FastMetal

モデル比范

GLM 5.1 vs GPT-5 Mini

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

GLM 5.1Z.aiずGPT-5 MiniOpenAI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 5.1openai logoGPT-5 Mini
提䟛元Z.aiOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥250.18Â¥44.68
出力100䞇トヌクンあたり¥786.28Â¥357.4
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥643Â¥223
コンテキスト長204,800 トヌクン400,000 トヌクン
リリヌス日2026/4/72025/8/7
入力モダリティtexttext, image, file
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#47 · ELO 1,466#163 · ELO 1,390
アリヌナ 日本語#46 · ELO 1,434#109 · ELO 1,365
アリヌナ コヌディング#45 · ELO 1,513#172 · ELO 1,431

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GPT-5 Mini。出力100䞇トヌクンあたり¥357.4で、GLM 5.1より55%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.1が䞊です47䜍。GPT-5 Miniは163䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.1が䞊です46䜍。GPT-5 Miniは109䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.1が䞊です45䜍。GPT-5 Miniは172䜍。
  • 長い文曞を扱うならGPT-5 Mini。コンテキスト長は400,000トヌクンで、GLM 5.1の204,800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 5.1

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞ `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、「文字列型ず敎数型は掛け算`*`できない」ずいう゚ラヌです。 該圓コヌドの以䞋の郚分で、`order["price"]` たたは `order["quantity"]` のいずれかたたは䞡方が文字列型ずしお枡されおいるこずが原因です。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` デヌタベヌスからデヌタを取埗する際、カラムの型が数倀INTやDECIMALなどであっおも、䜿甚しおいるDBドラむバMySQLdbやpsycopg2などの蚭定や、DB偎のカラムの定矩によっおは、Python偎で文字列ずしお取埗されるこずがよくありたす。 ## 修正方法 蚈算を行う前に、`order["price"]` ず `order["quantity"]` を適切な数倀型`float` や `int`に倉換キャストしおから蚈算するように修正したす。 ### 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) # priceは小数の可胜性があるためflo

応答時間 14.6秒出力 1620 トヌクン

GPT-5 Mini

原因: - DB から返っおくる order["price"] が文字列 (䟋: "9.99") になっおおり、数倀挔算に䜿える型になっおいたせん。そのため price ず quantity を掛けようずしたずきに型の䞍敎合で゚ラヌになりたす数倀に倉換しおから掛ける必芁がありたす。 - 金額を扱う堎合は float より Decimal を䜿うのが望たしい䞞め誀差を避けるため。 修正䟋掚奚: Decimal を䜿う、安党に倉換・䟋倖凊理: from decimal import Decimal, InvalidOperation 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 r in rows: # 文字列・数倀どちらでも察応しお Decimal に倉換 try: price = Decimal(str(r['price'])) except (InvalidOperation, KeyError): price = Decimal('0') # quantity を敎数に倉換䞍正なら 0 にするなど適宜ハンドリング try:

応答時間 13.7秒出力 1469 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 5.1

ご提瀺いただいた `fetchAllUsers` 関数を、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点からレビュヌいたしたす。 党䜓的なロゞックはシンプルで理解しやすいですが、TypeScriptの型安党性や゚ラヌハンドリング、メモリ効率などの面でいく぀か改善の䜙地がありたす。 --- ### 1. 型安党性ベストプラクティス **問題点:** `any[]` や暗黙の `any` 型が䜿われおおり、TypeScriptの利点型による安党性や゚ディタの補完が掻かされおいたせん。 **改善案:** APIのレスポンスず、関数の返り倀に察しお明瀺的な `interface` たたは `type` を定矩したす。 ### 2. ゚ラヌハンドリングベストプラクティス **問題点:** `fetch` や `response.json()` が倱敗した堎合の考慮がありたせん。ネットワヌク゚ラヌやAPI偎の゚ラヌ4xx, 5xxが発生した際、意図しない挙動や謎の゚ラヌに繋がりたす。 **改善案:** `response.ok` をチェックし、゚ラヌの堎合は適切に䟋倖をスロヌするか、ハンドリングを行いたす。 ### 3. 可読性の向䞊可読性 **問題点:** * `for (let i = 0; i < data.users.length; i++)` ずいう叀兞的なル3項挔算子のルヌプは、むンデックスアクセスが倚く可読性が䜎いです。 * `let user` ず宣蚀しおいたすが、再代入されおいないため `const` を䜿うべきです。 * `first_n

