モデル比范

Fugu Max vs GLM 5.3

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

Fugu MaxSakana AIずGLM 5.3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 5.3
提䟛元Sakana AIZ.ai
入力100䞇トヌクンあたり¥357.4Â¥250.18
出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2Â¥786.28
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥894Â¥643
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2026/9/112026/8/18
入力モダリティtext, image, filetext
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合圏倖#19 · ELO 1,483
アリヌナ 日本語圏倖#35 · ELO 1,443
アリヌナ コヌディング圏倖#20 · ELO 1,525

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならGLM 5.3。出力100䞇トヌクンあたり¥786.28で、Fugu Maxより27%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならGLM 5.3。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 5.3

## 原因 `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**文字列ず数倀を掛け算しようずしお倱敗**した゚ラヌです。゚ラヌメッセヌゞの䞊びから、`order["price"]` が文字列`'1000'` など、`order["quantity"]` が敎数で返されおいるず掚枬できたす。 ぀たり、DBから取埗した倀の型が期埅数倀ず異なっおいたす。兞型的な芁因は 1. **`price` カラムが `VARCHAR` / `TEXT` などの文字列型で定矩されおいる**最も可胜性が高い 2. `DECIMAL` 型カラムを、ドラむバヌの蚭定や `db.query()` ラッパヌの凊理によっお文字列ずしお受け取っおいる 3. JSON 経由などで䞀床文字列化されたデヌタを䜿っおいる ## 確認方法 たず実際の型を確認しおください ```python print(type(orders[0]["price"]), repr(orders[0]["price"])) print(type(orders[0]["quantity"]), repr(orders[0]["quantity"])) # 䟋: <class 'str'> '1000' ← これが原因 ``` スキヌマも確認したすMySQLの䟋 ```sql SELECT column_name, data_type FROM information_schema.columns WHERE table_

応答時間 93.0秒出力 7073 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 5.3

# コヌドレビュヌ 党䜓的にロゞックは正しく動䜜したすが、いく぀かの改善点がありたす。カテゎリ別に敎理したす。 ## 1. 型安党性 **課題`any` の䜿甚** `Promise<any[]>` や `allUsers: any[]` はTypeScriptの型チェックを無効化しおおり、タむポや存圚しないプロパティぞのアクセスを実行時たで怜出できたせん。 ```typescript // APIレスポンスず返华倀の型を定矩すべき interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: 'active' | 'deleted'; } interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` ## 2. ゚ラヌ凊理 **課題`response.ok` のチェックがない** HTTP 404 や 500 でも `fetch` は䟋倖を投げず、`response.json()` が倱敗するか意図しないデヌタを返したす。たた、ネットワヌク゚ラヌ時の挙動も考慮されおいたせん。 ```typescript const response = await fetch(url); if (!response.ok) { throw new Error(`ナヌザヌ取埗に倱敗したした (status: ${response.status})

応答時間 42.3秒出力 3589 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 5.3

# ボトルネックの分析 このク゚リが遅い原因は倧きく4぀あり、䞭には**速床だけでなく集蚈結果が誀る臎呜的な問題**も含たれおいたす。 ### 1. ファンアりト(倚察倚結合)による行の爆発 ← 最重芁 `order_details`(1商品に耇数行)ず `reviews`(1商品に耇数行)を同じ `product_id` で結合しおいるため、**掛け算で行が膚匵**したす。 䟋ある商品に泚文明现100件・レビュヌ20ä»¶ → 結合埌に **2,000行** 生成。500䞇行テヌブルでは䞭間結果が数千䞇〜数億行になり、GROUP BYず゜ヌトが砎綻したす。 しかも集蚈倀も䞍正確になりたす: - `COUNT(o.order_id)` 
 泚文数×レビュヌ数で過倧蚈䞊 - `SUM(o.amount)` 
 レビュヌ数分だけ倚重カりント - `AVG(r.rating)` 
 泚文数の倚い商品の評䟡が䞍圓に重み付けされる ### 2. WHERE句がLEFT JOINの意味を壊しおいる `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は `o.created_at` がNULLの行(=受泚のない商品)を陀倖するため、`orders` ぞのLEFT JOINは**実質INNER JOIN**です。意図が「党商品を出す」ならバグ、「受泚ありのみ」ならINNER JOINず明瀺すべきです。 ### 3. 倖郚キヌ列にむンデックスがない `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 5.3、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 5.3は¥786.28で、GLM 5.3の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Fugu MaxずGLM 5.3のコンテキスト長の違いは
Fugu Maxは1,000,000トヌクン、GLM 5.3は1,048,576トヌクンです。
Fugu MaxずGLM 5.3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-5.3" 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 5.3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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