GLM 5.2 vs GPT-4.1 Nano
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年9月時点）
GLM 5.2（Z.ai）とGPT-4.1 Nano（OpenAI）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 5.2 |  GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
| 提供元 | Z.ai | OpenAI |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥235.2 | ¥17.87 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥739.2 | ¥71.48 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥605 | ¥54 |
| コンテキスト長 | 1,048,576 トークン | 1,047,576 トークン |
| リリース日 | 2026/6/16 | 2025/4/14 |
| 入力モダリティ | text | image, text, file |
| 生成速度 (p50) | — | — |
| アリーナ 総合 | #38 · ELO 1,472 | #243 · ELO 1,322 |
| アリーナ 日本語 | #28 · ELO 1,452 | #195 · ELO 1,234 |
| アリーナ コーディング | #48 · ELO 1,510 | #226 · ELO 1,374 |
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GPT-4.1 Nano。出力100万トークンあたり¥71.48で、GLM 5.2より90%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGLM 5.2が上です（38位。GPT-4.1 Nanoは243位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でGLM 5.2が上です（28位。GPT-4.1 Nanoは195位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でGLM 5.2が上です（48位。GPT-4.1 Nanoは226位）。
- 長い文書を扱うならGLM 5.2。コンテキスト長は1,048,576トークンで、GPT-4.1 Nanoの1,047,576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 5.2
## エラーの原因
エラーメッセージ `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、「文字列型と整数型を掛け算（`*`）しようとしました」という意味です。
該当コードの `order["price"] * order["quantity"]` の部分において、データベースから取得した `price` または `quantity` のどちらか（あるいは両方）が数値ではなく**文字列（String）**として取得されていることが原因です。
これはよくある落とし穴で、以下のような理由で発生します。
1. データベースの該当カラム（`price` や `quantity`）が、数値型（INTやDECIMAL）ではなく、文字列型（VARCHARやTEXT）で定義されている。
2. データベースのカラムは数値型だが、使用しているデータベースドライバの仕様や設定により、Python側に文字列として渡されている。
## 修正方法
### 1. Pythonコード側で型変換を行う（一時的な対応）
Pythonコード側で明示的に数値型（`int` または `float`）に変換してから計算を行います。
```python
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id)
# priceを float、…
応答時間 23.4秒出力 2031 トークン
GPT-4.1 Nano
このエラーの原因は、`orders` の中の `price` と `quantity` の値が文字列（`str`）として取得されていることにあります。Pythonでは、文字列と整数（`int`）の間で掛け算をしようとすると、`TypeError`が発生します。
具体的には、
```python
total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders)
```
の部分で、`order["price"]`が文字列のため掛け算ができずエラーになっています。
### 解决策
`orders`を取得した後、各値を適切な型（数値型）に変換します。一般的に、`price`は浮動小数点数（`float`）、`quantity`は整数（`int`）に変換します。
以下のように修正できます。
```python
def get_user_orders(user_id):
# SQLクエリの結果を受け取る
orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id)
# 取得したordersの各値を適切に変換
processed_orders = [
{
"price": float(order["price"]),
"quantity": int(order["quantity"])
}…
応答時間 3.3秒出力 571 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 5.2
ご提示いただいたTypeScriptのコードは動作しますが、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点からいくつか改善の余地があります。
以下に主な改善点と、それを反映した修正版のコードを提案します。
### 主な改善点
1. **型安全性の向上（ベストプラクティス）**
- 戻り値や配列の型が `any[]` になっています。TypeScriptの利点を活かすため、APIのレスポンスや返却するユーザーの型（Interface）を明示的に定義すべきです。
2. **エラーハンドリングの追加（ベストプラクティス・堅牢性）**
- `fetch` はHTTPエラー（4xx, 5xx）が発生しても例外をスローしません。`response.ok` をチェックし、エラー時には例外をスローする処理を追加すべきです。
3. **配列操作のモダン化（可読性・パフォーマンス）**
- `for` ループによるインデックスアクセスは冗長です。`filter` と `map` を組み合わせることで、何をしているのかが直感的にわかるようになります。
4. **変数のスコープと宣言（ベストプラクティス）**
- ループ内で値が変わらない `user` オブジェクトは `let` ではなく `const` で宣言すべきです。
