モデル比較

GLM 4.7 vs GLM 5.3 FlashX

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

GLM 4.7(Z.ai)とGLM 5.3 FlashX(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

z-ai logoGLM 4.7z-ai logoGLM 5.3 FlashX
提供元Z.aiZ.ai
入力(100万トークンあたり)¥107.22¥66.12
出力(100万トークンあたり)¥393.14¥223.38
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥304¥178
コンテキスト長202,752 トークン1,048,576 トークン
リリース日2025/12/222026/9/18
入力モダリティtexttext, image, video
生成速度 (p50)
アリーナ 総合#83 · ELO 1,442圏外
アリーナ 日本語圏外圏外
アリーナ コーディング#91 · ELO 1,485圏外

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 FlashX。出力100万トークンあたり¥223.38で、GLM 4.7より43%安くなります。
  • 長い文書を扱うならGLM 5.3 FlashX。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…

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

GLM 5.3 FlashX

## 原因 エラーメッセージ `unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**`price` か `quantity` のどちらかが文字列(str)になっている**ために発生しています。`str * int` という掛け算は定義されていないため、Python が TypeError を投げています。 最も可能性が高いのは、**データベースの `price` カラムが VARCHAR / TEXT などの文字列型で定義されている**ことです。その場合、取得した値は `"1200"` のような文字列になります。 まずは以下で実際の型を確認できます: ```python for order in orders: print(type(order["price"]), type(order["quantity"])) # 例: <class 'str'> <class 'int'> ← price が文字列 ``` ## 修正方法 ### 1. 根本対処:DB のカラム型を修正(推奨) ```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 の場合 ALTER TABLE orders MODIFY price DECIMAL(10…
応答時間 77.8秒出力 1520 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…

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

GLM 5.3 FlashX

# コードレビュー 全体的な構造は理解しやすいですが、**エラーハンドリングの欠如**と**型安全性の欠如**が大きな課題です。優先度順に指摘します。 --- ## 🔴 重要度: 高 ### 1. エラーハンドリングが一切ない `fetch` は HTTP 404/500 でも例外を投げません。`response.ok` をチェックしないと、エラーレスポンスの HTML を `json()` でパースして謎の例外で落ちる、という事故になります。 ### 2. `any` 型でTypeScriptの意味がない ```typescript Promise<any[]> // 戻り値の型が不明 const data = await response.json(); // data は any → data.usr のようなタイポが検出されない ``` ### 3. 無限ループのリスク `hasMore` の終了条件は API 側の挙動に完全に依存しています。ページネーション実装のバグや、常に100件返す異常系で**無限ループ→フリーズ**します。安全装置が必要です。 --- ## 🟡 重要度: 中 ### 4. マジックナンバー `100` が2箇所 URL と比較条件の両方に登場します。片方だけ変更すると壊れる潜在大バグです。 ### 5. 終了条件が脆弱 `data.users.length < 100` は「最終ページがちょうど100件だと無駄なリクエストが1回発生する」うえ、APIの実装詳細に密結合しています。APIが `has_more…
応答時間 30.0秒出力 4771 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

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

GLM 5.3 FlashX

以下、条件に沿ったビジネスメールの文面です。日付や製品名はご状況に合わせて差し替えてください。 --- **件名:【お詫び】「製品名」納期変更のご連絡** 株式会社〇〇 田中部長様 いつも大変お世話になっております。 株式会社△△ 営業部の△△でございます。 本日は、貴社へ納品を予定しておりました「製品名」の納期につきまして、お詫びとご報告を申し上げたく、ご連絡を差し上げました。 本製品の納品前品質検査を実施いたしましたところ、軽微な不具合が確認されました。つきましては、十分な品質の製品をお届けするため、修正および再検査を実施する必要が生じ、誠に恐縮ではございますが、納期を当初予定の〇月〇日(〇)より1週間延期し、**〇月〇日(〇)** に納品させていただきたく存じます。 計画通りに進められず、貴社業務にご迷惑をおかけいたしますこと、深くお詫び申し上げます。 なお、当初の納期を優先していただける場合は、不具合の影響を受けない暫定版を〇月〇日(〇)に先に納品させていただくことも可能でございます。暫定版をご希望される場合は、ご一報いただけますと幸いに存じます。 また、本件につきましては、直接お伺いしてお詫び申し上げたく存じます。つきましては、〇月〇日(〇)に貴社へ訪問させていただけないでしょうか。ご都合が合わない場合は、お手数ではございますが、ご都合のよろしい日時をお知らせいただけますと幸いです。 このたびは多大なご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。 品質管理を一層強化し、二度とこのような事態を起こさぬよう万全を期してまいります。何卒ご理解賜りますよう、よ…
応答時間 28.5秒出力 4390 トークン

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よくある質問

GLM 4.7とGLM 5.3 FlashX、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりGLM 4.7は¥393.14、GLM 5.3 FlashXは¥223.38で、GLM 5.3 FlashXの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GLM 4.7とGLM 5.3 FlashXのコンテキスト長の違いは?
GLM 4.7は202,752トークン、GLM 5.3 FlashXは1,048,576トークンです。
GLM 4.7とGLM 5.3 FlashX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 "glm-4.7" または "glm-5.3-flashx" 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追加すれば、GLM 4.7とGLM 5.3 FlashX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。

GLM 4.7の他の比較

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