FastMetal

モデル比范

Claude Haiku 4.5 vs GLM 5.3

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

Claude Haiku 4.5AnthropicずGLM 5.3Z.aiを、FastMetalのゲヌトりェむで実際に呌び出せる条件で比范したす。どちらも同じOpenAI互換゚ンドポむントずAPIキヌから利甚でき、切り替えは model の文字列を倉えるだけです。

スペックず料金

anthropic logoClaude Haiku 4.5z-ai logoGLM 5.3
提䟛元AnthropicZ.ai
入力100䞇トヌクンあたり¥184.8Â¥235.2
出力100䞇トヌクンあたり¥924Â¥739.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥647Â¥605
コンテキスト長200,000 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2025/10/152026/8/18
入力モダリティimage, texttext
生成速床 (p50)353 トヌクン/秒 (n=26)—
アリヌナ 総合#142 · ELO 1,414#27 · ELO 1,478
アリヌナ 日本語#124 · ELO 1,361#27 · ELO 1,462
アリヌナ コヌディング#107 · ELO 1,481#27 · ELO 1,525

料金はFastMetalの単䟡皎別です。

順䜍デヌタ: LMArena leaderboard datasetlmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-08時点。カテゎリ名の察応付けずスコアの䞞めはFastMetalによる。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならGLM 5.3。出力100䞇トヌクンあたり¥739.2で、Claude Haiku 4.5より20%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3が䞊です27䜍。Claude Haiku 4.5は142䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3が䞊です27䜍。Claude Haiku 4.5は124䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3が䞊です27䜍。Claude Haiku 4.5は107䜍。
  • 長い文曞を扱うならGLM 5.3。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、Claude Haiku 4.5の200,000トヌクンより広くずれたす。
  • 迷ったら䞡方を同じキヌで詊せたす。model の文字列を倉えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単䟡で埓量課金されたす。

同じプロンプトぞの実際の回答

FastMetalのゲヌトりェむが返した回答をそのたた䞊べおいたす。ベンチマヌクの数字ではなく、実際の出力です。

この゚ラヌをデバッグしお

以䞋の゚ラヌがPythonアプリケヌションで発生しおいたす。原因を特定しお修正しおください。 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 Haiku 4.5

# ゚ラヌ原因ず修正方法 ## 原因 **`order["price"]`が文字列型strで返されおいるため、敎数ずの乗算ができない**こずが原因です。 デヌタベヌスから取埗したデヌタが文字列ずしお返されおおり、数倀蚈算ができない状態になっおいたす。 ## 修正方法 ### **方法1: 型倉換掚奚** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### **方法2: 各芁玠を個別に倉換** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = 0 for order in orders: price = float(order["price"]) quantity = int(order

応答時間 4.4秒出力 729 トヌクン

GLM 5.3

## 原因 `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**文字列ず数倀を掛け算しようずしお倱敗**した゚ラヌです。゚ラヌメッセヌゞの䞊びから、`order["price"]` が文字列`'1000'` など、`order["quantity"]` が敎数で返されおいるず掚枬できたす。 ぀たり、DBから取埗した倀の型が期埅数倀ず異なっおいたす。兞型的な芁因は 1. **`price` カラムが `VARCHAR` / `TEXT` などの文字列型で定矩されおいる**最も可胜性が高い 2. `DECIMAL` 型カラムを、ドラむバヌの蚭定や `db.query()` ラッパヌの凊理によっお文字列ずしお受け取っおいる 3. JSON 経由などで䞀床文字列化されたデヌタを䜿っおいる ## 確認方法 たず実際の型を確認しおください ```python print(type(orders[0]["price"]), repr(orders[0]["price"])) print(type(orders[0]["quantity"]), repr(orders[0]["quantity"])) # 䟋: <class 'str'> '1000' ← これが原因 ``` スキヌマも確認したすMySQLの䟋 ```sql SELECT column_name, data_type FROM information_schema.columns WHERE table_

応答時間 93.0秒出力 7073 トヌクン

コヌドレビュヌ

以䞋のTypeScript関数をレビュヌしお、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点から改善点を提案しおください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo


Claude Haiku 4.5

# TypeScript関数のレビュヌず改善案 ## 🔎 䞻な問題点 ### 1. **型安党性の欠劂** ```typescript // ❌ `any[]` は危険 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> // ✅ 改善: 型を定矩 interface User { id: string; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: RawUser[]; } interface RawUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } ``` ### 2. **゚ラヌハンドリングがない** ```typescript // ❌ fetch倱敗時の凊理がない const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); // ✅ 改善 const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status}`); }

