FastMetal

モデル比范

Gemini 3.1 Pro Preview 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

Gemini 3.1 Pro PreviewGoogle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

google logoGemini 3.1 Pro Previewz-ai logoGLM 5.3
提䟛元GoogleZ.ai
入力100䞇トヌクンあたり¥336Â¥235.2
出力100䞇トヌクンあたり¥2,016Â¥739.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥1,344Â¥605
コンテキスト長1,048,576 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2026/2/192026/8/18
入力モダリティaudio, file, image, text, videotext
生成速床 (p50)822 トヌクン/秒 (n=26)87 トヌクン/秒 (n=17)
アリヌナ 総合#20 · ELO 1,487#28 · ELO 1,481
アリヌナ 日本語#13 · ELO 1,496#28 · ELO 1,467
アリヌナ コヌディング#33 · ELO 1,521#28 · ELO 1,526

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、2026-10-28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、Gemini 3.1 Pro Previewより63%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.1 Pro Previewが䞊です20䜍。GLM 5.3は28䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.1 Pro Previewが䞊です13䜍。GLM 5.3は28䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3が䞊です28䜍。Gemini 3.1 Pro Previewは33䜍。
  • 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


Gemini 3.1 Pro Preview

この゚ラヌの**原因**ず**修正方法**に぀いお解説したす。 ### 1. 原因取埗したデヌタが「文字列str」になっおいる ゚ラヌメッセヌゞの `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**「文字列`str`ず数倀`int`で掛け算などの算術挔算を行おうずした」**ずいうこずを意味しおいたす。 デヌタベヌスMySQLやSQLiteなどからデヌタを取埗した際、`price`䟡栌や `quantity`数量のカラムが数倀型ではなく、**文字列ずしおPythonに枡されおいる**こずが根本的な原因です。 ※Pythonでは文字列ず敎数の掛け算䟋: `"100" * 2`を行うず `"100100"` ずいう文字列の繰り返しになり、その埌 `sum()` で合算しようずした際に型゚ラヌを匕き起こしたす。 ### 2. 修正方法数倀型int や floatに倉換する 蚈算を行う前に、取埗したデヌタを正しい数倀型に倉換キャストしおあげる必芁がありたす。 - `price`䟡栌は小数が含たれる可胜性があるため `float` - `quantity`数量は敎数のため `int` #### 修正䟋 1最もシンプルな修正 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id

応答時間 31.5秒出力 3663 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


Gemini 3.1 Pro Preview

ご提瀺いただいたTypeScript関数は、ペヌゞネヌションされたAPIからデヌタを取埗し、フィルタリングず敎圢を行うずいう基本的な芁件を満たしおいたすが、**型安党性の欠劂、゚ラヌハンドリングの挏れ、モダンなJavaScript/TypeScriptの蚘法を掻甚しきれおいない点**など、いく぀かの改善の䜙地がありたす。 「ベストプラクティス」「可読性」「パフォヌマンス」の3぀の芳点からレビュヌず改善案を提案したす。 --- ### 1. ベストプラクティスTypeScript・堅牢性の改善 * **`any` の排陀:** 戻り倀や倉数に `any[]` が䜿われおおり、TypeScriptの最倧のメリットである型安党性が倱われおいたす。APIからのレスポンス型ず、敎圢埌のナヌザヌ型を `interface` たたは `type` で定矩するべきです。 * **゚ラヌハンドリングの远加:** ネットワヌク゚ラヌや、サヌバヌからの゚ラヌレスポンス500や404などが発生した堎合、珟圚のコヌドではアプリケヌションがクラッシュするか、予期せぬ動䜜をしたす。`try...catch` ず `response.ok` のチェックが必芁です。 * **マゞックナンバヌの排陀:** `100` ずいう制限倀がURLず刀定条件の2箇所にハヌドコヌドされおいたす。定数ずしお切り出すこずで、仕様倉曎時のバグを防ぎたす。 ### 2. 可読性の改善 * **モダンな配列操䜜メ゜ッドの利甚:** 䌝統的な `for` ルヌプず `dat

応答時間 23.0秒出力 2782 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


Gemini 3.1 Pro Preview

500䞇行芏暡のテヌブルで30秒以䞊かかる堎合、**「むンデックスの䞍足」**だけでなく、SQLの構造そのものによる**「行数の爆発盎積/Fan-out」**ず**「誀ったJOINの解釈」**が倧きな原因ずなっおいたす。 特に元のク゚リは、パフォヌマンスが悪いだけでなく、**集蚈結果売䞊やレビュヌの平均が間違った数倀になるバグ**を抱えおいたす。 以䞋に最適化したク゚リず、その改善点むンデックス远加含むを解説したす。 --- ### 1. 最適化したSQLク゚リ 集蚈凊理をサブク゚リCTEに分割し、結合前に行数を圧瞮するアプロヌチに倉曎したす。 ```sql WITH target_orders AS ( -- ① 必芁な泚文デヌタだけを先に絞り蟌む SELECT order_id FROM orders WHERE status = '完了' AND created_at >= '2024-04-01' ), product_sales AS ( -- ② 商品ごずの売䞊・泚文数を集蚈する SELECT od.product_id, COUNT(DISTINCT od.order_id) AS order_count, -- ※もしamountがorder_detailsにあるなら SUM(od.amount) ずするべきです SUM(o.amount) AS total_sales FROM order_details od INNER JOIN orders o ON o.

応答時間 33.1秒出力 4040 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20件 → 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

Gemini 3.1 Pro Preview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Gemini 3.1 Pro Previewは¥2,016、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。
Gemini 3.1 Pro PreviewずGLM 5.3のコンテキスト長の違いは
Gemini 3.1 Pro Previewは1,048,576トヌクン、GLM 5.3は1,048,576トヌクンです。
Gemini 3.1 Pro PreviewずGLM 5.3、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGemini 3.1 Pro Previewが䞊ですGemini 3.1 Pro Preview 13䜍、GLM 5.3 28䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Gemini 3.1 Pro Preview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 "gemini-3.1-pro-preview" 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、Gemini 3.1 Pro Preview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。

無料でアカりント䜜成Gemini 3.1 Pro Previewをチャットで詊すGLM 5.3をチャットで詊す

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