モデル比范

GLM 4.7 vs GLM 5.3 FlashX

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

GLM 4.7Z.aiずGLM 5.3 FlashX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 FlashX
提䟛元Z.aiZ.ai
入力100䞇トヌクンあたり¥67.2Â¥66.12
出力100䞇トヌクンあたり¥294Â¥223.38
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥214Â¥178
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2025/12/222026/9/18
入力モダリティtexttext, image, video
生成速床 (p50)—311 トヌクン/秒 (n=20)
アリヌナ 総合#95 · ELO 1,441圏倖
アリヌナ 日本語#54 · ELO 1,439圏倖
アリヌナ コヌディング#107 · ELO 1,484圏倖

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 FlashX。出力100䞇トヌクンあたり¥223.38で、GLM 4.7より24%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならGLM 5.3 FlashX。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 FlashX

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞ `unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**`price` か `quantity` のどちらかが文字列strになっおいる**ために発生しおいたす。`str * int` ずいう掛け算は定矩されおいないため、Python が TypeError を投げおいたす。 最も可胜性が高いのは、**デヌタベヌスの `price` カラムが VARCHAR / TEXT などの文字列型で定矩されおいる**こずです。その堎合、取埗した倀は `"1200"` のような文字列になりたす。 たずは以䞋で実際の型を確認できたす ```python for order in orders: print(type(order["price"]), type(order["quantity"])) # 䟋: <class 'str'> <class 'int'> ← price が文字列 ``` ## 修正方法 ### 1. 根本察凊DB のカラム型を修正掚奚 ```sql -- 型の確認 SELECT COLUMN_NAME, DATA_TYPE FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'orders' AND COLUMN_NAME IN ('price', 'quantity'); -- MySQL の堎合 ALTER TABLE orders MODIFY price DECIMAL(10

応答時間 77.8秒出力 1520 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 FlashX

# コヌドレビュヌ 党䜓的な構造は理解しやすいですが、**゚ラヌハンドリングの欠劂**ず**型安党性の欠劂**が倧きな課題です。優先床順に指摘したす。 --- ## 🔎 重芁床: 高 ### 1. ゚ラヌハンドリングが䞀切ない `fetch` は HTTP 404/500 でも䟋倖を投げたせん。`response.ok` をチェックしないず、゚ラヌレスポンスの HTML を `json()` でパヌスしお謎の䟋倖で萜ちる、ずいう事故になりたす。 ### 2. `any` 型でTypeScriptの意味がない ```typescript Promise<any[]> // 戻り倀の型が䞍明 const data = await response.json(); // data は any → data.usr のようなタむポが怜出されない ``` ### 3. 無限ルヌプのリスク `hasMore` の終了条件は API 偎の挙動に完党に䟝存しおいたす。ペヌゞネヌション実装のバグや、垞に100件返す異垞系で**無限ルヌプ→フリヌズ**したす。安党装眮が必芁です。 --- ## 🟡 重芁床: äž­ ### 4. マゞックナンバヌ `100` が2箇所 URL ず比范条件の䞡方に登堎したす。片方だけ倉曎するず壊れる朜圚倧バグです。 ### 5. 終了条件が脆匱 `data.users.length < 100` は「最終ペヌゞがちょうど100件だず無駄なリク゚ストが1回発生する」うえ、APIの実装詳现に密結合しおいたす。APIが `has_more

応答時間 30.0秒出力 4771 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 FlashX

以䞋、条件に沿ったビゞネスメヌルの文面です。日付や補品名はご状況に合わせお差し替えおください。 --- **件名【お詫び】「補品名」玍期倉曎のご連絡** 株匏䌚瀟〇〇 田䞭郚長様 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟△△ 営業郚の△△でございたす。 本日は、貎瀟ぞ玍品を予定しおおりたした「補品名」の玍期に぀きたしお、お詫びずご報告を申し䞊げたく、ご連絡を差し䞊げたした。 本補品の玍品前品質怜査を実斜いたしたしたずころ、軜埮な䞍具合が確認されたした。぀きたしおは、十分な品質の補品をお届けするため、修正および再怜査を実斜する必芁が生じ、誠に恐瞮ではございたすが、玍期を圓初予定の〇月〇日(〇)より1週間延期し、**〇月〇日(〇)** に玍品させおいただきたく存じたす。 蚈画通りに進められず、貎瀟業務にご迷惑をおかけいたしたすこず、深くお詫び申し䞊げたす。 なお、圓初の玍期を優先しおいただける堎合は、䞍具合の圱響を受けない暫定版を〇月〇日(〇)に先に玍品させおいただくこずも可胜でございたす。暫定版をご垌望される堎合は、ご䞀報いただけたすず幞いに存じたす。 たた、本件に぀きたしおは、盎接お䌺いしおお詫び申し䞊げたく存じたす。぀きたしおは、〇月〇日(〇)に貎瀟ぞ蚪問させおいただけないでしょうか。ご郜合が合わない堎合は、お手数ではございたすが、ご郜合のよろしい日時をお知らせいただけたすず幞いです。 このたびは倚倧なご迷惑をおかけし、誠に申し蚳ございたせん。 品質管理を䞀局匷化し、二床ずこのような事態を起こさぬよう䞇党を期しおたいりたす。䜕卒ご理解賜りたすよう、よ 
応答時間 28.5秒出力 4390 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 FlashX、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 FlashXは¥223.38で、GLM 5.3 FlashX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 FlashX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 FlashXは1,048,576トヌクンです。
GLM 4.7ずGLM 5.3 FlashX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-flashx" 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 FlashX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。

GLM 4.7の他の比范

GLM 5.3 FlashXの他の比范