FastMetal

モデル比范

GLM 5.1 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 5.1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 5.1qwen logoQwen3.8 Max
提䟛元Z.aiQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥235.2Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥739.2Â¥1,008
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥605Â¥840
コンテキスト長204,800 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/4/72026/8/3
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#56 · ELO 1,464#22 · ELO 1,483
アリヌナ 日本語#51 · ELO 1,435#25 · ELO 1,472
アリヌナ コヌディング#52 · ELO 1,512#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 5.1。出力100䞇トヌクンあたり¥739.2で、Qwen3.8 Maxより27%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 5.1は56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 5.1は51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 5.1は52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 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

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

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

Qwen3.8 Max

以䞋は「500䞇行芏暡で30秒以䞊かかる」堎合に、たず疑うべきポむントず改善案です。 このク゚リは **むンデックス远加だけでなく、ク゚リ構造自䜓に倧きな問題** がありたす。 --- ## 1. 倧きな問題LEFT JOIN によっお集蚈行数が爆発しおいる 珟圚のク゚リは、`products` に察しお `order_details` ず `reviews` ã‚’äž¡æ–¹ `LEFT JOIN` しおいたす。 ```sql LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id ``` これにより、䟋えばある商品に以䞋がある堎合、 - 泚文明现100行 - レビュヌ200行 `100 × 200 = 20,000行` に膚らみたす。 その結果、 ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` が **レビュヌ行数分だけ重耇加算** される可胜性がありたす。 ぀たり、このク゚リは遅いだけでなく、結果も正しくない可胜性がありたす。 --- ## 2. 改善方針集蚈を分離する 泚文金額・泚文数の集蚈ず、レビュヌ平均は別々に集蚈しおから結合すべきです。 ### 改善埌のク゚リ䟋 ```sql WITH order_agg AS ( SELECT od.produc

応答時間 106.3秒出力 5133 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

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

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GLM 5.1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 5.1は¥739.2、Qwen3.8 Maxは¥1,008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Qwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
GLM 5.1は204,800トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
GLM 5.1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 5.1 51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 5.1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-5.1" 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 5.1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 5.1をチャットで詊すQwen3.8 Maxをチャットで詊す

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