モデル比范

GLM 4.7 vs Pareto

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ParetoUnbiased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 4.7Pareto
提䟛元Z.aiUnbiased
入力100䞇トヌクンあたり¥107.22Â¥446.75
出力100䞇トヌクンあたり¥393.14Â¥1,340.25
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥304Â¥1,117
コンテキスト長202,752 トヌクン262,144 トヌクン
リリヌス日2025/12/222026/9/17
入力モダリティtexttext, image
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#83 · 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#91 · 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GLM 4.7。出力100䞇トヌクンあたり¥393.14で、Paretoより71%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならPareto。コンテキスト長は262,144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

Pareto

`price` たたは `quantity` が文字列ずしお取埗されおいる可胜性がありたす。ただし、**提瀺された゚ラヌメッセヌゞずコヌドには䞍敎合がありたす**。 Pythonでは、`str * int` ぱラヌではなく文字列の繰り返しになりたす。 ```python "100" * 2 # "100100" ``` この結果を `sum()` に枡すず、通垞は乗算ではなく加算で次の゚ラヌになりたす。 ```text TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str' ``` そのため、実際の倀・型ず、実行しおいるコヌドおよびトレヌスバックが䞀臎しおいるかを確認しおください。 ### 1. 取埗した倀の型を確認する 開発環境で、集蚈前に次を確認したす。 ```python for order in orders: print( repr(order["price"]), type(order["price"]), repr(order["quantity"]), type(order["quantity"]), ) ``` ### 2. 数倀に倉換しおから蚈算する 金額には、浮動小数点による䞞め誀差を避けるために `Decimal` を䜿うずよいでしょう。以䞋は、`price` が数倀たたは数倀文字列、`quantity` が敎数たたは敎数文字列であるこずを前提にした修正䟋です。 ```python from decimal imp

応答時間 17.3秒出力 739 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

Pareto

以䞋の芳点で改善できたす。 ## 䞻な改善ポむント ### 1. 型安党性 - `any[]` は型チェックが効かないため、API レスポンス甚ず倉換埌甚の型を定矩する。 - `status` は可胜ならリテラル型の union にする。 - `response.json()` は実行時には䜕でも返り埗るので、必芁なら zod などでバリデヌションする。 ### 2. 可読性 - `hasMore` フラグず `currentPage` 曎新が冗長。`while (true)` + `break` にするず意図が明確。 - `for (let i = 0; ...)` より `for...of` の方が読みやすい。 - `let user` は `const` にできる。 - 文字列連結よりテンプレヌトリテラルや `join` を䜿う。 ### 3. パフォヌマンス - ペヌゞごずに盎列 `await` しおいるため、ペヌゞ数が倚いず遅い。API が `totalPages` や `nextCursor` を返すなら、同時実行数を制限し぀぀䞊列取埗を怜蚎する。 - 党件を配列に保持するず倧量デヌタでメモリを圧迫する。必芁なら `AsyncGenerator` でストリヌム凊理する。 - ペヌゞサむズが 100 皋床なら、`filter` + `map` の 2 パスでも実害は少ない。 ### 4. ベストプラクティス - `response.ok` を確認する。 - `limit=100` などのマゞックナンバヌは定数化する。 - URL は `URLSearchPa

応答時間 20.0秒出力 5045 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

Pareto

**件名【お詫びずご盞談】〇〇の玍期延期に぀きたしお** 株匏䌚瀟〇〇 〇〇郚 郚長 田䞭様 平玠より栌別のお匕き立おを賜り、厚く埡瀌申し䞊げたす。 株匏䌚瀟△△の□□でございたす。 このたび、〇月〇日に玍品を予定しおおりたす「〇〇」に぀きたしお、出荷前の品質怜査においお軜埮な䞍具合が芋぀かりたした。 䞍具合の修正および再怜査に時間を芁するため、誠に勝手なお願いではございたすが、玍期を圓初の予定より1週間延期させおいただきたく、ご連絡申し䞊げたした。 圓初玍期〇月〇日〇 倉曎垌望玍期〇月〇日〇〔圓初玍期の1週間埌〕 貎瀟のご予定に支障を来すこずずなり、倚倧なるご迷惑をおかけいたしたすこず、深くお詫び申し䞊げたす。 なお、代替案ずしお、暫定版を先行しお玍品するこずも可胜でございたす。暫定版の仕様やご利甚䞊の制玄等を事前にご説明のうえ、貎瀟のご意向を䌺いながら察応させおいただければず存じたす。 たた、改めおお詫びに䌺い、今回の経緯ず今埌の察応に぀いお盎接ご説明する機䌚を頂戎できれば幞いです。ご倚甚のずころ恐瞮ですが、ご郜合のよい日時をお知らせいただけたすでしょうか。 今埌は品質管理を䞀局培底し、再発防止に努めおたいりたす。 重ねおお詫び申し䞊げたすずずもに、玍期倉曎に぀きたしおご怜蚎賜りたすよう、䜕卒よろしくお願い申し䞊げたす。 ―――――――――― 株匏䌚瀟△△ 〇〇郚 □□ □□ 電話〇〇-〇〇〇〇-〇〇〇〇 メヌル〇〇@example.com ――――――――――
応答時間 20.3秒出力 491 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Pareto、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、Paretoは¥1,340.25で、GLM 4.7の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 4.7ずParetoのコンテキスト長の違いは
GLM 4.7は202,752トヌクン、Paretoは262,144トヌクンです。
GLM 4.7ずPareto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 "pareto" 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Pareto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。

GLM 4.7の他の比范

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