モデル比較

Fugu Max vs GLM 5.2

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

Fugu Max(Sakana AI)とGLM 5.2(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

Fugu Maxz-ai logoGLM 5.2
提供元Sakana AIZ.ai
入力(100万トークンあたり)¥357.4¥235.2
出力(100万トークンあたり)¥1,072.2¥739.2
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥894¥605
コンテキスト長1,000,000 トークン1,048,576 トークン
リリース日2026/9/112026/6/16
入力モダリティtext, image, filetext
生成速度 (p50)
アリーナ 総合圏外#38 · ELO 1,472
アリーナ 日本語圏外#28 · ELO 1,452
アリーナ コーディング圏外#48 · ELO 1,510

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GLM 5.2。出力100万トークンあたり¥739.2で、Fugu Maxより31%安くなります。
  • 長い文書を扱うならGLM 5.2。コンテキスト長は1,048,576トークンで、Fugu Maxの1,000,000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…

Fugu Max

### エラーの原因 データベースから取得した `order["price"]` の値が **文字列型(`str`)** になっているためです。 Pythonでは文字列(`str`)と数値(`int`)をそのまま掛け算(`*`)することができず、`TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生しています。 主な要因として以下のいずれかが考えられます。 1. データベースの `price` カラムが `VARCHAR` や `TEXT` などの文字列型で定義されている。 2. データベースの `DECIMAL` / `NUMERIC` 型が、利用しているDBライブラリの設定により文字列として取得されている。 --- ### 修正方法 #### 1. Python側で数値型に変換する(即時修正) 金額の計算では、浮動小数点誤差を防ぐために **`Decimal`**(小数を扱う場合)または **`int`**(日本円など小数を扱わない場合)へのキャストが推奨されます。 ##### パターンA: 小数を扱う可能性がある場合(`decimal.Decimal` を使用・推奨) ```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 トークン

GLM 5.2

## エラーの原因 エラーメッセージ `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、「文字列型と整数型を掛け算(`*`)しようとしました」という意味です。 該当コードの `order["price"] * order["quantity"]` の部分において、データベースから取得した `price` または `quantity` のどちらか(あるいは両方)が数値ではなく**文字列(String)**として取得されていることが原因です。 これはよくある落とし穴で、以下のような理由で発生します。 1. データベースの該当カラム(`price` や `quantity`)が、数値型(INTやDECIMAL)ではなく、文字列型(VARCHARやTEXT)で定義されている。 2. データベースのカラムは数値型だが、使用しているデータベースドライバの仕様や設定により、Python側に文字列として渡されている。 ## 修正方法 ### 1. Pythonコード側で型変換を行う(一時的な対応) Pythonコード側で明示的に数値型(`int` または `float`)に変換してから計算を行います。 ```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…

Fugu Max

# レビュー結果 ## 1. 型安全性(最優先) `any[]` と `data: any` により、型チェックが完全に無効化されています。APIレスポンスの形・返り値の形を明示すべきです。 - 返り値 `Promise<any[]>` → 専用の `User` 型を定義 - `data` → APIレスポンス型(`UsersResponse`)を定義 - そうすることで `first_name` のtypoなどをコンパイル時に検出できます ## 2. エラーハンドリング - `response.ok` のチェックがありません。404や500でもそのまま `json()` を呼び、`data.users` が `undefined` になって実行時エラーになります - `fetch` / `json()` の失敗をハンドリングしていません(呼び出し側で catch する設計ならコメントで明示を) - キャンセル用 `AbortSignal` を受け取れるようにすると、アンマウント時のリーク防止に有効です ## 3. 可読性 - `data.users[i]` の3回参照 → `for...of` で変数化 - 文字列連結 `+ " "` → テンプレートリテラル - `if (status !== "deleted")` よりも `if (status === "deleted") continue;` の早期 continue の方がネストが浅い - マジックナンバー `100` が3箇所に散在 → 定数 `PAGE_SIZE` に - `let hasMore…
応答時間 16.6秒出力 1931 トークン

GLM 5.2

ご提示いただいたTypeScriptのコードは動作しますが、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点からいくつか改善の余地があります。 以下に主な改善点と、それを反映した修正版のコードを提案します。 ### 主な改善点 1. **型安全性の向上(ベストプラクティス)** - 戻り値や配列の型が `any[]` になっています。TypeScriptの利点を活かすため、APIのレスポンスや返却するユーザーの型(Interface)を明示的に定義すべきです。 2. **エラーハンドリングの追加(ベストプラクティス・堅牢性)** - `fetch` はHTTPエラー(4xx, 5xx)が発生しても例外をスローしません。`response.ok` をチェックし、エラー時には例外をスローする処理を追加すべきです。 3. **配列操作のモダン化(可読性・パフォーマンス)** - `for` ループによるインデックスアクセスは冗長です。`filter` と `map` を組み合わせることで、何をしているのかが直感的にわかるようになります。 4. **変数のスコープと宣言(ベストプラクティス)** - ループ内で値が変わらない `user` オブジェクトは `let` ではなく `const` で宣言すべきです。 - `currentPage = currentPage + 1` は `currentPage++` のように簡潔に記述できます。 5. **ハードコーディングの回避(可読性・保守性)** - `100` というマジックナンバーが複数…
応答時間 10.4秒出力 2232 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…

Fugu Max

PostgreSQL 前提で説明します。まず大きな問題は **`reviews` を同時に LEFT JOIN しているため、注文行がレビュー件数分だけ増殖する** ことです。たとえば注文が100行、レビューが20件ある商品では、集計前に 100×20=2000 行になり、`COUNT(o.order_id)` や `SUM(o.amount)` がレビュー件数倍に膨らみます。`AVG(r.rating)` は同じ評価が同じ回数だけ繰り返されるため見かけ上は変わりませんが、COUNT/SUM は誤りになります。 また、 - `LEFT JOIN ... orders o` に対して `WHERE o.created_at >= ...` を書いているため、実質 `INNER JOIN` になっています。 - `GROUP BY p.product_name, c.category_name` は同名商品・同名カテゴリをまとめてしまいます。`p.id, c.id` で集計すべきです。 - `o.amount` が「注文全体の金額」なら、`order_details` と結合すると注文金額が明細行数分重複します。売上は `od.amount` や `od.quantity * od.unit_price` を使うべきか確認してください。 - インデックスが `products(id)` と `orders(order_id)` しかなく、結合・絞り込みに不足しています。 --- ## 改善クエリ例 売上集計を先に商品単位で行い、上位50商品に絞ってからレビュー平均を取りま…
応答時間 101.9秒出力 12432 トークン

GLM 5.2

500万行のテーブルに対して30秒かかる原因は、主に**インデックスの不足**と**結合によるファンアウト(直積)の発生**、そして**LEFT JOINとWHERE句の論理的矛盾**にあります。 以下に最適化したクエリと、推奨されるインデックス、そして改善点の解説を記載します。 ### 最適化後のクエリ案 ```sql WITH ProductSales AS ( -- 注文データの事前集計 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 ( -- レビューデータの事前集計 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 トークン

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よくある質問

Fugu MaxとGLM 5.2、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりFugu Maxは¥1,072.2、GLM 5.2は¥739.2で、GLM 5.2の方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Fugu MaxとGLM 5.2のコンテキスト長の違いは?
Fugu Maxは1,000,000トークン、GLM 5.2は1,048,576トークンです。
Fugu MaxとGLM 5.2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 "fugu-max" または "glm-5.2" 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、Fugu MaxとGLM 5.2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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