DeepSeek V4 Flash vs GLM 4.7
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年10月時点）
DeepSeek V4 Flash（DeepSeek）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
 DeepSeek V4 Flash |  GLM 4.7 | |
|---|---|---|
| 提供元 | DeepSeek | Z.ai |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥15.12 | ¥67.2 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥30.24 | ¥294 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥30 | ¥214 |
| コンテキスト長 | 1,048,576 トークン | 202,752 トークン |
| リリース日 | 2026/4/24 | 2025/12/22 |
| 入力モダリティ | text | text |
| 生成速度 (p50) | 64 トークン/秒 (n=25) | — |
| アリーナ 総合 | #103 · ELO 1,436 | #94 · ELO 1,441 |
| アリーナ 日本語 | #86 · ELO 1,398 | #46 · ELO 1,439 |
| アリーナ コーディング | #103 · ELO 1,484 | #104 · ELO 1,484 |
料金はFastMetalの単価（税別）です。
順位データ: LMArena leaderboard dataset（lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-08時点）。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。
どちらを選ぶべきか
- 料金重視ならDeepSeek V4 Flash。出力100万トークンあたり¥30.24で、GLM 4.7より90%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGLM 4.7が上です（94位。DeepSeek V4 Flashは103位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でGLM 4.7が上です（46位。DeepSeek V4 Flashは86位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でDeepSeek V4 Flashが上です（103位。GLM 4.7は104位）。
- 長い文書を扱うならDeepSeek V4 Flash。コンテキスト長は1,048,576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…
DeepSeek V4 Flash
The error occurs because the `price` field returned by the database query is a **string** (e.g., `'19.99'`), not a numeric type. In Python, multiplying a string by an integer is actually valid (it repeats the string), but the intended operation is numeric multiplication. The error message `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` is misleading because string * int is allowed, but it may arise if the string contains non‑numeric characters or if the database driver uses a custom type that behaves like a string. Regardless, the fix is to convert `price` to a numeric type (e.g., `float` or `Decimal`) before multiplication.
### Corrected code:
```python
def get_user_orders(…
応答時間 40.9秒出力 4846 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…
DeepSeek V4 Flash
以下に、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ます。
## 改善点一覧
### 1. 型の明確化 (可読性・安全性)
```typescript
// 改善前
async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> {
// 改善後
interface UserResponse {
id: number;
first_name: string;
last_name: string;
email: string;
status: string;
}
interface ApiResponse {
users: UserResponse[];
total?: number;
hasMore?: boolean;
}
interface ProcessedUser {
id: number;
name: string;
email: string;
}
async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<ProcessedUser[]> {
```
### 2. エラーハンドリングの追加 (ベストプラクティス)
```typescript
async function fetchPage(currentPage: number): Promise<ApiResponse> {
const response = await fetch(`/api/users?pag…
応答時間 21.5秒出力 1522 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
DeepSeek V4 Flash
件名：【重要】納品遅延のお詫びとご連絡（◯◯製品）
拝啓 時下ますますご清栄のこととお慶び申し上げます。
平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。
このたび、貴社にご注文いただいております下記製品につきまして、納期直前の品質検査にて軽微な不具合が確認されたため、誠に恐れ入りますが、納品を当初のご予定より1週間延期させていただきたく、ご連絡申し上げます。
お客様には多大なるご迷惑とご心配をおかけいたしますこと、心よりお詫び申し上げます。
なお、代替案といたしまして、本件不具合の影響を極力抑えた暫定版を先にご納品することも可能でございます。ご都合に応じましてご検討いただけましたら幸いでございます。
また、改めてお詫びの上、詳細をご説明させていただきたく、直接ご訪問させていただきたく存じます。ご都合のよろしい日程がございましたら、お手数ながらご連絡いただけますと幸いです。
今後このような事態を招かぬよう、品質管理体制を一層強化し、再発防止に努めてまいる所存でございます。
何卒ご理解とご寛容を賜りますよう、お願い申し上げます。
まずは略儀ながら、書中をもちましてご連絡とお詫び申し上げます。
敬具
記
【製品名・型番】
【当初納期】◯月◯日
【延期後納期】◯月◯日（1週間後）
【不具合内容】品質検査における軽微な不具合（詳細は別途ご説明）
以上
────────────────────────────
【会社名】
【部署名 氏名】
【電話番号】
【メールアドレス】
────────────────────────────
応答時間 19.1秒出力 1475 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
- DeepSeek V4 Flash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DeepSeek V4 Flashは¥30.24、GLM 4.7は¥294で、DeepSeek V4 Flashの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- DeepSeek V4 FlashとGLM 4.7のコンテキスト長の違いは？
- DeepSeek V4 Flashは1,048,576トークン、GLM 4.7は202,752トークンです。
- DeepSeek V4 Flash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GLM 4.7が上です（DeepSeek V4 Flash 86位、GLM 4.7 46位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- DeepSeek V4 Flash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 "deepseek-v4-flash" 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、DeepSeek V4 Flash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。