モデル比較

Fugu Ultra v2 vs GLM 4.7

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

Fugu Ultra v2(Sakana AI)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

Fugu Ultra v2z-ai logoGLM 4.7
提供元Sakana AIZ.ai
入力(100万トークンあたり)¥893.5¥107.22
出力(100万トークンあたり)¥5,361¥393.14
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥3,574¥304
コンテキスト長1,000,000 トークン202,752 トークン
リリース日2026/9/112025/12/22
入力モダリティtext, image, filetext
生成速度 (p50)
アリーナ 総合圏外#83 · ELO 1,442
アリーナ 日本語圏外圏外
アリーナ コーディング圏外#91 · ELO 1,485

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 4.7。出力100万トークンあたり¥393.14で、Fugu Ultra v2より93%安くなります。
  • 長い文書を扱うならFugu Ultra v2。コンテキスト長は1,000,000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…

Fugu Ultra v2

## 原因 `order["price"]` が **数値ではなく文字列 (`str`)** で返ってきていることが原因です。 Python では `"1200" * 3` は掛け算ではなく「文字列を3回繰り返す」という意味になります。今回は `quantity` が `int` なので一見成立しそうですが、エラーメッセージが示す通り `str * int` の組み合わせで型が噛み合わず `TypeError` になっています。 文字列になる典型的な理由は次の通りです。 1. **カラム型が文字列** — `price` が `VARCHAR`/`TEXT` で定義されている(`"1,200"` や `"$12.00"` のような値が混ざっているケースも) 2. **DBドライバの型変換** — MySQL の `DECIMAL` を文字列で返す設定(`raw=True` など)、SQLite に文字列のまま INSERT されている 3. **アプリ層で文字列化** — フォーム/JSON の入力を変換せずにそのまま INSERT している まず実際の型を確認すると切り分けができます。 ```python rows = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) for r in rows[:5]: print(repr(r["price"]), type(r["price"]), repr(r["quantity"]), type(r["quanti…
応答時間 97.1秒出力 6218 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…

Fugu Ultra v2

# コードレビュー: `fetchAllUsers` ロジックの意図は明確で、`async/await` による素直な実装になっています。特に **終了判定にフィルタ後ではなく API が返した生の `data.users.length` を使っている点は正しい**(フィルタ後の件数で判定すると、削除済みユーザーが多いページで早期終了するバグになります)。また `push` をループで回しているため、`push(...array)` によるスタックオーバーフローも回避できています。 一方で、**型安全性・HTTP エラー処理・ページネーションの堅牢性**に重要な改善余地があります。以下、重要度順にまとめます。 --- ## 指摘事項サマリ | # | 重要度 | 分類 | 内容 | |---|---|---|---| | 1 | 🔴 高 | バグ | `response.ok` を確認していない(4xx/5xx を正常系として処理) | | 2 | 🔴 高 | バグ | 無限ループのリスク(終了条件が API の挙動に全依存) | | 3 | 🔴 高 | 型安全 | `any[]` が呼び出し側全体に伝播 | | 4 | 🟠 中 | 堅牢性 | レスポンス形状のランタイム検証がない | | 5 | 🟠 中 | 堅牢性 | キャンセル(`AbortSignal`)非対応 | | 6 | 🟠 中 | 保守性 | マジックナンバー `100` の重複定義 | | 7 | 🟠 中 | 保守性 | マジック文字列 `"deleted"` | | 8 | 🟠 中…
応答時間 240.2秒出力 17159 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

Fugu Ultra v2

以下が最終版です。Agent 1 の構成の丁寧さを活かしつつ、Agent 2 が指摘した「事実として確認されていない安全性への言及」は削除し、あわせて敬称・件名・お願い形の表現を整えました。 --- ## メール文面(完成版) **件名:【お詫び】「【製品名】」納品日変更のお願い(株式会社【自社名】・【氏名】)** 株式会社【取引先名】 【部署名】 部長 田中 様 いつも大変お世話になっております。 株式会社【自社名】【部署名】の【氏名】でございます。 このたびは、【○月○日】に納品を予定しておりました「【製品名】」につきまして、 誠に申し上げにくいご連絡となり、まずは深くお詫び申し上げます。 出荷前の最終品質検査におきまして、製品の一部に軽微な不具合が確認されました。 現在、原因の特定と是正処置を進めておりますが、万全の品質でお納めするためには 是正後の再検査を含め、当初の予定より一週間程度のお時間を頂戴する必要がございます。 誠に勝手なお願いではございますが、納品日を下記のとおり変更させていただきたく、 何卒ご容赦賜りますようお願い申し上げます。  ■ 当初の納品予定日:【○月○日(○)】  ■ 変更後の納品予定日:【○月○日(○)】  ■ 変更理由:品質検査で確認された不具合の是正および再検査のため なお、貴社の業務スケジュールへの影響を最小限に抑えるため、ご希望がございましたら、 現時点で動作確認の完了している**暫定版を当初の予定日までに先行して納品**することも可能でございます。 暫定版の仕様およびご利用上の制約につきましては、あらためて詳しくご…
応答時間 113.6秒出力 6144 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

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よくある質問

Fugu Ultra v2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Fugu Ultra v2は¥5,361、GLM 4.7は¥393.14で、GLM 4.7の方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Fugu Ultra v2とGLM 4.7のコンテキスト長の違いは?
Fugu Ultra v2は1,000,000トークン、GLM 4.7は202,752トークンです。
Fugu Ultra v2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 "fugu-ultra-v2" 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、Fugu Ultra v2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。

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