モデル比較

Gemini 3.7 Flash vs GLM 5.3 Flash

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 5.3 Flash(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

google logoGemini 3.7 Flashz-ai logoGLM 5.3 Flash
提供元GoogleZ.ai
入力(100万トークンあたり)¥134.03¥13.19
出力(100万トークンあたり)¥670.13¥43.98
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥469¥35
コンテキスト長1,048,576 トークン1,310,720 トークン
リリース日2026/8/132026/8/26
入力モダリティtext, image, video, file, audiotext, image, video
アリーナ 総合#9 · ELO 1,490#38 · ELO 1,469
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#11 · ELO 1,531

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 5.3 Flash。出力100万トークンあたり¥43.98で、Gemini 3.7 Flashより93%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 5.3 Flashは38位)。
  • コーディングの評価はアリーナ順位でGLM 5.3 Flashが上です(11位。Gemini 3.7 Flashは24位)。
  • 長い文書を扱うならGLM 5.3 Flash。コンテキスト長は1,310,720トークンで、Gemini 3.7 Flashの1,048,576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 5.3 Flash

## 原因 エラーメッセージ `unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` の左側が `order["price"]` なので、**`price` が文字列(str)として取得されている**のが原因です。`quantity` は int なので、数値カラムは正常に取得できています。 考えられる原因は次のとおりです(可能性が高い順): 1. **DBの `price` カラムが VARCHAR / TEXT 型で定義されている**(最も可能性が高い) 2. 使用しているDBドライバやラッパーの設定により、文字列として返されている 3. JSONなど経由でデータを取得していて、priceだけ文字列化されている ### 確認方法 ```python orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) print(type(orders[0]["price"])) # <class 'str'> が出れば確定 print(type(orders[0]["quantity"])) ``` MySQLなら `DESCRIBE orders;` で、PostgreSQLなら `\d orders` でカラム型を確認してください。 ## 修正方法 ### 根本対策: DBスキーマを修正する(推奨) 金額は数値型で持つべきです。既存データに変換できない値(空文字、カンマ付きなど)がないか先に確認してく…
応答時間 45.3秒出力 2329 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 5.3 Flash

# コードレビュー 全体的な構造は分かりやすいですが、**型安全性・エラーハンドリング・可読性**に改善の余地がかなりあります。重要度順に挙げます。 --- ## 1. 重大な問題(ベストプラクティス) ### `any[]` による型情報の喪失 戻り値が `any[]` だと、呼び出し側でタイプミスやプロパティ変更がコンパイル時に検出できません。インターフェースを定義すべきです。 ### HTTPエラーの未チェック `fetch` は 404 や 500 でも例外を投げません。`response.ok` を確認しないと、エラーレスポンスの JSON をパースしようとして謎のエラーになります。 ### `data.users` の防御チェックなし APIの仕様変更やエラー時に `data.users` が `undefined` だと、`.length` で即座にクラッシュします。 ### 無限ループのリスク API 側のバグで常に100件返る場合、ループが終わりません。最大ページ数やタイムアウト(AbortSignal)の考慮があると安全です。 --- ## 2. 可読性 | 現状 | 改善案 | |---|---| | `data.users[i].xxx` の繰り返し | `for...of` でオブジェクトを直接受け取る | | `first_name + " " + last_name` | テンプレートリテラル `` `${a} ${b}` `` | | `currentPage = currentPage + 1` | `currentPage…
応答時間 85.2秒出力 3638 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 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 3.7 Flash

このクエリが遅い(および**集計結果が誤っている**)主な原因は、**「結合による行の爆発(デカルト積)」**と**「適切なインデックスの不足」**です。 --- ### 主な問題点 1. **集計の不整合と中間データの爆発(最大のボトルネック)** - 1つの商品に対して「注文(`order_details`)」と「レビュー(`reviews`)」を同時に結合しているため、**行数が「注文数 × レビュー数」に膨れ上がります**。 - 例: 注文100件、レビュー10件の商品がある場合、中間行は1,000行になり、`SUM(o.amount)` は正しい売上の10倍に計算されてしまいます。また、500万行規模では数千万〜数億行の中間テーブルがメモリ上に生成され、劇的に遅くなります。 2. **LEFT JOIN が INNER JOIN 化している** - `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` により、売上がない商品(`o.created_at` が NULL の行)は除外されます。 3. **インデックスの欠如** - 結合キー(`product_id`, `category_id`)や絞り込み条件(`is_active`, `status`, `created_at`)にインデックスがないため、全テーブルでフルスキャンが発生しています。 --- ### 最適化されたSQL 注文データとレビューデータを**事前にサブクエリ(CTE)で商品ごとに集計**してから結合します。これにより、行の爆発を防ぎ、計算…
応答時間 13.4秒出力 1924 トークン

GLM 5.3 Flash

# ボトルネックの分析 ## 1. 最重要:ファンアウトで集計値が壊れている(性能以前のバグ) `order_details`(注文経由)と `reviews` を**同レベルで** products に LEFT JOIN すると、両者の組み合わせで行が直積的に増殖します。 例:商品Aに注文明細10件・レビュー3件 → 結合後30行 - `SUM(o.amount)` → 注文1件あたりレビュー数(3倍)に水増し - `AVG(r.rating)` → 注文数で重み付けが変わり不正確 - `COUNT(o.order_id)` → 明細行数を数えている **インデックスを追加して速くしても、数値は誤ったまま**なので、まず構造を変える必要があります。 ## 2. WHERE 句が LEFT JOIN を無効化している `o.created_at >= '2024-04-01'` が WHERE 句にあるため、NULL 行が除去され、LEFT JOIN が実質 INNER JOIN になります。「売上0の商品も表示したい」意図ならバグです。 ## 3. インデックス不足 `order_details(product_id)`、`reviews(product_id)` などの結合キーにインデックスがないため、5M行のテーブルに毎回シーケンシャルスキャン+ハッシュ結合が発生します。 --- # 修正版クエリ(先に集計してから結合) ```sql WITH sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(DI…
応答時間 116.2秒出力 5554 トークン

他のプロンプトでも比較する →

よくある質問

Gemini 3.7 FlashとGLM 5.3 Flash、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 5.3 Flashは¥43.98で、GLM 5.3 Flashの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Gemini 3.7 FlashとGLM 5.3 Flash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 5.3 Flashは1,310,720トークンです。
Gemini 3.7 FlashとGLM 5.3 Flash、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 5.3 Flash 38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 5.3 Flash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-5.3-flash" 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 5.3 Flash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。

Gemini 3.7 Flashの他の比較

GLM 5.3 Flashの他の比較