- `currentPage = currentPage + 1` は `currentPage++` のように簡潔に記述できます。
5. **ハードコーディングの回避（可読性・保守性）**
- `100` というマジックナンバーが複数…
応答時間 10.4秒出力 2232 トークン
GPT-4.1 Nano
この`fetchAllUsers`関数について、以下の観点ごとに改善点を提案します。
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## 1. **可読性**
### 改善ポイント
- ネストされたループや条件分岐を簡潔に書き換える
- 明示的な型注釈を追加する
- 一部変数名や定義をより直感的にする
### 提案例
```typescript
interface User {
id: number;
name: string;
email: string;
}
async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> {
const allUsers: User[] = [];
let currentPage = page;
let hasMore = true;
while (hasMore) {
const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`);
const data = await response.json();
// 不要なループを避けてfilterとmapを使う
const users = data.users
.filter((user: any) => user.status !== 'deleted')
.map((user: any) => ({
id: user.id,
name: `${user…
応答時間 6.1秒出力 1107 トークン
SQLクエリの最適化
以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 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 5.2
500万行のテーブルに対して30秒かかる原因は、主に**インデックスの不足**と**結合によるファンアウト（直積）の発生**、そして**LEFT JOINとWHERE句の論理的矛盾**にあります。
以下に最適化したクエリと、推奨されるインデックス、そして改善点の解説を記載します。
### 最適化後のクエリ案
```sql
WITH ProductSales AS (
-- 注文データの事前集計
SELECT
od.product_id,
COUNT(o.order_id) AS order_count,
SUM(o.amount) AS total_sales
FROM order_details od
JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id
WHERE o.status = '完了'
AND o.created_at >= '2024-04-01'
GROUP BY od.product_id
),
ProductRatings AS (
-- レビューデータの事前集計
SELECT
product_id,
AVG(rating) AS avg_rating
FROM reviews
GROUP BY product_id
)
SELECT
p.product_name,
c.category_name,
COALESCE(ps.order_count, 0) AS order_count,
COALESCE(ps.tota…
応答時間 16.7秒出力 2525 トークン
GPT-4.1 Nano
このクエリのパフォーマンスが遅い原因と最適化のための改善点について解説します。
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## 問題点の分析
1. **インデックスの不足**：
- 他のテーブルに対して十分なインデックスが存在しないため、JOINやWHERE条件によって多くの行スキャンが発生している可能性があります。
2. **JOINの順序と種類**：
- LEFT JOINで結合しているが、条件やインデックス次第ではINNER JOINの方が効率的な場合もあります。
3. **外部結合とフィルタ条件**：
- `o.created_at >= '2024-04-01'` はordersテーブルに対する条件ですが、その条件はLEFT JOINの時点で適用されているため、結合対象の行数が増えると遅くなる。
4. **集約とグループ化**：
- 多くの行に対してグループ化を行うため、大規模なソートと集約処理が生じている。
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## 改善案と理由
### 1. 必要なインデックスを追加
- **`orders`** テーブルに対して：
- `status` と `created_at` に複合インデックスを作成
- `order_id`は主キーなので既にインデックス済み
- **`order_details`**：
- `product_id` にインデックス（既存）
- **`reviews`**：
- `product_id` にインデックス（既存）
- **`categories`**：
- `id`は既にプライマリキー
例：
```sql…
応答時間 5.1秒出力 1016 トークン
よくある質問
- GLM 5.2とGPT-4.1 Nano、料金はどちらが安いですか？
- 出力100万トークンあたりGLM 5.2は¥739.2、GPT-4.1 Nanoは¥71.48で、GPT-4.1 Nanoの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GLM 5.2とGPT-4.1 Nanoのコンテキスト長の違いは？
- GLM 5.2は1,048,576トークン、GPT-4.1 Nanoは1,047,576トークンです。
- GLM 5.2とGPT-4.1 Nano、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 5.2が上です（GLM 5.2 28位、GPT-4.1 Nano 195位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- GLM 5.2とGPT-4.1 Nano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-5.2" または "gpt-4.1-nano" 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追加すれば、GLM 5.2とGPT-4.1 Nano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。