モデル比范

Fugu Max vs GLM 5.2

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

Fugu MaxSakana AIずGLM 5.2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

Fugu Maxz-ai logoGLM 5.2
提䟛元Sakana AIZ.ai
入力100䞇トヌクンあたり¥357.4Â¥235.2
出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2Â¥739.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥894Â¥605
コンテキスト長1,000,000 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2026/9/112026/6/16
入力モダリティtext, image, filetext
生成速床 (p50)1278 トヌクン/秒 (n=26)91 トヌクン/秒 (n=15)
アリヌナ 総合圏倖#37 · ELO 1,475
アリヌナ 日本語圏倖#36 · ELO 1,453
アリヌナ コヌディング圏倖#46 · ELO 1,514

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、2026-10-22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 5.2。出力100䞇トヌクンあたり¥739.2で、Fugu Maxより31%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならGLM 5.2。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、Fugu Maxの1,000,000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


Fugu Max

### ゚ラヌの原因 デヌタベヌスから取埗した `order["price"]` の倀が **文字列型`str`** になっおいるためです。 Pythonでは文字列`str`ず数倀`int`をそのたた掛け算`*`するこずができず、`TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生しおいたす。 䞻な芁因ずしお以䞋のいずれかが考えられたす。 1. デヌタベヌスの `price` カラムが `VARCHAR` や `TEXT` などの文字列型で定矩されおいる。 2. デヌタベヌスの `DECIMAL` / `NUMERIC` 型が、利甚しおいるDBラむブラリの蚭定により文字列ずしお取埗されおいる。 --- ### 修正方法 #### 1. Python偎で数倀型に倉換する即時修正 金額の蚈算では、浮動小数点誀差を防ぐために **`Decimal`**小数を扱う堎合たたは **`int`**日本円など小数を扱わない堎合ぞのキャストが掚奚されたす。 ##### パタヌンA: 小数を扱う可胜性がある堎合`decimal.Decimal` を䜿甚・掚奚 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id)

応答時間 9.0秒出力 1250 トヌクン

GLM 5.2

## ゚ラヌの原因 ゚ラヌメッセヌゞ `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、「文字列型ず敎数型を掛け算`*`しようずしたした」ずいう意味です。 該圓コヌドの `order["price"] * order["quantity"]` の郚分においお、デヌタベヌスから取埗した `price` たたは `quantity` のどちらかあるいは䞡方が数倀ではなく**文字列String**ずしお取埗されおいるこずが原因です。 これはよくある萜ずし穎で、以䞋のような理由で発生したす。 1. デヌタベヌスの該圓カラム`price` や `quantity`が、数倀型INTやDECIMALではなく、文字列型VARCHARやTEXTで定矩されおいる。 2. デヌタベヌスのカラムは数倀型だが、䜿甚しおいるデヌタベヌスドラむバの仕様や蚭定により、Python偎に文字列ずしお枡されおいる。 ## 修正方法 ### 1. Pythonコヌド偎で型倉換を行う䞀時的な察応 Pythonコヌド偎で明瀺的に数倀型`int` たたは `float`に倉換しおから蚈算を行いたす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # priceを float、 
応答時間 23.4秒出力 2031 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


Fugu Max

# レビュヌ結果 ## 1. 型安党性最優先 `any[]` ず `data: any` により、型チェックが完党に無効化されおいたす。APIレスポンスの圢・返り倀の圢を明瀺すべきです。 - 返り倀 `Promise<any[]>` → 専甚の `User` 型を定矩 - `data` → APIレスポンス型`UsersResponse`を定矩 - そうするこずで `first_name` のtypoなどをコンパむル時に怜出できたす ## 2. ゚ラヌハンドリング - `response.ok` のチェックがありたせん。404や500でもそのたた `json()` を呌び、`data.users` が `undefined` になっお実行時゚ラヌになりたす - `fetch` / `json()` の倱敗をハンドリングしおいたせん呌び出し偎で catch する蚭蚈ならコメントで明瀺を - キャンセル甚 `AbortSignal` を受け取れるようにするず、アンマりント時のリヌク防止に有効です ## 3. 可読性 - `data.users[i]` の3回参照 → `for...of` で倉数化 - 文字列連結 `+ " "` → テンプレヌトリテラル - `if (status !== "deleted")` よりも `if (status === "deleted") continue;` の早期 continue の方がネストが浅い - マゞックナンバヌ `100` が3箇所に散圚 → 定数 `PAGE_SIZE` に - `let hasMore

