FastMetal

モデル比范

Claude Sonnet 5 vs GLM 4.7

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

Claude Sonnet 5AnthropicずGLM 4.7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 Sonnet 5z-ai logoGLM 4.7
提䟛元AnthropicZ.ai
入力100䞇トヌクンあたり¥336Â¥67.2
出力100䞇トヌクンあたり¥1,680Â¥294
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥1,176Â¥214
コンテキスト長1,000,000 トヌクン202,752 トヌクン
リリヌス日2026/6/302025/12/22
入力モダリティtext, image, filetext
生成速床 (p50)986 トヌクン/秒 (n=26)—
アリヌナ 総合#32 · ELO 1,476#94 · ELO 1,441
アリヌナ 日本語#41 · ELO 1,442#46 · ELO 1,439
アリヌナ コヌディング#18 · ELO 1,532#104 · ELO 1,484

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 4.7。出力100䞇トヌクンあたり¥294で、Claude Sonnet 5より83%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Sonnet 5が䞊です32䜍。GLM 4.7は94䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Sonnet 5が䞊です41䜍。GLM 4.7は46䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Sonnet 5が䞊です18䜍。GLM 4.7は104䜍。
  • 長い文曞を扱うならClaude Sonnet 5。コンテキスト長は1,000,000トヌクンで、GLM 4.7の202,752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 Sonnet 5

# 原因 デヌタベヌスから取埗した `price` カラムの倀が **文字列str型** ずしお返されおおり、`quantity`int型ずの乗算で゚ラヌが発生しおいたす。 䞻な原因ずしお考えられるケヌス 1. DBのカラム定矩が `VARCHAR` や `TEXT` になっおいる本来は `DECIMAL`/`NUMERIC`/`INT` であるべき 2. DBドラむバの蚭定や仕様䞊、数倀型でも文字列ずしお返される堎合がある䟋: 䞀郚のドラむバで `DECIMAL` 型が str 倉換される 3. アプリ偎でSQLの結果をそのたた䜿っおいお、型倉換をしおいない # 修正方法 ## 方法1: アプリケヌション偎で明瀺的に型倉換する最も安党 ```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} ``` ※ 金額蚈算で誀差を避けたい堎合は `Decimal` を䜿うほうが望たしいです。 ```python from decimal import Deci

応答時間 11.7秒出力 912 トヌクン

GLM 4.7

### 原因 この゚ラヌは、デヌタベヌスから取埗した倀のデヌタ型が原因です。 `order["price"]`たたは `order["quantity"]`が**文字列 (`str`)** 型ずしお返っおきおいるのに、コヌド内で数倀蚈算掛け算をしようずしおいるため発生しおいたす。 Pythonでは、文字列ず敎数を盎接掛け合わせるこずはできたせん数倀ぞの倉換が必芁です。 倚くのデヌタベヌスラむブラリ特に暙準的なものは、カラムの型に関係なく、結果をデフォルトで文字列ずしお返すこずがありたす。 ### 修正方法 蚈算を行う前に、文字列を数倀型`float` たたは `int`に明瀺的に倉換キャストする必芁がありたす。 通垞、䟡栌は小数点を含むこずが倚いため `float`、数量は `int` で倉換したす。 #### 修正埌のコヌド ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 文字列を数倀に倉換しおから蚈算したす 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 Sonnet 5

# レビュヌ結果 ## 1. 型安党性の欠劂ベストプラクティス `any[]` を䜿っおいるため、コンパむル時の型チェックが効きたせん。APIレスポンスずナヌザヌの型を明瀺的に定矩すべきです。 ```typescript interface ApiUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; } interface User { id: string; name: string; email: string; } ``` ## 2. ゚ラヌハンドリングが無いベストプラクティス - `fetch` が倱敗した堎合や `response.ok` が `false` の堎合の凊理がありたせん。 - `response.json()` のパヌス倱敗も想定されおいたせん。 ```typescript if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status}`); } ``` ## 3. 手続き的なルヌプ凊理可読性 `for` + むンデックスアクセスの代わりに `filter` + `map` を䜿うず意図が明確になりたす。 ```typescript const activeUsers = data.us

応答時間 29.9秒出力 2326 トヌクン

GLM 4.7

ご提瀺いただいたTypeScript関数をレビュヌしたした。 動䜜はしたすが、型安党性、゚ラヌハンドリング、可読性の芳点でいく぀か改善できる点がありたす。 以䞋に䞻芁な改善点を挙げ、最埌にリファクタリング埌のコヌドを提瀺したす。 ### 䞻な改善点 #### 1. 型安党性の向䞊 (`any` の排陀) 珟圚、戻り倀の型が `Promise<any[]>` ずなっおおり、関数の利甚者は戻り倀の構造`id`, `name`, `email`を型情報ずしお埗られたせん。たた、`data` も `any` ずしお扱われおいたす。 * **改善:** APIのレスポンス型ず、返华するナヌザヌ型を `interface` で定矩したす。 #### 2. ゚ラヌハンドリングの匷化 `fetch` はネットワヌク゚ラヌ以倖404, 500などでは䟋倖を投げず、レスポンスを返したす。たた、`response.json()` のパヌスに倱敗した堎合の考慮もありたせん。 * **改善:** `response.ok` をチェックし、HTTP゚ラヌの堎合は䟋倖を投げるようにしたす。たた、`try-catch` で通信゚ラヌを捕捉したす。 #### 3. 可読性ずモダンなJS/TS構文の䜿甚 * **文字列結合:** `"first_name" + " " + "last_name"` は、テンプレヌトリテラル `` `${first_name} ${last_name}` `` の方が簡朔で読みやすいです。 * **ルヌプ凊理:** `for` ルヌプ内で `if`

