FastMetal

モデル比范

GLM 5.1 vs Grok 4.6

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

GLM 5.1Z.aiずGrok 4.6xAI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 5.1x-ai logoGrok 4.6
提䟛元Z.aixAI
入力100䞇トヌクンあたり¥235.2Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥739.2Â¥1,072.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥605Â¥894
コンテキスト長204,800 トヌクン500,000 トヌクン
リリヌス日2026/4/72026/8/12
入力モダリティtexttext, image, file
生成速床 (p50)—88 トヌクン/秒 (n=26)
アリヌナ 総合#56 · ELO 1,464#72 · ELO 1,454
アリヌナ 日本語#51 · ELO 1,435#84 · ELO 1,402
アリヌナ コヌディング#52 · ELO 1,512#59 · ELO 1,508

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 5.1。出力100䞇トヌクンあたり¥739.2で、Grok 4.6より31%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56䜍。Grok 4.6は72䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.1が䞊です51䜍。Grok 4.6は84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52䜍。Grok 4.6は59䜍。
  • 長い文曞を扱うならGrok 4.6。コンテキスト長は500,000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

Grok 4.6

**原因:** DBから返っおきた `order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が敎数 (`int`) のため、`*` 挔算ができたせん。䟡栌カラムの型が VARCHAR/TEXT だったり、ドラむバが数倀を文字列で返す堎合によく起きたす。 **修正䟋:** ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` - 金額は浮動小数点誀差を避けるため `Decimal` を䜿うのが安党です。 - `quantity` は明瀺的に `int()` しおいたす。 - カラム型を本来の NUMERIC/DECIMAL ず INTEGER に盎すのも根本察応になりたす。 空の結果や䞍正な倀がある堎合は、必芁に応じおバリデヌションやデフォルト倀も远加しおください。
応答時間 13.5秒出力 791 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

Grok 4.6

## レビュヌ抂芁 ペヌゞネヌションで党ナヌザヌを集めお敎圢する関数です。動く実装ですが、型・゚ラヌ凊理・API 契玄の扱い・ルヌプの曞き方に改善䜙地がありたす。無限ルヌプや実行時䟋倖のリスクもありたす。 --- ## 重倧床の高い問題 ### 1. `response.ok` 未チェック・䟋倖未凊理 `fetch` は HTTP 4xx/5xx でも throw したせん。倱敗時も `json()` しお `data.users` にアクセスするため、䟋倖や無限ルヌプの原因になりたす。ネットワヌク゚ラヌも呌び出し元に玠通しです。 ```typescript if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status} ${response.statusText}`); } ``` ペヌゞ単䜍で try/catch し、倱敗したペヌゞ番号をメッセヌゞに含めるずデバッグしやすいです。 ### 2. レスポンス圢状の前提が脆い `data.users` が無い・`null`・配列でない堎合に萜ちたす。API の契玄を型で衚し、最䜎限ガヌドしおください。 ```typescript const users = Array.isArray(data?.users) ? data.users : []; ``` 可胜なら API 偎の `has_more` / `total_pages` を䜿い、`length < 100` ずいう掚枬に䟝存しない方が安党です。垞に 
応答時間 50.0秒出力 2543 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

Grok 4.6

元ク゚リは **行の爆発ファンアりト** ず **結合条件の誀り** で、件数・売䞊・平均評䟡が壊れやすく、5癟䞇行芏暡では党衚スキャン巚倧䞭間結果になりやすいです。`NULLS LAST` から PostgreSQL 前提で盎したす。 ## 䞻な問題 1. **レビュヌ×泚文明现の盎積** `order_details` ず `reviews` をどちらも `product_id` で぀なぐず、泚文100件×レビュヌ50件で 5,000 行になりたす。その埌 `COUNT`/`SUM`/`AVG` するず売䞊がレビュヌ数倍、平均評䟡が泚文数で重み付けされたす。集蚈は **別々に先に集玄** しおください。 2. **`LEFT JOIN` が実質 `INNER JOIN`** `WHERE o.created_at >= ...` は右偎が NULL の行を萜ずしたす。期間倖・未完了を残したいなら条件は `ON` ぞ。トップ売䞊50件なら最初から完了泚文だけ `INNER JOIN` する方が速いです。 3. **`GROUP BY product_name, category_name`** 同名商品が混ざり、プランナも PK 結合を䜿いづらいです。集玄キヌは **`p.id`ず必芁なら category** にしおください。 4. **`amount` の䜍眮** `o.amount` が泚文合蚈なら、1泚文に耇数明现があるずき商品別に二重蚈䞊されたす。商品売䞊なら通垞は `od.amount`たたは単䟡×数量 
応答時間 55.1秒出力 3207 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Grok 4.6、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¥739.2、Grok 4.6は¥1,072.2で、GLM 5.1の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 5.1ずGrok 4.6のコンテキスト長の違いは
GLM 5.1は204,800トヌクン、Grok 4.6は500,000トヌクンです。
GLM 5.1ずGrok 4.6、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 51䜍、Grok 4.6 84䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GLM 5.1ずGrok 4.6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 "grok-4.6" 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Grok 4.6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Grok 4.6をチャットで詊す

GLM 5.1の他の比范

Grok 4.6の他の比范