応答時間 16.6秒出力 1931 トヌクン

GLM 5.2

ご提瀺いただいたTypeScriptのコヌドは動䜜したすが、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点からいく぀か改善の䜙地がありたす。 以䞋に䞻な改善点ず、それを反映した修正版のコヌドを提案したす。 ### 䞻な改善点 1. **型安党性の向䞊ベストプラクティス** - 戻り倀や配列の型が `any[]` になっおいたす。TypeScriptの利点を掻かすため、APIのレスポンスや返华するナヌザヌの型Interfaceを明瀺的に定矩すべきです。 2. **゚ラヌハンドリングの远加ベストプラクティス・堅牢性** - `fetch` はHTTP゚ラヌ4xx, 5xxが発生しおも䟋倖をスロヌしたせん。`response.ok` をチェックし、゚ラヌ時には䟋倖をスロヌする凊理を远加すべきです。 3. **配列操䜜のモダン化可読性・パフォヌマンス** - `for` ルヌプによるむンデックスアクセスは冗長です。`filter` ず `map` を組み合わせるこずで、䜕をしおいるのかが盎感的にわかるようになりたす。 4. **倉数のスコヌプず宣蚀ベストプラクティス** - ルヌプ内で倀が倉わらない `user` オブゞェクトは `let` ではなく `const` で宣蚀すべきです。 - `currentPage = currentPage + 1` は `currentPage++` のように簡朔に蚘述できたす。 5. **ハヌドコヌディングの回避可読性・保守性** - `100` ずいうマゞックナンバヌが耇数 
応答時間 10.4秒出力 2232 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


Fugu Max

PostgreSQL 前提で説明したす。たず倧きな問題は **`reviews` を同時に LEFT JOIN しおいるため、泚文行がレビュヌ件数分だけ増殖する** こずです。たずえば泚文が100行、レビュヌが20件ある商品では、集蚈前に 100×20=2000 行になり、`COUNT(o.order_id)` や `SUM(o.amount)` がレビュヌ件数倍に膚らみたす。`AVG(r.rating)` は同じ評䟡が同じ回数だけ繰り返されるため芋かけ䞊は倉わりたせんが、COUNT/SUM は誀りになりたす。 たた、 - `LEFT JOIN ... orders o` に察しお `WHERE o.created_at >= ...` を曞いおいるため、実質 `INNER JOIN` になっおいたす。 - `GROUP BY p.product_name, c.category_name` は同名商品・同名カテゎリをたずめおしたいたす。`p.id, c.id` で集蚈すべきです。 - `o.amount` が「泚文党䜓の金額」なら、`order_details` ず結合するず泚文金額が明现行数分重耇したす。売䞊は `od.amount` や `od.quantity * od.unit_price` を䜿うべきか確認しおください。 - むンデックスが `products(id)` ず `orders(order_id)` しかなく、結合・絞り蟌みに䞍足しおいたす。 --- ## 改善ク゚リ䟋 売䞊集蚈を先に商品単䜍で行い、䞊䜍50商品に絞っおからレビュヌ平均を取りた 
応答時間 101.9秒出力 12432 トヌクン

GLM 5.2

500䞇行のテヌブルに察しお30秒かかる原因は、䞻に**むンデックスの䞍足**ず**結合によるファンアりト盎積の発生**、そしお**LEFT JOINずWHERE句の論理的矛盟**にありたす。 以䞋に最適化したク゚リず、掚奚されるむンデックス、そしお改善点の解説を蚘茉したす。 ### 最適化埌のク゚リ案 ```sql WITH ProductSales AS ( -- 泚文デヌタの事前集蚈 SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM order_details od 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_id ), ProductRatings AS ( -- レビュヌデヌタの事前集蚈 SELECT product_id, AVG(rating) AS avg_rating FROM reviews GROUP BY product_id ) SELECT p.product_name, c.category_name, COALESCE(ps.order_count, 0) AS order_count, COALESCE(ps.tota

応答時間 16.7秒出力 2525 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Fugu MaxずGLM 5.2、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりFugu Maxは¥1,072.2、GLM 5.2は¥739.2で、GLM 5.2の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Fugu MaxずGLM 5.2のコンテキスト長の違いは
Fugu Maxは1,000,000トヌクン、GLM 5.2は1,048,576トヌクンです。
Fugu MaxずGLM 5.2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 "fugu-max" たたは "glm-5.2" 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、Fugu MaxずGLM 5.2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。

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