Gemini 3.7 Flash vs GLM 4.7
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年8月時点）
Gemini 3.7 Flash（Google）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
 Gemini 3.7 Flash |  GLM 4.7 | |
|---|---|---|
| 提供元 | Z.ai | |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥134.03 | ¥107.22 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥670.13 | ¥393.14 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥469 | ¥304 |
| コンテキスト長 | 1,048,576 トークン | 202,752 トークン |
| リリース日 | 2026/8/13 | 2025/12/22 |
| 入力モダリティ | text, image, video, file, audio | text |
| アリーナ 総合 | #9 · ELO 1,490 | #79 · ELO 1,442 |
| アリーナ 日本語 | 圏外 | 圏外 |
| アリーナ コーディング | #24 · ELO 1,521 | #87 · 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、Gemini 3.7 Flashより41%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGemini 3.7 Flashが上です（9位。GLM 4.7は79位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でGemini 3.7 Flashが上です（24位。GLM 4.7は87位）。
- 長い文書を扱うならGemini 3.7 Flash。コンテキスト長は1,048,576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…
Gemini 3.7 Flash
発生しているエラーの原因と修正方法は以下の通りです。
---
### 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では文字列型と数値型の掛け算（数値計算）ができないため、`TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生しています。
---
### 修正方法
用途（通貨の扱い）に応じて以下のいずれかの方法で修正します。
#### パターン1: `Decimal` を使う（推奨：金額計算で丸め誤差を防ぐ場合）
金融やECの金額計算では、浮動小数点数の誤差を避けるため `decimal.Decimal` を使うのが安全です。
```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)
# price を Decimal に、quantity を int に変換して計算
total = sum(Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders)
return {"user_id": user_id, "total":…
応答時間 8.4秒出力 1039 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…
Gemini 3.7 Flash
ご提示いただいたコードは意図が明確でわかりやすいですが、**型安全性**、**エラーハンドリング**、**モダンな構文（可読性）**、**大規模データ時のパフォーマンス**の観点からいくつかの改善余地があります。
---
### 主な改善ポイント
1. **型安全性の向上（`any` の排除）**
- APIレスポンスの型（`ApiUser`, `ApiResponse`）と、関数が返す型（`User`）を明示的に定義します。
2. **エラーハンドリングの追加**
- `fetch` は HTTP 4xx/5xx エラーでも例外を投げないため、`response.ok` の確認が必要です。
3. **可読性とモダンな記法の導入**
- マジックナンバー `100` を定数化。
- 昔ながらの `for` ループを `filter` + `map`、あるいは `for...of` に置き換え。
- 文字列結合をテンプレートリテラルに変更。
- `hasMore` フラグ変数を減らし、ループ制御をシンプルに。
4. **URLパラメータの安全な構築**
- `URLSearchParams` を使用することで、クエリパラメータの構築が安全かつ保守しやすくなります。
---
### 改善後のコード
```typescript
// 1. 型定義
interface ApiUser {
id: string;
first_name: string;
last_name: string;
email: string;…
応答時間 10.5秒出力 1571 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
Gemini 3.7 Flash
取引先の田中部長へ送る、納期延期のお詫びとご相談のビジネスメール文面を作成しました。
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・お詫び】[製品名]の納品日延期のお願いとご相談**
**本文：**
[取引先会社名]
[部署名] 部長
田中 [様 / 名字]
平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。
[自社名]の[自分の氏名]でございます。
この度は、〇月〇日に納品を予定しております「[製品名]」につきまして、大変重要なお詫びとご相談がございます。
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。
実用上は問題ない範囲のものではございますが、貴社に万全の状態でお届けするため、該当箇所の改修および再度の動作検証を行いたく存じます。
つきましては、大変心苦しいお願いではございますが、当初の予定より**【1週間】**納期をご延期いただきたく、ご連絡差し上げた次第です。
**【変更後の納品予定日】：〇月〇日（〇）**
貴社の業務およびスケジュールに多大なるご迷惑をおかけすることを、深くお詫び申し上げます。
なお、貴社業務への影響を最小限に抑えるための代替案といたしまして、現在問題なく動作している**「暫定版」を先行して当初の予定日（〇月〇日）に納品させていただくことも可能**でございます。その場合、改修完了版が完成次第、速やかに差し替え対応をいたします。
進め方や代替案の可否につきまして、田中様のご都合を伺いながらご相談させていただけますと幸いです。
また、本件に関しまして、直接お伺…
応答時間 7.8秒出力 920 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
よくある質問
- Gemini 3.7 Flash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Gemini 3.7 Flashは¥670.13、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）。
- Gemini 3.7 FlashとGLM 4.7のコンテキスト長の違いは？
- Gemini 3.7 Flashは1,048,576トークン、GLM 4.7は202,752トークンです。
- Gemini 3.7 FlashとGLM 4.7、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではGemini 3.7 Flashが上です（Gemini 3.7 Flash 9位、GLM 4.7 79位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- Gemini 3.7 Flash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 "gemini-3.7-flash" 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チャージすれば、Gemini 3.7 Flash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。