GLM 4.7 vs Solar Pro 4
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Solar Pro 4（Upstage）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 | Solar Pro 4 | |
|---|---|---|
| 提供元 | Z.ai | Upstage |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥107.22 | ¥5.28 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥393.14 | ¥21.11 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥304 | ¥16 |
| コンテキスト長 | 202,752 トークン | 524,288 トークン |
| リリース日 | 2025/12/22 | 2026/8/10 |
| 入力モダリティ | text | text |
| アリーナ 総合 | #79 · ELO 1,442 | #173 · ELO 1,376 |
| 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 | #140 · ELO 1,448 |
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Solar Pro 4。出力100万トークンあたり¥21.11で、GLM 4.7より95%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGLM 4.7が上です（79位。Solar Pro 4は173位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でGLM 4.7が上です（87位。Solar Pro 4は140位）。
- 長い文書を扱うならSolar Pro 4。コンテキスト長は524,288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
Solar Pro 4
このエラーの原因と修正方法を説明します。
## 原因
`TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、`order["price"]` が文字列（`str`）型で、`order["quantity"]` が整数（`int`）型であるために発生しています。
データベースから取得した `price` フィールドが文字列として返されており、乗算演算前に数値型に変換されていないことが原因です。
## 修正方法
`price` を数値型（`float` または `int`）に変換してから計算するように修正します。
```python
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id)
total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders)
return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders}
```
## 追加の改善案
より堅牢なコードにするために、以下の対策も検討できます。
### 1. 型チェックと例外処理
```python
def get_user_orders(user_id):
orders = d…
応答時間 3.9秒出力 485 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
Solar Pro 4
提示された関数は、ページネーションによるデータ取得とフィルタリングという明確な目的を持っており、基盤となるロジックは理解しやすいものです。しかし、宣言的なコードスタイル、型安全性、エラーハンドリング、パフォーマンスの観点から改善の余地があります。
### 🔍 主要な改善点（観点別）
| 観点 | 現在のコード | 改善提案 |
|------|---------------|----------|
| **可読性** | `for` ループ + インデックスバッファ + 命令型フィルタリング、文字列連結による名前生成 | `filter` / `map` などの高階関数、テンプレートリテラル、構造化代入で宣言的に |
| **パフォーマンス** | `hasMore` 切り替え後に不要な次のリクエストが発生する可能性、ループ内でのオブジェクト生成がやや冗長 | データ長が `limit` 未満なら即終了、配列メソッドで最適化、`limit` 定数化 |
| **ベストプラクティス** | `Promise<any[]>`、エラーハンドリングなし、HTTP 状態コード未検証、名称/メール生成がハードコード | ジェネリック/Interface で型付け、`try/catch` + `response.ok` 検証、オプショナルチェーン、ドキュメントコメント |
---
### 🛠 リファクタリング例
```typescript
interface UserData {
id: string | number;
first_name?: string;
l…
応答時間 54.5秒出力 1454 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
Solar Pro 4
件名：【お詫び】納品予定製品の不具合発見に伴う納期変更のお願い
田中部長
いつもお世話になっております。
株式会社〇〇 営業部の佐藤でございます。
さて、このたびは弊社が納品予定としておりました製品につきまして、
誠に申し訳ございませんが、品質検査の過程において軽微な不具合が発見されました。
当初の予定通り納品することができれば最善と存じますが、
お客様にご安心してご利用いただくためにも、品質を担保した上でのお引き渡しが不可欠と判断いたしました。
つきましては、修復作業および再検査のため、納期を当初の予定より1週間ほど延期させていただきたく、
深くお詫び申し上げます。
なお、時期尚早ではございますが、もし貴社におきましてどうしてもお急ぎであれば、
暫定版を先に納品するといった対応も可能な状況でございます。
こちらのご要望につきましては、田中部長のお考えをおうかがいした上で調整させていただきます。
このような手間をおかけすることになり、心よりお詫び申し上げます。
改めて、弊社担当者より直接お伺いして謝罪いたしたいと存じます。
ご多忙の中恐縮ですが、都合の良い日時をご指示いただけますと幸いです。
とても申し訳ございませんが、何卒ご理解賜りますようお願い申し上げます。
------------------------------
株式会社〇〇
営業部 佐藤一郎
〒100-0000 東京都千代田区〇〇町1-2-3
TEL: 03-0000-0000
FAX: 03-0000-0001
Email: sato@example.co.jp
-----------------…
応答時間 17.0秒出力 398 トークン
よくある質問
- GLM 4.7とSolar Pro 4、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、Solar Pro 4は¥21.11で、Solar Pro 4の方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GLM 4.7とSolar Pro 4のコンテキスト長の違いは？
- GLM 4.7は202,752トークン、Solar Pro 4は524,288トークンです。
- GLM 4.7とSolar Pro 4、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 79位、Solar Pro 4 173位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- GLM 4.7とSolar Pro 4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 "solar-pro4" 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Solar Pro 4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。