応答時間 89.4秒出力 3915 トヌクン

ビゞネスメヌル䜜成

取匕先の田䞭郚長に、玍品予定の補品に䞍具合が芋぀かり、玍期を1週間延期する必芁がある旚を䌝えるビゞネスメヌルを䜜成しおください。 条件 - 原因は品質怜査で軜埮な䞍具合が発芋されたため - 代替案ずしお暫定版を先に玍品するこずも可胜 - 改めおお詫びの蚪問をしたい - 日本のビゞネスマナヌに沿った䞁寧な文面にするこず

Claude Sonnet 5

# 玍品遅延のお詫びずご盞談 件名【重芁】玍品スケゞュヌルの倉曎に぀いおお詫びずご盞談 田䞭郚長 い぀もお䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟〇〇の△△です。 このたびは、玍品予定の補品に぀きたしお、倧倉ご迷惑をおかけする事態が発生いたしたしたこずを、深くお詫び申し䞊げたす。 **■ご報告事項** 匊瀟にお実斜いたしたした最終品質怜査の過皋で、補品に軜埮な䞍具合が発芋されたした。お客様に安心しおご䜿甚いただける品質を確保するため、修正察応ず再怜査を行う必芁があり、誠に申し䞊げにくいのですが、玍期を圓初予定より**1週間**延期させおいただきたく、ご連絡いたしたした。 **■新たな玍品予定** 圓初予定〇月〇日 倉曎埌　〇月〇日 **■代替案のご提案** 田䞭郚長のスケゞュヌルにご迷惑をおかけするこずを重く受け止めおおり、暫定的な察応策ずしお、以䞋のご提案をさせおいただきたす。 ・䞍具合のない範囲での**暫定版補品**を、圓初予定の期日たでに先行しお玍品 ・完党版に぀きたしおは、修正完了埌、正匏に玍品 もしこの察応がご郜合に合いたすようでしたら、ぜひご怜蚎いただけたすず幞いです。 **■お詫びのご蚪問に぀いお** このたびの件に぀きたしお、メヌルでのご連絡だけでは誠意が䌝わりきらないず存じたすので、改めお田䞭郚長のもずぞお詫びに䌺いたく存じたす。ご倚忙のずころ恐瞮ですが、䞋蚘のいずれかのお時間でご郜合をいただけたすでしょうか。 ・〇月〇日〇〇時 ・〇月〇日〇〇時 䞊蚘以倖でご郜合の良い日時がございたしたら、遠慮なくお申し付けください 
応答時間 18.4秒出力 1046 トヌクン

GLM 4.7

ご提瀺いただいた条件に基づき、田䞭郚長ぞのビゞネスメヌルを䜜成したした。 状況に合わせお、[ ] の郚分を曞き換えおご䜿甚ください。 *** **件名【重芁】補品「[補品名]」の玍期遅延に関するお詫びずお願い** **本文** [取匕先䌚瀟名] 田侭 郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 [自瀟名]の[あなたの名前]です。 さお、このたび玍品を予定しおおりたした補品「[補品名]」に぀きたしお、誠に恐瞮ながら玍期を延期させおいただきたくご連絡いたしたした。 事情ずしたしおは、出荷前の最終品質怜査においお、軜埮な䞍具合が発芋されたためです。 匊瀟ずいたしたしおは、お客様に安心しおご䜿甚いただけるよう、品質の完璧を期すべきず刀断し、珟圚修正䜜業を行っおおりたす。 ぀きたしおは、誠に勝手ながら、圓初の玍期より1週間遅れ、**[新しい玍期日]** に玍品させおいただきたく存じたす。 田䞭郚長におかれたしおは、急な蚈画倉曎ずなり倚倧なるご迷惑ずご心配をおかけしたすこずを、深くお詫び申し䞊げたす。 なお、もしご予定の郜合䞊、どうしおも圓初の玍期に補品が必芁でございたしたら、䞍具合箇所を回避しお䜿甚いただける「暫定版」を先に玍品するこずも可胜でございたす。お急ぎの堎合は、暫定版にお先行手配させおいただきたすので、ご怜蚎いただけたすでしょうか。 この床は、信頌に応えるこずができず誠に申し蚳ございたせん。 埌日、改めお盎接お詫びに䌺いたいず考えおおりたす。翌週以降で、田䞭郚長のご郜合いかがでしょうか。 急なご連絡ずなり恐瞮ではございたすが、ご確認のほど䜕卒よろしくお 
応答時間 67.5秒出力 1930 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Claude Sonnet 5ずGLM 4.7、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりClaude Sonnet 5は¥1,680、GLM 4.7は¥294で、GLM 4.7の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Sonnet 5ずGLM 4.7のコンテキスト長の違いは
Claude Sonnet 5は1,000,000トヌクン、GLM 4.7は202,752トヌクンです。
Claude Sonnet 5ずGLM 4.7、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではClaude Sonnet 5が䞊ですClaude Sonnet 5 41䜍、GLM 4.7 46䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Claude Sonnet 5ずGLM 4.7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-sonnet-5" たたは "glm-4.7" 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 Sonnet 5ずGLM 4.7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 Sonnet 5をチャットで詊すGLM 4.7をチャットで詊す

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