モデル比較

GLM 4.7 vs Muse Glimmer 30B

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Muse Glimmer 30B(Meta)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 4.7meta logoMuse Glimmer 30B
提供元Z.aiMeta
入力(100万トークンあたり)¥107.22¥62.55
出力(100万トークンあたり)¥393.14¥268.05
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥304¥197
コンテキスト長202,752 トークン131,072 トークン
リリース日2025/12/222026/8/10
入力モダリティtexttext, image
アリーナ 総合#79 · 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#87 · 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Muse Glimmer 30B。出力100万トークンあたり¥268.05で、GLM 4.7より32%安くなります。
  • 長い文書を扱うならGLM 4.7。コンテキスト長は202,752トークンで、Muse Glimmer 30Bの131,072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

Muse Glimmer 30B

このエラーは `order["price"]` が文字列 `str` で、`order["quantity"]` が整数 `int` のため `str * int` の演算ができないことで起きています。 多くのDBドライバはDBの数値型でも Python 側では文字列で返してくることがあります。`SELECT price, quantity FROM ...` の結果が ```python [{'price': '1200', 'quantity': 2}, ...] ``` のような形になっているため ` '1200' * 2 ` となり `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生します。 ### 修正方法 金額計算では `float` より `Decimal` を使うのが安全です。取得時に明示的に型変換します。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): rows = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) orders = [] total = Decimal('0') for row in rows: # DBからの値を必ず数値型へ変換 price = Decimal(str(row["price…
応答時間 8.6秒出力 1180 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

Muse Glimmer 30B

この関数は動きますが、型安全性・保守性・安全性の面で改善余地が大きいです。 ### 主な問題点 **1. 型安全性・ベストプラクティス** * `Promise<any[]>` と `any[]` は TypeScriptを使う意味をなくす。DTOとドメイン型を分ける。 * `fetch` のエラー、HTTPステータス、JSONパースエラーのハンドリングがない。`response.ok` チェックなしだと404でも `json()` が走る。 * `data.users.length < 100` で終了判定しているのは脆弱。API側がちょうど100件返してきた場合に無限ループするリスクがある。`nextPage` / `hasNext` のような明示的なフラグを使うべき。 * マジックナンバー `100` が直書き。 * `let` の多用、インデックスforループ、ミューテーションによる可読性低下。 **2. 可読性** * `for (let i = 0; i < data.users.length; i++)` は `for...of` / `filter + map` で置き換えられる。 * ユーザー作成ロジックがループ内にベタ書き。 * `hasMore` と `currentPage` の状態管理が冗長。 **3. パフォーマンス** * 逐次 `await` は仕方ないが、1件ずつ `push` するよりまとめて展開した方が高速。 * 巨大データセットを全件メモリに保持する設計自体が危険。必要ならジェネレータでストリーミングする。 ### 改善版 `…
応答時間 13.0秒出力 1804 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

Muse Glimmer 30B

件名:【ご連絡】〇〇製品納期延期のご案内とお詫びのご挨拶について 株式会社〇〇 営業部 部長 田中 様 平素より格別のご高配を賜り、誠にありがとうございます。 株式会社△△ 営業部の〇〇でございます。 この度は、〇月〇日納品予定としておりました「〇〇製品」に関しまして、ご連絡申し上げるべき不手際があり、まずは深くお詫び申し上げます。 先般実施いたしました最終品質検査の過程におきまして、仕上がりに関わる軽微な不具合を弊社にて確認いたしました。 お客様にご満足いただける品質にてお届けするための責務を鑑み、誠に勝手ながら出荷を一旦見合わせ、修正対応を行うことといたしました。 つきましては、誠に恐縮ではございますが、納期を従来の〇月〇日より1週間延期し、〇月〇日納品とさせていただきたく存じます。 ご期待に添えず、ご迷惑をおかけいたしますこと、心よりお詫び申し上げます。 なお、ご検討いただければと存じますが、暫定版につきましては不具合部分を除く範囲で完成しておりますため、貴社の運用に支障がない範囲で先行納品も可能でございます。 正式版の納品は修正完了後にお届けさせていただきますので、ご希望がございましたらご指示ください。 この度のご迷惑とご心配をおかけしましたこと、改めてお詫び申し上げるため、〇月〇日以降にご都合のよろしい日をお伺いし、直接ご挨拶に伺わせていただきたく存じます。 ご多忙のところ誠に恐縮ではございますが、何卒ご許諾いただけますと幸いです。 ご不明な点やご要望等ございましたら、どうぞお気軽にご連絡ください。 今後とも品質向上に努めてまいりますので、何卒よろし…
応答時間 12.2秒出力 1022 トークン

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よくある質問

GLM 4.7とMuse Glimmer 30B、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、Muse Glimmer 30Bは¥268.05で、Muse Glimmer 30Bの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GLM 4.7とMuse Glimmer 30Bのコンテキスト長の違いは?
GLM 4.7は202,752トークン、Muse Glimmer 30Bは131,072トークンです。
GLM 4.7とMuse Glimmer 30B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 "muse-glimmer-30b" 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Muse Glimmer 30B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。

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