FastMetal

モデル比范

GLM 4.7 vs GLM 5.3

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

GLM 4.7Z.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

z-ai logoGLM 4.7z-ai logoGLM 5.3
提䟛元Z.aiZ.ai
入力100䞇トヌクンあたり¥67.2Â¥235.2
出力100䞇トヌクンあたり¥294Â¥739.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥214Â¥605
コンテキスト長202,752 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2025/12/222026/8/18
入力モダリティtexttext
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#94 · ELO 1,441#27 · ELO 1,478
アリヌナ 日本語#46 · ELO 1,439#27 · ELO 1,462
アリヌナ コヌディング#104 · ELO 1,484#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、2026-10-08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 4.7。出力100䞇トヌクンあたり¥294で、GLM 5.3より60%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3が䞊です27䜍。GLM 4.7は94䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3が䞊です27䜍。GLM 4.7は46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27䜍。GLM 4.7は104䜍。
  • 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、GLM 4.7の202,752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


GLM 4.7

### 原因 この゚ラヌは、デヌタベヌスから取埗した倀のデヌタ型が原因です。 `order["price"]`たたは `order["quantity"]`が**文字列 (`str`)** 型ずしお返っおきおいるのに、コヌド内で数倀蚈算掛け算をしようずしおいるため発生しおいたす。 Pythonでは、文字列ず敎数を盎接掛け合わせるこずはできたせん数倀ぞの倉換が必芁です。 倚くのデヌタベヌスラむブラリ特に暙準的なものは、カラムの型に関係なく、結果をデフォルトで文字列ずしお返すこずがありたす。 ### 修正方法 蚈算を行う前に、文字列を数倀型`float` たたは `int`に明瀺的に倉換キャストする必芁がありたす。 通垞、䟡栌は小数点を含むこずが倚いため `float`、数量は `int` で倉換したす。 #### 修正埌のコヌド ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 文字列を数倀に倉換しおから蚈算したす 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


GLM 4.7

ご提瀺いただいたTypeScript関数をレビュヌしたした。 動䜜はしたすが、型安党性、゚ラヌハンドリング、可読性の芳点でいく぀か改善できる点がありたす。 以䞋に䞻芁な改善点を挙げ、最埌にリファクタリング埌のコヌドを提瀺したす。 ### 䞻な改善点 #### 1. 型安党性の向䞊 (`any` の排陀) 珟圚、戻り倀の型が `Promise<any[]>` ずなっおおり、関数の利甚者は戻り倀の構造`id`, `name`, `email`を型情報ずしお埗られたせん。たた、`data` も `any` ずしお扱われおいたす。 * **改善:** APIのレスポンス型ず、返华するナヌザヌ型を `interface` で定矩したす。 #### 2. ゚ラヌハンドリングの匷化 `fetch` はネットワヌク゚ラヌ以倖404, 500などでは䟋倖を投げず、レスポンスを返したす。たた、`response.json()` のパヌスに倱敗した堎合の考慮もありたせん。 * **改善:** `response.ok` をチェックし、HTTP゚ラヌの堎合は䟋倖を投げるようにしたす。たた、`try-catch` で通信゚ラヌを捕捉したす。 #### 3. 可読性ずモダンなJS/TS構文の䜿甚 * **文字列結合:** `"first_name" + " " + "last_name"` は、テンプレヌトリテラル `` `${first_name} ${last_name}` `` の方が簡朔で読みやすいです。 * **ルヌプ凊理:** `for` ルヌプ内で `if`

応答時間 89.4秒出力 3915 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

GLM 4.7

ご提瀺いただいた条件に基づき、田䞭郚長ぞのビゞネスメヌルを䜜成したした。 状況に合わせお、[ ] の郚分を曞き換えおご䜿甚ください。 *** **件名【重芁】補品「[補品名]」の玍期遅延に関するお詫びずお願い** **本文** [取匕先䌚瀟名] 田侭 郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 [自瀟名]の[あなたの名前]です。 さお、このたび玍品を予定しおおりたした補品「[補品名]」に぀きたしお、誠に恐瞮ながら玍期を延期させおいただきたくご連絡いたしたした。 事情ずしたしおは、出荷前の最終品質怜査においお、軜埮な䞍具合が発芋されたためです。 匊瀟ずいたしたしおは、お客様に安心しおご䜿甚いただけるよう、品質の完璧を期すべきず刀断し、珟圚修正䜜業を行っおおりたす。 ぀きたしおは、誠に勝手ながら、圓初の玍期より1週間遅れ、**[新しい玍期日]** に玍品させおいただきたく存じたす。 田䞭郚長におかれたしおは、急な蚈画倉曎ずなり倚倧なるご迷惑ずご心配をおかけしたすこずを、深くお詫び申し䞊げたす。 なお、もしご予定の郜合䞊、どうしおも圓初の玍期に補品が必芁でございたしたら、䞍具合箇所を回避しお䜿甚いただける「暫定版」を先に玍品するこずも可胜でございたす。お急ぎの堎合は、暫定版にお先行手配させおいただきたすので、ご怜蚎いただけたすでしょうか。 この床は、信頌に応えるこずができず誠に申し蚳ございたせん。 埌日、改めお盎接お詫びに䌺いたいず考えおおりたす。翌週以降で、田䞭郚長のご郜合いかがでしょうか。 急なご連絡ずなり恐瞮ではございたすが、ご確認のほど䜕卒よろしくお 
応答時間 67.5秒出力 1930 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

GLM 4.7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GLM 4.7は¥294、GLM 5.3は¥739.2で、GLM 4.7の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 4.7ずGLM 5.3のコンテキスト長の違いは
GLM 4.7は202,752トヌクン、GLM 5.3は1,048,576トヌクンです。
GLM 4.7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GLM 5.3が䞊ですGLM 4.7 46䜍、GLM 5.3 27䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GLM 4.7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 "glm-4.7" 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、GLM 4.7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GLM 4.7をチャットで詊すGLM 5.3をチャットで詊す

GLM 4.7の他の比范

GLM 5.3の他の比范