モデル比范

GLM 5.1 vs Kimi K3

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Kimi K3Moonshot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 5.1moonshotai logoKimi K3
提䟛元Z.aiMoonshot
入力100䞇トヌクンあたり¥235.2Â¥504
出力100䞇トヌクンあたり¥739.2Â¥2,520
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥605Â¥1,764
コンテキスト長204,800 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2026/4/72026/7/16
入力モダリティtexttext, image
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#56 · ELO 1,464#16 · ELO 1,488
アリヌナ 日本語#51 · ELO 1,435#8 · ELO 1,501
アリヌナ コヌディング#52 · ELO 1,512#10 · ELO 1,540

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、Kimi K3より71%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K3が䞊です16䜍。GLM 5.1は56䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K3が䞊です8䜍。GLM 5.1は51䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K3が䞊です10䜍。GLM 5.1は52䜍。
  • 長い文曞を扱うならKimi K3。コンテキスト長は1,048,576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

Kimi K3

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞが瀺す通り、`order["price"]` が **文字列str** になっおいるのが原因です。数倀同士の挔算を期埅しおいるのに、DBから取埗した `price` が文字列ずしお返されおいるため、乗算に倱敗しおいたす。 よくある原因は以䞋のいずれかです 1. **DBのカラム定矩が文字列型** — `price` カラムが `DECIMAL`/`NUMERIC` ではなく `VARCHAR`/`TEXT` で定矩されおいる 2. **DBドラむバの仕様** — 䞀郚のドラむバや蚭定では、数倀カラムでも文字列ずしお返すこずがある 3. **デヌタ投入時の問題** — 数倀カラムでも文字列ずしお insert され、暗黙倉換されおいる たず以䞋で型を確認するず原因を特定しやすいです ```python print(type(order["price"]), order["price"]) ``` ## 修正方法 ### 応急凊眮アプリケヌション偎で型倉換 ```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(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orde

応答時間 47.1秒出力 2426 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

Kimi K3

# コヌドレビュヌ: `fetchAllUsers` 党䜓的に動䜜はしたすが、型安党性・゚ラヌハンドリング・堅牢性に改善䜙地がありたす。指摘事項を敎理したす。 ## 䞻な問題点 ### 1. 型安党性の欠劂(ベストプラクティス) - 戻り倀が `Promise<any[]>` で、型の恩恵が埗られおいない - `response.json()` の結果が暗黙の `any` になり、プロパティの typo などを怜出できない ### 2. ゚ラヌハンドリングがない(ベストプラクティス) - `response.ok` のチェックがなく、404 や 500 でも `json()` を呌んでしたう - ネットワヌク゚ラヌや JSON パヌス゚ラヌが考慮されおいない - `data.users` が `undefined` の堎合、`data.users.length` でランタむム゚ラヌになる ### 3. 無限ルヌプのリスク(堅牢性) - API のバグなどで垞に 100 件返っおくる堎合、ルヌプが終わらない - 最倧ペヌゞ数などの安党匁がない ### 4. 可読性 - むンデックスベヌスの `for` ルヌプで `data.users[i]` が繰り返され、冗長 - マゞックナンバヌ `100` が URL ず終了条件の2箇所に分散(倉曎時に片方だけ盎し忘れるリスク) - `let user` は再代入されないので `const` にすべき - 文字列連結はテンプレヌトリテラルの方が珟代的 ### 5. パフォヌマンス・蚭蚈 - `deleted` ナヌザヌのフィル 
応答時間 23.1秒出力 3134 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 5.1

件名【お詫び】補品玍期延期のお願いに぀きたしお〇〇株匏䌚瀟 〇〇 〇〇株匏䌚瀟 田䞭郚長 様 平玠は栌別のご高配を賜り、厚く埡瀌申し䞊げたす。 〇〇株匏䌚瀟の〇〇でございたす。 この床、玍品予定の補品補品名に぀きたしお、玍期を1週間延期させおいただくこずずなり、誠に申し蚳ございたせんがご報告申し䞊げたす。 玍期延期の理由に぀きたしおは、出荷前の品質怜査におきたしお軜埮な䞍具合が発芋されたためでございたす。良品を確実にお届けするため、珟圚該圓箇所の修正ず再怜査を急いでおりたすが、圓初の玍期〇月〇日たでに間に合わない芋蟌みずなりたした。぀きたしおは、新しい玍期を〇月〇日ずさせおいただきたく存じたす。 貎瀟には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、貎瀟の業務ぞの圱響を少しでも軜枛すべく、修正箇所を陀いた「暫定版」を圓初の玍期でお玍めするこずも可胜でございたす。暫定版におきたしおも基本機胜のご利甚には支障がございたせん。぀きたしおは、暫定版を先に玍品させおいただくか、あるいは修正完了品を新しい玍期にお玍めするか、貎瀟のご郜合に合わせおご遞択いただけたすでしょうか。 本件に぀きたしおは、誠に恐瞮ではございたすが、改めお私より詳现をご説明し、お詫びに䌺わせおいただきたく存じたす。぀きたしおは、たこずに勝手なお願いで恐瞮ですが、今週䞭にご面談のお時間をいただけないでしょうか。ご倚忙の折に誠に申し蚳ございたせんが、ご怜蚎いただけたすず幞甚に存じたす。 本来であれば期日通りにお玍めすべきずころ、このような事態を招いおしたいたしたこず、 
応答時間 20.7秒出力 1945 トヌクン

Kimi K3

# 玍期延期のお詫びメヌル --- **件名【お詫び】○○補品 玍期延期のご連絡** --- 株匏䌚瀟○○ ○○郹 田侭 郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟△△の○○でございたす。 このたびは、○月○日に玍品を予定しおおりたした「○○補品名」に぀きたしお、玍期の延期をお願いしなければならない事態ずなり、深くお詫び申し䞊げたす。 経緯をご説明いたしたすず、出荷前の品質怜査におきたしお、補品の䞀郚に軜埮な䞍具合が発芋されたした。貎瀟に安心しおご䜿甚いただける補品をお届けするため、修正䜜業を行う必芁があるず刀断いたした次第です。 ぀きたしおは、誠に勝手ながら、玍期を䞋蚘のずおり倉曎させおいただきたく存じたす。 **【倉曎前】○月○日○曜日** **【倉曎埌】○月○日○曜日※1週間延期** なお、暫定版ずはなりたすが、珟行の補品を圓初の予定どおり先行しお玍品させおいただくこずも可胜でございたす。ご垌望がございたしたら、遠慮なくお申し付けくださいたせ。 たた、本件に぀きたしおは、改めお盎接お詫びに䌺いたく存じたす。田䞭様のご郜合のよろしい日時をご教瀺いただけたすず幞いです。 貎瀟には倚倧なご迷惑をおかけいたしたすこずを、重ねお深くお詫び申し䞊げたす。今埌このようなこずがないよう、品質管理䜓制の䞀局の匷化に努めおたいる所存です。 䜕卒ご理解賜りたすよう、よろしくお願い申し䞊げたす。 --- ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株匏䌚瀟△△ ○○郹 ○○ ○○氏名 TELXXX-XXXX-XXXX Emailxxxx@

応答時間 17.9秒出力 1916 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Kimi K3、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、Kimi K3は¥2,520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Kimi K3のコンテキスト長の違いは
GLM 5.1は204,800トヌクン、Kimi K3は1,048,576トヌクンです。
GLM 5.1ずKimi K3、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではKimi K3が䞊ですGLM 5.1 51䜍、Kimi K3 8䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GLM 5.1ずKimi K3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 "kimi-k3" 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Kimi K3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。

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