モデル比范

Fugu Ultra v2 vs GLM 5.3

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

Fugu Ultra v2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 Ultra v2z-ai logoGLM 5.3
提䟛元Sakana AIZ.ai
入力100䞇トヌクンあたり¥893.5Â¥235.2
出力100䞇トヌクンあたり¥5,361Â¥739.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥3,574Â¥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2026/9/112026/8/18
入力モダリティtext, image, filetext
生成速床 (p50)22222 トヌクン/秒 (n=25)86 トヌクン/秒 (n=16)
アリヌナ 総合圏倖#26 · ELO 1,481
アリヌナ 日本語圏倖#29 · ELO 1,467
アリヌナ コヌディング圏倖#27 · ELO 1,525

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 5.3。出力100䞇トヌクンあたり¥739.2で、Fugu Ultra v2より86%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 Ultra v2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 Ultra v2

## 原因 `order["price"]` が **数倀ではなく文字列 (`str`)** で返っおきおいるこずが原因です。 Python では `"1200" * 3` は掛け算ではなく「文字列を3回繰り返す」ずいう意味になりたす。今回は `quantity` が `int` なので䞀芋成立しそうですが、゚ラヌメッセヌゞが瀺す通り `str * int` の組み合わせで型が噛み合わず `TypeError` になっおいたす。 文字列になる兞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` で定矩されおいる`"1,200"` や `"$12.00"` のような倀が混ざっおいるケヌスも 2. **DBドラむバの型倉換** — MySQL の `DECIMAL` を文字列で返す蚭定`raw=True` など、SQLite に文字列のたた INSERT されおいる 3. **アプリ局で文字列化** — フォヌム/JSON の入力を倉換せずにそのたた INSERT しおいる たず実際の型を確認するず切り分けができたす。 ```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 Ultra v2

# コヌドレビュヌ: `fetchAllUsers` ロゞックの意図は明確で、`async/await` による玠盎な実装になっおいたす。特に **終了刀定にフィルタ埌ではなく API が返した生の `data.users.length` を䜿っおいる点は正しい**フィルタ埌の件数で刀定するず、削陀枈みナヌザヌが倚いペヌゞで早期終了するバグになりたす。たた `push` をルヌプで回しおいるため、`push(...array)` によるスタックオヌバヌフロヌも回避できおいたす。 䞀方で、**型安党性・HTTP ゚ラヌ凊理・ペヌゞネヌションの堅牢性**に重芁な改善䜙地がありたす。以䞋、重芁床順にたずめたす。 --- ## 指摘事項サマリ | # | 重芁床 | 分類 | 内容 | |---|---|---|---| | 1 | 🔎 高 | バグ | `response.ok` を確認しおいない4xx/5xx を正垞系ずしお凊理 | | 2 | 🔎 高 | バグ | 無限ルヌプのリスク終了条件が API の挙動に党䟝存 | | 3 | 🔎 高 | 型安党 | `any[]` が呌び出し偎党䜓に䌝播 | | 4 | 🟠 äž­ | 堅牢性 | レスポンス圢状のランタむム怜蚌がない | | 5 | 🟠 äž­ | 堅牢性 | キャンセル`AbortSignal`非察応 | | 6 | 🟠 äž­ | 保守性 | マゞックナンバヌ `100` の重耇定矩 | | 7 | 🟠 äž­ | 保守性 | マゞック文字列 `"deleted"` | | 8 | 🟠 侭

応答時間 240.2秒出力 17159 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

ビゞネスメヌル䜜成

取匕先の田䞭郚長に、玍品予定の補品に䞍具合が芋぀かり、玍期を1週間延期する必芁がある旚を䌝えるビゞネスメヌルを䜜成しおください。 条件 - 原因は品質怜査で軜埮な䞍具合が発芋されたため - 代替案ずしお暫定版を先に玍品するこずも可胜 - 改めおお詫びの蚪問をしたい - 日本のビゞネスマナヌに沿った䞁寧な文面にするこず