応答時間 104.3秒出力 3444 トヌクン

GPT-5 Mini

以䞋、指摘点ず具䜓的な改善案コヌド䟋付きを瀺したす。可読性・型安党性・堅牢性・パフォヌマンスの芳点を順に取り扱いたす。 䞻な問題点珟状 - any が倚甚されおおり型安党でない - ゚ラヌハンドリングがないHTTP゚ラヌ・JSONパヌス倱敗で䟋倖が投げられる - 配列ルヌプが手続き的for + index、可読性が䜎い - マゞックナンバヌlimit=100がハヌドコヌドされおいる - API が total/pages 情報を返すなら䞊列取埗できるのに逐次取埗しおいる必芁に応じお改善可胜 - メモリ効率の考慮がない倧量ナヌザヌ時に党件配列を返す蚭蚈に泚意 - タむムアりト・リトラむ等の堅牢性察策がない 改善案掚奚実装 - 型定矩を远加するレスポンスず戻り倀 - fetch のステヌタスをチェック、JSON 解析に察する try/catch - filter + map を䜿い可読性を向䞊 - const を倚甚し、再代入は最小化 - limit を定数化 - 必芁なら䞊列取埗や async generator を利甚しおメモリ䜿甚を抑える 以䞋に「シンプルで堅牢な逐次実行版」ず「ペヌゞ数が分かる堎合の䞊列取埗版」、さらに「メモリ効率の良い async iterable逐次消費版」を瀺したす。 1) 掚奚型付け゚ラヌハンドリング読みやすい逐次取埗版 - シンプルで安党。API が次ペヌゞ情報しか返さない堎合に有効。 ```ts type RawUser = { id: string; first_name: str

応答時間 22.0秒出力 2418 トヌクン

SQLク゚リの最適化

以䞋のSQLク゚リは500䞇行のテヌブルに察しお実行するず30秒以䞊かかりたす。最適化しおください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN


GLM 5.1

500䞇行のテヌブルに察するク゚リが30秒以䞊かかる原因は、単にむンデックスが䞍足しおいるだけでなく、**SQLの曞き方自䜓に深刻な論理的バグファンアりトによる集蚈倀の歪みずパフォヌマンス問題**が含たれおいたす。 最適化されたク゚リず、改善点の詳现な解説を以䞋に瀺したす。 ### 最適化されたク゚リ ```sql WITH order_summary AS ( -- 1. 泚文関連は先に商品単䜍で集蚈しおおく SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ), review_summary AS ( -- 2. レビュヌも先に商品単䜍で集蚈しおおく SELECT r.product_id, AVG(r.rating) AS avg_rating FROM reviews r GROUP BY r.product_id ) SELECT p.product_name, c.category_name, COALESCE(os.order_count, 0) AS ord

応答時間 94.1秒出力 4545 トヌクン

GPT-5 Mini

芁点だけ先に結論をたずめたす。 - 問題点 - 珟状のク゚リは order_details ず orders を展開した埌で WHERE に o.created_at を入れおいるため LEFT JOIN が実質的に INNER JOIN になり぀぀も結合順序で倧量行を生成しおしたう倚重結合による爆発。 - GROUP BY に product_name文字列を䜿っおいるため集玄キヌが倧きく、効率が萜ちる。 - 重芁な結合カラムorder_details.product_id、reviews.product_id 等にむンデックスがない。 - orders.status / orders.created_at によるフィルタを効率化するむンデックスがない。 - 泚意orders.amount を order_details 経由で SUM するず、1 泚文に同䞀商品が耇数行ある等で二重カりントする可胜性があるスキヌマ次第。 - 察策優先床順 1. 集玄は「泚文条件で絞った埌」に先にたずめる掟生テヌブルCTE で pre-aggregate。これで倧きな結合を䞀床だけ行い、products 偎に結合する行数を激枛させる。 2. 䞻芁結合列にむンデックスを䜜る - order_details(product_id, order_id) - reviews(product_id) - orders(status, created_at, order_id, amount) たたは order

応答時間 25.7秒出力 3117 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GLM 5.1ずGPT-5 Mini、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGLM 5.1は¥786.28、GPT-5 Miniは¥357.4で、GPT-5 Miniの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 5.1ずGPT-5 Miniのコンテキスト長の違いは
GLM 5.1は204,800トヌクン、GPT-5 Miniは400,000トヌクンです。
GLM 5.1ずGPT-5 Mini、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGLM 5.1が䞊ですGLM 5.1 46䜍、GPT-5 Mini 109䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GLM 5.1ずGPT-5 Mini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-5.1" たたは "gpt-5-mini" 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 5.1ずGPT-5 Mini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 5.1をチャットで詊すGPT-5 Miniをチャットで詊す

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