GLM 4.7 vs Inkling
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年8月時点）
GLM 4.7（Z.ai）とInkling（Thinkingmachines）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
 GLM 4.7 | Inkling | |
|---|---|---|
| 提供元 | Z.ai | Thinkingmachines |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥107.22 | ¥178.7 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥393.14 | ¥723.74 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥304 | ¥541 |
| コンテキスト長 | 202,752 トークン | 524,288 トークン |
| リリース日 | 2025/12/22 | 2026/7/17 |
| 入力モダリティ | text | text, image, audio |
| アリーナ 総合 | #79 · ELO 1,442 | #81 · ELO 1,439 |
| アリーナ 日本語 | 圏外 | #52 · ELO 1,425 |
| アリーナ コーディング | #87 · ELO 1,485 | #80 · ELO 1,489 |
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、Inklingより46%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGLM 4.7が上です（79位。Inklingは81位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でInklingが上です（80位。GLM 4.7は87位）。
- 長い文書を扱うならInkling。コンテキスト長は524,288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
Inkling
このエラーの原因は、**データベースから取得した `price` が文字列（`str`）として返されている**ため、整数（`int`）の `quantity` と掛け算できないことです。
SQLの結果セットを辞書（`order["price"]` など）で扱っている場合、DBドライバやカラムのデータ型（例：`VARCHAR` や `TEXT`、あるいはドライバの仕様）によって数値が文字列のまま渡されることがあります。
### 修正方法
`price`（必要なら `quantity` も）を数値型に変換してから計算します。価格は小数を含む可能性があるため、`float()` または `Decimal` を使うのが適切です。
```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（または float）に、quantity を int に変換
total = sum(
Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"])
for order in orders
)
return {"user_id": user_id, "total": total, "orders":…
応答時間 22.4秒出力 1285 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
Inkling
以下、**可読性・パフォーマンス・ベストプラクティス**の観点からレビューと改善案を提示します。
---
## 主要な問題点（要約）
| 観点 | 問題 |
|------|------|
| **型安全性** | `any` が乱用されており、コンパイル時のチェックが効かない |
| **エラーハンドリング** | `fetch` の失敗（HTTPエラー）、JSONパース失敗、API形式不正を一切考慮していない |
| **無限ループリスク** | APIが常に100件返し続けた場合、`while` が永遠に続く |
| **可読性** | インデックスループ、`let` の乱用、文字列結合（`+`）、マジックナンバー |
| **セキュリティ/堅牢性** | クエリパラメータがエンコードされていない、レスポンス構造を検証していない |
---
## 改善版コード
```typescript
// --- 型定義 ---
interface RawUser {
id: string | number;
first_name: string;
last_name: string;
email: string;
status: string;
}
interface UsersApiResponse {
users: RawUser[];
}
export interface User {
id: string | number;
name: string;
email: string;
}
const DEFAULT_LIM…
応答時間 45.2秒出力 4396 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
Inkling
件名：【重要】納品予定製品に関するご報告と納期延期のお願い（株式会社○○ ○○）
田中部長
平素より格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。
株式会社○○ 営業部の○○でございます。
先般ご発注いただきました【製品名】につきまして、誠に申し訳ないご報告を申し上げなければならない事態となりました。深くお詫び申し上げます。
品質検査を実施いたしましたところ、軽微な不具合が発見されました。お取引先様に万全の品質でお届けすることを第一に考え、修正作業を実施させていただきたく、誠に勝手ながら納期を**1週間延期**させていただけますでしょうか。
なお、修正完了までの間、**暫定版を先に納品させていただくことも可能**でございます。ご都合に合わせてご検討いただければ幸いです。もしご入用でございましたら、その旨お知らせください。
このたびは多大なるご迷惑とご心配をおかけいたしましたこと、重ねて深くお詫び申し上げます。改めて**お詫びのご訪問**をさせていただきたく存じますので、ご都合のよろしい日時を後日ご教示いただけますと幸甚に存じます。
ご多忙の折、大変恐縮ではございますが、何卒ご理解とご容赦を賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。
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株式会社○○
営業部 ○○（氏名）
TEL：○○-○○○○-○○○○
Email：○○@○○.co.jp
※製品名や社名、ご自身のお名前・連絡先は適宜ご修正ください。
応答時間 22.7秒出力 2095 トークン
よくある質問
- GLM 4.7とInkling、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、Inklingは¥723.74で、GLM 4.7の方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GLM 4.7とInklingのコンテキスト長の違いは？
- GLM 4.7は202,752トークン、Inklingは524,288トークンです。
- GLM 4.7とInkling、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではInklingが上です（GLM 4.7 79位、Inkling 52位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- GLM 4.7とInkling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 "inkling" 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、GLM 4.7とInkling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。