モデル比較

DeepSeek V4 Flash vs GLM 5.3

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年8月時点)

DeepSeek V4 Flash(DeepSeek)とGLM 5.3(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 logoDeepSeek V4 Flashz-ai logoGLM 5.3
提供元DeepSeekZ.ai
入力(100万トークンあたり)¥16.08¥250.18
出力(100万トークンあたり)¥32.17¥786.28
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥32¥643
コンテキスト長1,048,576 トークン1,048,576 トークン
リリース日2026/4/242026/8/18
入力モダリティtexttext
アリーナ 総合#79 · ELO 1,436圏外
アリーナ 日本語#67 · ELO 1,390圏外
アリーナ コーディング#80 · ELO 1,484圏外

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DeepSeek V4 Flash。出力100万トークンあたり¥32.17で、GLM 5.3より96%安くなります。
  • 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 5.3

## 原因 `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**文字列と数値を掛け算しようとして失敗**したエラーです。エラーメッセージの並びから、`order["price"]` が文字列(`'1000'` など)、`order["quantity"]` が整数で返されていると推測できます。 つまり、DBから取得した値の型が期待(数値)と異なっています。典型的な要因は: 1. **`price` カラムが `VARCHAR` / `TEXT` などの文字列型で定義されている**(最も可能性が高い) 2. `DECIMAL` 型カラムを、ドライバーの設定や `db.query()` ラッパーの処理によって文字列として受け取っている 3. JSON 経由などで一度文字列化されたデータを使っている ## 確認方法 まず実際の型を確認してください: ```python print(type(orders[0]["price"]), repr(orders[0]["price"])) print(type(orders[0]["quantity"]), repr(orders[0]["quantity"])) # 例: <class 'str'> '1000' ← これが原因 ``` スキーマも確認します(MySQLの例): ```sql SELECT column_name, data_type FROM information_schema.columns WHERE table_…
応答時間 93.0秒出力 7073 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 5.3

# コードレビュー 全体的にロジックは正しく動作しますが、いくつかの改善点があります。カテゴリ別に整理します。 ## 1. 型安全性 **課題:`any` の使用** `Promise<any[]>` や `allUsers: any[]` はTypeScriptの型チェックを無効化しており、タイポや存在しないプロパティへのアクセスを実行時まで検出できません。 ```typescript // APIレスポンスと返却値の型を定義すべき interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: 'active' | 'deleted'; } interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` ## 2. エラー処理 **課題:`response.ok` のチェックがない** HTTP 404 や 500 でも `fetch` は例外を投げず、`response.json()` が失敗するか意図しないデータを返します。また、ネットワークエラー時の挙動も考慮されていません。 ```typescript const response = await fetch(url); if (!response.ok) { throw new Error(`ユーザー取得に失敗しました (status: ${response.status})…
応答時間 42.3秒出力 3589 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 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…

DeepSeek V4 Flash

このクエリは、500万行のテーブルに対して非効率な結合・集計・ソートを行っているため、30秒以上かかっています。以下の改善策を実施することで、処理時間を大幅に短縮できます。 ## 1. インデックスの追加 現在のインデックス(products(id)、orders(order_id))だけでは、WHERE句や結合に必要な絞り込みができていません。以下を追加します。 ```sql -- products: WHERE句のフィルタと結合キー用 CREATE INDEX idx_products_is_active_id ON products (is_active, id); -- order_details: product_idでの結合を高速化 CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details (product_id); -- orders: 結合とフィルタ条件(status, created_at)をカバー CREATE INDEX idx_orders_status_created_at ON orders (status, created_at, order_id); -- reviews: 結合用 CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews (product_id); ``` ## 2. LEFT JOINの見直し(実質INNER JOINになっている) 現在のクエリは `LEFT JOIN orders ... AND o.status =…
応答時間 61.4秒出力 3026 トークン

GLM 5.3

# ボトルネックの分析 このクエリが遅い原因は大きく4つあり、中には**速度だけでなく集計結果が誤る致命的な問題**も含まれています。 ### 1. ファンアウト(多対多結合)による行の爆発 ← 最重要 `order_details`(1商品に複数行)と `reviews`(1商品に複数行)を同じ `product_id` で結合しているため、**掛け算で行が膨張**します。 例:ある商品に注文明細100件・レビュー20件 → 結合後に **2,000行** 生成。500万行テーブルでは中間結果が数千万〜数億行になり、GROUP BYとソートが破綻します。 しかも集計値も不正確になります: - `COUNT(o.order_id)` … 注文数×レビュー数で過大計上 - `SUM(o.amount)` … レビュー数分だけ多重カウント - `AVG(r.rating)` … 注文数の多い商品の評価が不当に重み付けされる ### 2. WHERE句がLEFT JOINの意味を壊している `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は `o.created_at` がNULLの行(=受注のない商品)を除外するため、`orders` へのLEFT JOINは**実質INNER JOIN**です。意図が「全商品を出す」ならバグ、「受注ありのみ」ならINNER JOINと明示すべきです。 ### 3. 外部キー列にインデックスがない `order_details.product_id`、`reviews.product_id`、`order…
応答時間 85.5秒出力 6256 トークン

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よくある質問

DeepSeek V4 FlashとGLM 5.3、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¥32.17、GLM 5.3は¥786.28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 5.3のコンテキスト長の違いは?
DeepSeek V4 Flashは1,048,576トークン、GLM 5.3は1,048,576トークンです。
DeepSeek V4 FlashとGLM 5.3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-5.3" 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チャージすれば、DeepSeek V4 FlashとGLM 5.3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。

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