Fugu Ultra v2

以䞋が最終版です。Agent 1 の構成の䞁寧さを掻かし぀぀、Agent 2 が指摘した「事実ずしお確認されおいない安党性ぞの蚀及」は削陀し、あわせお敬称・件名・お願い圢の衚珟を敎えたした。 --- ## メヌル文面完成版 **件名【お詫び】「【補品名】」玍品日倉曎のお願い株匏䌚瀟【自瀟名】・【氏名】** 株匏䌚瀟【取匕先名】 【郚眲名】 郚長 田䞭 様 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟【自瀟名】【郚眲名】の【氏名】でございたす。 このたびは、【○月○日】に玍品を予定しおおりたした「【補品名】」に぀きたしお、 誠に申し䞊げにくいご連絡ずなり、たずは深くお詫び申し䞊げたす。 出荷前の最終品質怜査におきたしお、補品の䞀郚に軜埮な䞍具合が確認されたした。 珟圚、原因の特定ず是正凊眮を進めおおりたすが、䞇党の品質でお玍めするためには 是正埌の再怜査を含め、圓初の予定より䞀週間皋床のお時間を頂戎する必芁がございたす。 誠に勝手なお願いではございたすが、玍品日を䞋蚘のずおり倉曎させおいただきたく、 䜕卒ご容赊賜りたすようお願い申し䞊げたす。  ■ 圓初の玍品予定日【○月○日○】  ■ 倉曎埌の玍品予定日【○月○日○】  ■ 倉曎理由品質怜査で確認された䞍具合の是正および再怜査のため なお、貎瀟の業務スケゞュヌルぞの圱響を最小限に抑えるため、ご垌望がございたしたら、 珟時点で動䜜確認の完了しおいる**暫定版を圓初の予定日たでに先行しお玍品**するこずも可胜でございたす。 暫定版の仕様およびご利甚䞊の制玄に぀きたしおは、あらためお詳しくご 
応答時間 113.6秒出力 6144 トヌクン

GLM 5.3

## ビゞネスメヌル文面 --- **件名【お詫び】補品玍期延期のご連絡◯月◯日玍品予定分** 株匏䌚瀟〇〇 〇〇郚 郚長 田䞭様 平玠より倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟△△の△△でございたす。 この床は、◯月◯日玍品予定の補品に぀きたしお、玍期を1週間延期させおいただきたく存じ、ご連絡を差し䞊げたした。田䞭様ならびに貎瀟の皆様には倚倧なご迷惑をおかけいたしたすこず、誠に申し蚳ございたせん。 **【延期の理由】** 先日実斜いたしたした品質怜査の際に、圓該補品に軜埮な䞍具合が確認されたした。安心しおご䜿甚いただける補品をお届けするため、修正および再怜査を十分に斜したうえでの玍品ずさせおいただきたく存じたす。 **【玍期倉曎のご案内】** ・圓初玍期◯月◯日◯曜日 ・新玍期 ◯月◯日◯曜日 ※1週間延期 **【暫定版の先行玍品に぀いお】** 貎瀟ぞのお届けが遅れる期間を少しでも短瞮できるよう、正匏版の完成を埅たずに、暫定版を先行玍品するこずも可胜でございたす。ご垌望がございたしたら、その旚お申し付けください。すぐに手配いたしたす。 たた、本件に関したしお、改めお盎接お詫び申し䞊げたく、貎瀟ぞお䌺いしたいず存じたす。恐れ入りたすが、田䞭様のご郜合のよろしい日時をお教えいただけたすでしょうか。 玍期延期ずいう事態を招きたしたこず、重ねお深くお詫び申し䞊げたす。今埌は品質管理䜓制を芋盎し、再発防止に党力で取り組んでたいる所存でございたす。 ご倚忙のずころ恐れ入りたすが、ご怜蚎のほど䜕卒よろしくお願い申し䞊げたす。 ―――――――――――

応答時間 51.3秒出力 4238 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Fugu Ultra v2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 Ultra v2は¥5,361、GLM 5.3は¥739.2で、GLM 5.3の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Fugu Ultra v2ずGLM 5.3のコンテキスト長の違いは
Fugu Ultra v2は1,000,000トヌクン、GLM 5.3は1,048,576トヌクンです。
Fugu Ultra v2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-ultra-v2" 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 Ultra v2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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