応答時間 8.7秒出力 1343 トヌクン

GLM 5.3

# コヌドレビュヌ 党䜓的にロゞックは正しく動䜜したすが、いく぀かの改善点がありたす。カテゎリ別に敎理したす。 ## 1. 型安党性 **課題`any` の䜿甚** `Promise<any[]>` や `allUsers: any[]` はTypeScriptの型チェックを無効化しおおり、タむポや存圚しないプロパティぞのアクセスを実行時たで怜出できたせん。 ```typescript // APIレスポンスず返华倀の型を定矩すべき interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: 'active' | 'deleted'; } interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` ## 2. ゚ラヌ凊理 **課題`response.ok` のチェックがない** HTTP 404 や 500 でも `fetch` は䟋倖を投げず、`response.json()` が倱敗するか意図しないデヌタを返したす。たた、ネットワヌク゚ラヌ時の挙動も考慮されおいたせん。 ```typescript const response = await fetch(url); if (!response.ok) { throw new Error(`ナヌザヌ取埗に倱敗したした (status: ${response.status})

応答時間 42.3秒出力 3589 トヌクン

SQLク゚リの最適化

以䞋のSQLク゚リは500䞇行のテヌブルに察しお実行するず30秒以䞊かかりたす。最適化しおください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN


Claude Haiku 4.5

# SQLク゚リ最適化案 ## 🔎 䞻な問題点 1. **䞍適切なJOIN順序** - 倧量デヌタをJOINしおからFILTER 2. **むンデックス䞍足** - WHERE/ON句のカラムにむンデックスなし 3. **重耇集蚈** - reviews テヌブルずの LEFT JOIN により行が増幅 4. **GROUP BY非効率** - product_name で集蚈IDの方が効率的 --- ## ✅ 最適化ク゚リ ```sql SELECT p.product_name, c.category_name, stats.order_count, stats.total_sales, stats.avg_rating FROM products p LEFT JOIN categories c ON c.id = p.category_id LEFT JOIN ( -- サブク゚リで先に集蚈・フィルタリング SELECT od.product_id, COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales FROM order_details od INNER JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_i

応答時間 7.4秒出力 1184 トヌクン

GLM 5.3

# ボトルネックの分析 このク゚リが遅い原因は倧きく4぀あり、䞭には**速床だけでなく集蚈結果が誀る臎呜的な問題**も含たれおいたす。 ### 1. ファンアりト(倚察倚結合)による行の爆発 ← 最重芁 `order_details`(1商品に耇数行)ず `reviews`(1商品に耇数行)を同じ `product_id` で結合しおいるため、**掛け算で行が膚匵**したす。 䟋ある商品に泚文明现100件・レビュヌ20件 → 結合埌に **2,000行** 生成。500䞇行テヌブルでは䞭間結果が数千䞇〜数億行になり、GROUP BYず゜ヌトが砎綻したす。 しかも集蚈倀も䞍正確になりたす: - `COUNT(o.order_id)` 
 泚文数×レビュヌ数で過倧蚈䞊 - `SUM(o.amount)` 
 レビュヌ数分だけ倚重カりント - `AVG(r.rating)` 
 泚文数の倚い商品の評䟡が䞍圓に重み付けされる ### 2. WHERE句がLEFT JOINの意味を壊しおいる `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は `o.created_at` がNULLの行(=受泚のない商品)を陀倖するため、`orders` ぞのLEFT JOINは**実質INNER JOIN**です。意図が「党商品を出す」ならバグ、「受泚ありのみ」ならINNER JOINず明瀺すべきです。 ### 3. 倖郚キヌ列にむンデックスがない `order_details.product_id`、`reviews.product_id`、`order

応答時間 85.5秒出力 6256 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Claude Haiku 4.5ずGLM 5.3、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりClaude Haiku 4.5は¥924、GLM 5.3は¥739.2で、GLM 5.3の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Haiku 4.5ずGLM 5.3のコンテキスト長の違いは
Claude Haiku 4.5は200,000トヌクン、GLM 5.3は1,048,576トヌクンです。
Claude Haiku 4.5ずGLM 5.3、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGLM 5.3が䞊ですClaude Haiku 4.5 124䜍、GLM 5.3 27䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Claude Haiku 4.5ずGLM 5.3を同じAPIキヌで䜿えたすか
はい。FastMetalのOpenAI互換゚ンドポむントで、model に "anthropic-claude-haiku-4-5" たたは "glm-5.3" を指定するだけで切り替えられたす。料金はそれぞれの単䟡で、同じ前払い残高から埓量課金されたす。

どちらも同じAPIキヌで詊せたす

アカりントを䜜成しおクレゞットを远加すれば、Claude Haiku 4.5ずGLM 5.3をブラりザのチャットずAPIの䞡方から呌び出せたす。月額料金はありたせん。

無料でアカりント䜜成Claude Haiku 4.5をチャットで詊すGLM 5.3をチャットで詊す

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