude Fable 5.1とGLM 4.7をブラウザのチャットとAPIの両方から呼び出せます。月額料金はありません。