GLM 4.7 vs MiMo-V2.6-Flash
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年11月時点）
GLM 4.7（Z.ai）とMiMo-V2.6-Flash（Xiaomi）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 | MiMo-V2.6-Flash | |
|---|---|---|
| 提供元 | Z.ai | Xiaomi |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥67.2 | ¥23.52 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥294 | ¥47.04 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥214 | ¥47 |
| 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 | 2025/12/22 | 2026/9/21 |
| 入力モダリティ | text | text, image, video, audio |
| 生成速度 (p50) | — | 83 トークン/秒 (n=28) |
| アリーナ 総合 | #95 · ELO 1,441 | #85 · ELO 1,448 |
| アリーナ 日本語 | #54 · ELO 1,439 | #133 · ELO 1,359 |
| アリーナ コーディング | #107 · ELO 1,484 | #60 · ELO 1,510 |
料金はFastMetalの単価（税別）です。
順位データ: LMArena leaderboard dataset（lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-28時点）。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。
どちらを選ぶべきか
- 料金重視ならMiMo-V2.6-Flash。出力100万トークンあたり¥47.04で、GLM 4.7より84%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でMiMo-V2.6-Flashが上です（85位。GLM 4.7は95位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でGLM 4.7が上です（54位。MiMo-V2.6-Flashは133位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でMiMo-V2.6-Flashが上です（60位。GLM 4.7は107位）。
- 長い文書を扱うならMiMo-V2.6-Flash。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
MiMo-V2.6-Flash
## 原因
**`price` がデータベースから文字列 (`str`) で返されている** ことが原因です。
MySQL の `DECIMAL` 列や `VARCHAR` カラムなどは、DB ドライバーによっては **文字列として** レコードを返します。`str` × `int` は文字列の繰り返ししかできないため、`sum()` への集計で `TypeError` が発生します。
```
order["price"] → "1500" (str) ← ここで型が違う
order["quantity"] → 3 (int)
"1500" * 3 → TypeError!
```
---
## 修正
数値型に **明示的に変換** してから計算します。
```python
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id)
# price / quantity の両方を float に変換してから乗算
total = sum(
float(order["price"]) * float(order["quantity"])
for order in orders
)
return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": o…
応答時間 41.7秒出力 2732 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
MiMo-V2.6-Flash
# コードレビュー: `fetchAllUsers`
## 総評
可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの3つの観点で **多数の改善余地** があります。以下に分類して提案します。
---
## 1. タイプ安全性 (TypeScript ベストプラクティス)
### ❌ 問題: `any` が多用されている
```typescript
// 改善前
async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> {
let allUsers: any[] = [];
```
```typescript
// 改善後: 型を明示的に定義
interface User {
id: number;
first_name: string;
last_name: string;
email: string;
status: string;
}
interface FetchedUser {
id: number;
name: string;
email: string;
}
interface ApiResponse {
users: User[];
}
async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<FetchedUser[]> {
const allUsers: FetchedUser[] = [];
```
> **理由**: `any` を使うとコンパイル時の型チェックが効かず、リフ…
応答時間 93.1秒出力 2043 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
MiMo-V2.6-Flash
# 納期延期のご連絡（ビジネスメール）
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**件名：【【至急】納品予定製品の納期延期についてのご連絡（〇〇製品）**
---
株式会社〇〇
田中部長 様
〇〇株式会社
営業部 山田太郎
令和〇年〇月〇日
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田中部長
いつも大変お世話になっております。
〇〇株式会社の山田でございます。
さて、先日はお忙しい中、お打ち合わせの際には誠にありがとうございました。
さて、この度は弊社より納品予定の〇〇製品につきまして、大変ご迷惑をおかけするご連絡となりますことを、まずは何よりお詫び申し上げます。
## 【ご連絡内容】
品質検査の段階において、〇〇製品に軽微な不具合が発見されました。安全性・確実性を重視する弊社方針に基づき、当該不具合の修正および再検査のため、**従来の納期（〇月〇日）から1週間延期し、〇月〇日の納品とさせていただきたく存じます。**
つきましては、下記の代替案もご検討いただけますと幸いです。
> **■ 代替案**
> 不具合部分を修正済みの**暫定版製品を先に納品**し、その後、完全に整備された正式版を改めて納品させていただく方法も可能でございます。
> お客様のご都合やご要望に応じて柔軟に対応させていただきますので、ご検討いただけますと幸いです。
本件につきましては、弊社の品質管理体制における不備に起因するものであり、重ね重ねお詫び申し上げます。
つきましては、**改めてお詫びに伺いさせていただきたく存じます。** 日程につきましては、貴社のご都合を優先させていただきたく、ご都合のよろしい日時をお知らせいただけますと幸い…
応答時間 19.7秒出力 934 トークン
よくある質問
- GLM 4.7とMiMo-V2.6-Flash、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¥294、MiMo-V2.6-Flashは¥47.04で、MiMo-V2.6-Flashの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GLM 4.7とMiMo-V2.6-Flashのコンテキスト長の違いは？
- GLM 4.7は202,752トークン、MiMo-V2.6-Flashは1,048,576トークンです。
- GLM 4.7とMiMo-V2.6-Flash、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではGLM 4.7が上です（GLM 4.7 54位、MiMo-V2.6-Flash 133位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- GLM 4.7とMiMo-V2.6-Flash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 "mimo-v2.6-flash" 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MiMo-V2.6-Flash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。