FastMetal

モデル比范

GLM 4.7 vs Qwen3.8 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

GLM 4.7Z.aiずQwen3.8 MaxQwen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 4.7qwen logoQwen3.8 Max
提䟛元Z.aiQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥67.2Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥294Â¥1,008
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥214Â¥840
コンテキスト長202,752 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2025/12/222026/8/3
入力モダリティtexttext, image
生成速床 (p50)—55 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#94 · ELO 1,441#22 · ELO 1,483
アリヌナ 日本語#46 · ELO 1,439#25 · ELO 1,472
アリヌナ コヌディング#104 · ELO 1,484#29 · ELO 1,524

料金はFastMetalの単䟡皎別です。

順䜍デヌタ: LMArena leaderboard datasetlmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-08時点。カテゎリ名の察応付けずスコアの䞞めはFastMetalによる。

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¥294で、Qwen3.8 Maxより71%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です22䜍。GLM 4.7は94䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です25䜍。GLM 4.7は46䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です29䜍。GLM 4.7は104䜍。
  • 長い文曞を扱うならQwen3.8 Max。コンテキスト長は1,000,000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

Qwen3.8 Max

原因は、`order["price"]` が数倀ではなく文字列になっおいるこずです。 ゚ラヌ内容の ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、次のように「文字列 × 敎数」を蚈算しようずしたずきに出たす。 ```python "1000" * 2 ``` 本来は数倀ずしお掛け算したいのに、DB から取埗した `price` が文字列型になっおいるため倱敗しおいたす。 --- ## 考えられる原因 䟋えば次のようなケヌスです。 1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっおいる 2. DB ドラむバが䟡栌を文字列ずしお返しおいる 3. デヌタずしお `"1000"` のように文字列保存されおいる 4. SQL 偎で文字列ずしお取埗しおしたっおいる 珟圚のコヌドでは、`price` が文字列のたた掛け算に䜿われおいたす。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` --- ## 簡単な修正 最䜎限の修正ずしおは、`price` を数倀に倉換したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user

応答時間 68.2秒出力 2983 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

Qwen3.8 Max

以䞋は、取匕先の田䞭郚長宛に送るビゞネスメヌル文䟋です。状況に応じお【 】郚分を調敎しおください。 --- 件名玍品予定補品の䞍具合に䌎う玍期倉曎のお願い 株匏䌚瀟【取匕先名】 田䞭郚長 平玠より倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟【自瀟名】の【氏名】でございたす。 このたびは、【補品名】の玍品に぀きたしお、ご連絡申し䞊げたした。 珟圚、玍品に向けお最終確認を進めおおりたしたが、瀟内の品質怜査におきたしお、軜埮な䞍具合が発芋されたした。 お客様ぞ安心しおご利甚いただける品質を確保するため、修正および再確認に䞀定の期間を芁する芋蟌みでございたす。 ぀きたしおは、倧倉恐瞮ではございたすが、珟圚の玍品予定を1週間延期させおいただきたく、お願い申し䞊げたす。 圓初の予定どおりお届けできず、田䞭郚長をはじめ貎瀟の皆様にご迷惑をおかけしたすこず、心よりお詫び申し䞊げたす。 なお、もし急ぎでご確認いただく必芁がある堎合は、修正前の暫定版を先にお玍めするこずも可胜です。 その堎合は、正匏な修正版を埌日あらためお玍品させおいただく圢ずなりたす。 ご郜合に合わせお柔軟に察応いたしたすので、ご垌望がございたしたらお知らせいただけたすず幞いです。 本来であれば盎接お詫び申し䞊げるべきずころではございたすが、たずはメヌルにおご連絡申し䞊げたした。 埌日、改めおお詫びずご説明にお䌺いしたく存じたすので、ご郜合のよい日時をお知らせいただけたすず幞いです。 このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し蚳ございたせん。 䜕卒ご容赊賜りた 
応答時間 17.1秒出力 681 トヌクン

文章をわかりやすく曞き盎す

以䞋の文章を、技術的な正確さを保ち぀぀、より読みやすく簡朔に曞き盎しおください。 「分散システムアヌキテクチャの蚭蚈においおは、CAP定理が瀺す通り、䞀貫性Consistency、可甚性Availability、分断耐性Partition Toleranceの3぀の特性のうち、ネットワヌク分断が発生した際には最倧で2぀しか同時に満たすこずができないずいう制玄が存圚するため、システムの芁件に応じおCP型䞀貫性ず分断耐性を優 

GLM 4.7

ご提瀺いただいた文章を、技術的な内容を損なわずに読みやすくリラむトしたした。甚途に合わせお2぀のパタヌンを提案したす。 **パタヌン1自然で読みやすい修正版** 文を区切り、流れをスムヌズにしたバヌゞョンです > 分散システムの蚭蚈においお、CAP定理は䞀貫性、可甚性、分断耐性の3぀を同時に満たせない制玄特にネットワヌク分断時は最倧2぀を瀺しおいたす。そのため、システム芁件に応じおCP型かAP型のいずれかを遞択する必芁がありたす。倚くの堎合は、結果敎合性を採甚するこずで、実甚䞊十分な䞀貫性を保ち぀぀高可甚性を実珟しおいたす。 **パタヌン2より簡朔な芁玄版** 䜙分な説明を省き、芁点を絞ったバヌゞョンです > 分散システムの蚭蚈では、CAP定理により䞀貫性、可甚性、分断耐性のトレヌドオフが生じたす。ネットワヌク分断時にはCP型䞀貫性重芖かAP型可甚性重芖を遞択したすが、䞀般的には結果敎合性を導入し、実甚的な䞀貫性ず高可甚性を䞡立させたす。 **䞻な倉曎点** * **文の分割:** 1぀の長い文を、意味ごずに2〜3぀の文に分けたした。 * **重耇の削枛:** 「〜ずいう制玄が存圚するため」「〜蚭蚈刀断が求められ」ずいった回りくどい衚珟を簡朔にしたした。 * **甚語の敎理:** CP型・AP型の説明を 内で短くたずめ、文のリズムを改善したした。
応答時間 69.1秒出力 2467 トヌクン

Qwen3.8 Max

分散システムの蚭蚈では、CAP定理により、ネットワヌク分断時には䞀貫性Consistencyず可甚性Availabilityの䞡立が難しくなりたす。そのため、䞀貫性ず分断耐性を重芖するCP型、あるいは可甚性ず分断耐性を重芖するAP型のいずれを遞ぶかが重芁な蚭蚈刀断になりたす。倚くのシステムでは、結果敎合性Eventual Consistencyを採甚し、実甚䞊十分な䞀貫性を保ちながら高可甚性を実珟しおいたす。
応答時間 9.7秒出力 317 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Qwen3.8 Max、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¥294、Qwen3.8 Maxは¥1,008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Qwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
GLM 4.7は202,752トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
GLM 4.7ずQwen3.8 Max、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではQwen3.8 Maxが䞊ですGLM 4.7 46䜍、Qwen3.8 Max 25䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GLM 4.7ずQwen3.8 Max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 "qwen3.8-max" 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Qwen3.8 Max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。

無料でアカりント䜜成GLM 4.7をチャットで詊すQwen3.8 Maxをチャットで詊す

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