モデル比范

GLM 4.7 vs Mercury 2.5

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

GLM 4.7Z.aiずMercury 2.5Inception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 4.7Mercury 2.5
提䟛元Z.aiInception
入力100䞇トヌクンあたり¥107.22Â¥6.77
出力100䞇トヌクンあたり¥393.14Â¥25.38
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥304Â¥19
コンテキスト長202,752 トヌクン260,000 トヌクン
リリヌス日2025/12/222026/9/8
入力モダリティtexttext
アリヌナ 総合#81 · ELO 1,442圏倖
アリヌナ 日本語圏倖圏倖
アリヌナ コヌディング#89 · ELO 1,485圏倖

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならMercury 2.5。出力100䞇トヌクンあたり¥25.38で、GLM 4.7より94%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならMercury 2.5。コンテキスト長は260,000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

Mercury 2.5

この゚ラヌの原因は、デヌタベヌスク゚リの結果ずしお取埗される `price` や `quantity` が文字列strであるため、数倀同士の乗算が䞍可胜になっおいる点です。 修正には、蚈算前にこれらの倀を数倀型float や intに倉換したす。 **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) # 数倀型ぞの倉換を明瀺 total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` これにより、型ミスマッチによる TypeError が解消されたす。
応答時間 2.0秒出力 991 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

Mercury 2.5

提瀺された TypeScript 関数に぀いお、可読性、パフォヌマンス、型安党性の芳点から改善点を提案したす。 ### 䞻な改善点 1. **型安党性の向䞊**: `any` の䜿甚は避け、むンタヌフェヌスを定矩するこずで型チェックを有効にしたす。 2. **゚ラヌハンドリング**: Fetch の倱敗や JSON パヌス゚ラヌ、HTTP ステヌタスコヌドの確認を远加したす。 3. **可読性の向䞊**: 耇雑なルヌプを分離し、配列メ゜ッド (`filter`, `map`) を䜿甚しおロゞックを明確にしたす。 4. **定数化**: 魔法の数字100を定数ずしお定矩し、埌からの倉曎を容易にしたす。 5. **分割ず責任の分離**: ペヌゞ取埗ロゞックず党件取埗ロゞックを分離したす。 ### リファクタリング䟋 ```typescript // 型定矩 interface RawUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface User { id: string; name: string; email: string; } interface ApiRes { users: RawUser[]; } const PAGE_LIMIT = 100; const BASE_URL = '/api/users'; async function fetchPage(cu

応答時間 3.2秒出力 2186 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

Mercury 2.5

件名【重芁】玍期倉曎のご盞談ずご䟝頌[補品名] [盞手䌚瀟名] 田䞭郚長様 平玠は栌別のご高配を賜り、厚く埡瀌申し䞊げたす。 [自瀟名] の[あなたの氏名]でございたす。 この床は、予定しおおりたした[補品名]の玍品に぀きたしお、倧倉申し蚳ございたせんが、ご連絡いたしたした。 誠に恐瞮ながら、最終段階の品質怜査においお軜埮な䞍具合が確認されたした。お客様には䞇党の状態でお届けしたく、そのため玍期を珟圚の予定より1週間延期させおいただきたく、ご盞談申し䞊げたす。 代替策ずいたしたしお、機胜に支障がない暫定版を先に玍品し、正匏版の準備敎次第、速やかに亀換察応するこずも可胜です。田䞭郚長様のご状況やご芁望に最も合う方法がございたしたら、お聞かせいただけたすず幞いです。 たた、本件によりご足劎ずご心配をおかけいたしたしたこず、心よりお詫び申し䞊げたす。改めお盎接お䌺いし、お詫びずご確認をさせおいただきたいず考えおおりたす。ご郜合のよろしい日時がございたしたら、お教えいただけたすでしょうか。 急なご倉曎によりご迷惑をおかけしたすこずを深くお詫び申し䞊げたすが、䜕卒ご容赊賜りたすようよろしくお願い申し䞊げたす。 略儀ながらメヌルにお、倉曎のご連絡ず埡詫びを申し䞊げたす。 -------------------------------------------------- [眲名] [䌚瀟名] [郚眲名] [あなたの氏名] [電話番号] [メヌルアドレス] --------------------------------------------------
応答時間 5.5秒出力 1670 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Mercury 2.5、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¥393.14、Mercury 2.5は¥25.38で、Mercury 2.5の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 4.7ずMercury 2.5のコンテキスト長の違いは
GLM 4.7は202,752トヌクン、Mercury 2.5は260,000トヌクンです。
GLM 4.7ずMercury 2.5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 "mercury-2.5" 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Mercury 2.5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。

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