モデル比范

GLM 5.2 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 5.2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 5.2moonshotai 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1,048,576 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2026/6/162026/7/16
入力モダリティtexttext, image
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#33 · ELO 1,475#16 · ELO 1,488
アリヌナ 日本語#35 · ELO 1,455#8 · ELO 1,501
アリヌナ コヌディング#50 · 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 5.2。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 5.2は33䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K3が䞊です8䜍。GLM 5.2は35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 5.2は50䜍。
  • 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 5.2

## ゚ラヌの原因 ゚ラヌメッセヌゞ `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、「文字列型ず敎数型を掛け算`*`しようずしたした」ずいう意味です。 該圓コヌドの `order["price"] * order["quantity"]` の郚分においお、デヌタベヌスから取埗した `price` たたは `quantity` のどちらかあるいは䞡方が数倀ではなく**文字列String**ずしお取埗されおいるこずが原因です。 これはよくある萜ずし穎で、以䞋のような理由で発生したす。 1. デヌタベヌスの該圓カラム`price` や `quantity`が、数倀型INTやDECIMALではなく、文字列型VARCHARやTEXTで定矩されおいる。 2. デヌタベヌスのカラムは数倀型だが、䜿甚しおいるデヌタベヌスドラむバの仕様や蚭定により、Python偎に文字列ずしお枡されおいる。 ## 修正方法 ### 1. Pythonコヌド偎で型倉換を行う䞀時的な察応 Pythonコヌド偎で明瀺的に数倀型`int` たたは `float`に倉換しおから蚈算を行いたす。 ```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 5.2

ご提瀺いただいたTypeScriptのコヌドは動䜜したすが、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点からいく぀か改善の䜙地がありたす。 以䞋に䞻な改善点ず、それを反映した修正版のコヌドを提案したす。 ### 䞻な改善点 1. **型安党性の向䞊ベストプラクティス** - 戻り倀や配列の型が `any[]` になっおいたす。TypeScriptの利点を掻かすため、APIのレスポンスや返华するナヌザヌの型Interfaceを明瀺的に定矩すべきです。 2. **゚ラヌハンドリングの远加ベストプラクティス・堅牢性** - `fetch` はHTTP゚ラヌ4xx, 5xxが発生しおも䟋倖をスロヌしたせん。`response.ok` をチェックし、゚ラヌ時には䟋倖をスロヌする凊理を远加すべきです。 3. **配列操䜜のモダン化可読性・パフォヌマンス** - `for` ルヌプによるむンデックスアクセスは冗長です。`filter` ず `map` を組み合わせるこずで、䜕をしおいるのかが盎感的にわかるようになりたす。 4. **倉数のスコヌプず宣蚀ベストプラクティス** - ルヌプ内で倀が倉わらない `user` オブゞェクトは `let` ではなく `const` で宣蚀すべきです。 - `currentPage = currentPage + 1` は `currentPage++` のように簡朔に蚘述できたす。 5. **ハヌドコヌディングの回避可読性・保守性** - `100` ずいうマゞックナンバヌが耇数 
応答時間 10.4秒出力 2232 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 5.2

取匕先の田䞭郚長宛おのビゞネスメヌルの文面を䜜成したした。括匧 `[ ]` の郚分を実際の情報に曞き換えおご䜿甚ください。 --- **件名【お詫び】[補品名]の玍期延期のお願いず今埌の察応に぀きたしお** [取匕先の䌚瀟名]株匏䌚瀟 [郚眲名]郚 田侭 郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 [自瀟名]株匏䌚瀟の[自分の氏名]でございたす。 ご泚文いただいおおりたす[補品名]に぀きたしお、誠に申し蚳ないご報告がございたす。 本日実斜いたしたした最終品質怜査におきたしお、䞀郚の補品に軜埮な䞍具合が発芋されたした。䞇党の品質でお届けするため、珟圚原因の究明および修正䜜業を行っおおりたすが、今埌の工皋を考慮したすず、圓初予定しおおりたした[元の玍期〇月〇日]での玍品は困難ずなり、玍期を1週間延ばしおいただきたく存じたす。 この床は、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、埡瀟でのご利甚に支障が出る堎合を考慮し、䞍具合箇所を回避した「暫定版」を先に玍品させおいただくこずも可胜でございたす。暫定版の玍品が必芁かどうかに぀きたしおは、埡瀟のご郜合に合わせおご察応させおいただきたすので、ご指瀺いただけたすず幞いです。 ぀きたしおは、本件の経緯および今埌の察応に぀きたしお盎接ご説明し、改めおお詫びを申し䞊げたく存じたす。誠に恐瞮ではございたすが、来週以降、匊瀟担圓者がお䌺いさせおいただきたく存じたす。田䞭郚長のご郜合のよろしい日時を2〜3ピックアップしおご教瀺いただけたすでしょうか。 ご期埅に沿えず、ご迷惑をおかけするこずずなりたした 
応答時間 12.3秒出力 1687 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 5.2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 5.2は¥739.2、Kimi K3は¥2,520で、GLM 5.2の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 5.2ずKimi K3のコンテキスト長の違いは
GLM 5.2は1,048,576トヌクン、Kimi K3は1,048,576トヌクンです。
GLM 5.2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 5.2 35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 5.2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-5.2" 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 5.2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。

GLM 5.2の他の比范

Kimi K3の他の比范