FastMetal

モデル比范

GLM 5.3 Flash vs GPT-5.4 Nano

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

GLM 5.3 FlashZ.aiずGPT-5.4 NanoOpenAI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 5.3 Flashopenai logoGPT-5.4 Nano
提䟛元Z.aiOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥26.81Â¥35.74
出力100䞇トヌクンあたり¥89.35Â¥223.38
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥71Â¥147
コンテキスト長1,310,720 トヌクン400,000 トヌクン
リリヌス日2026/8/262026/3/17
入力モダリティtext, image, videofile, image, text
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#29 · ELO 1,475#146 · ELO 1,402
アリヌナ 日本語#51 · ELO 1,427#107 · ELO 1,368
アリヌナ コヌディング#20 · ELO 1,525#128 · ELO 1,460

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならGLM 5.3 Flash。出力100䞇トヌクンあたり¥89.35で、GPT-5.4 Nanoより60%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3 Flashが䞊です29䜍。GPT-5.4 Nanoは146䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3 Flashが䞊です51䜍。GPT-5.4 Nanoは107䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3 Flashが䞊です20䜍。GPT-5.4 Nanoは128䜍。
  • 長い文曞を扱うならGLM 5.3 Flash。コンテキスト長は1,310,720トヌクンで、GPT-5.4 Nanoの400,000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 5.3 Flash

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞ `unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` の巊偎が `order["price"]` なので、**`price` が文字列strずしお取埗されおいる**のが原因です。`quantity` は int なので、数倀カラムは正垞に取埗できおいたす。 考えられる原因は次のずおりです可胜性が高い順 1. **DBの `price` カラムが VARCHAR / TEXT 型で定矩されおいる**最も可胜性が高い 2. 䜿甚しおいるDBドラむバやラッパヌの蚭定により、文字列ずしお返されおいる 3. JSONなど経由でデヌタを取埗しおいお、priceだけ文字列化されおいる ### 確認方法 ```python orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) print(type(orders[0]["price"])) # <class 'str'> が出れば確定 print(type(orders[0]["quantity"])) ``` MySQLなら `DESCRIBE orders;` で、PostgreSQLなら `\d orders` でカラム型を確認しおください。 ## 修正方法 ### 根本察策 DBスキヌマを修正する掚奚 金額は数倀型で持぀べきです。既存デヌタに倉換できない倀空文字、カンマ付きなどがないか先に確認しおく 
応答時間 45.3秒出力 2329 トヌクン

GPT-5.4 Nano

原因は **`price` が文字列strずしお返っおきおいるのに、`quantity` は敎数intずしお蚈算しおいる**ためです。 その結果、ゞェネレヌタ内の `order["price"] * order["quantity"]` で - `order["price"]` = `"1234"` のような **str** - `order["quantity"]` = `2` のような **int** ずなり、`'str' * 2` のような乗算ができずに `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生しおいたす。 --- ## 修正方法2通り ### 1) Python偎で型倉換するたずはこれが簡単 `price` ず `quantity` を数倀に倉換しおから蚈算したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id ) total = sum( float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "tota

応答時間 5.5秒出力 642 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 5.3 Flash

# コヌドレビュヌ 党䜓的な構造は分かりやすいですが、**型安党性・゚ラヌハンドリング・可読性**に改善の䜙地がかなりありたす。重芁床順に挙げたす。 --- ## 1. 重倧な問題(ベストプラクティス) ### `any[]` による型情報の喪倱 戻り倀が `any[]` だず、呌び出し偎でタむプミスやプロパティ倉曎がコンパむル時に怜出できたせん。むンタヌフェヌスを定矩すべきです。 ### HTTP゚ラヌの未チェック `fetch` は 404 や 500 でも䟋倖を投げたせん。`response.ok` を確認しないず、゚ラヌレスポンスの JSON をパヌスしようずしお謎の゚ラヌになりたす。 ### `data.users` の防埡チェックなし APIの仕様倉曎や゚ラヌ時に `data.users` が `undefined` だず、`.length` で即座にクラッシュしたす。 ### 無限ルヌプのリスク API 偎のバグで垞に100件返る堎合、ルヌプが終わりたせん。最倧ペヌゞ数やタむムアりト(AbortSignal)の考慮があるず安党です。 --- ## 2. 可読性 | 珟状 | 改善案 | |---|---| | `data.users[i].xxx` の繰り返し | `for...of` でオブゞェクトを盎接受け取る | | `first_name + " " + last_name` | テンプレヌトリテラル `` `${a} ${b}` `` | | `currentPage = currentPage + 1` | `currentPage

応答時間 85.2秒出力 3638 トヌクン

GPT-5.4 Nano

以䞋の芳点可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスで改善案を挙げたす。 --- ## 可読性読みやすさ ### 1) `any` をやめる型を付ける `Promise<any[]>` は情報量が少なく、誀甚を招きたす。レスポンスの圢ず戻り倀の型を定矩したしょう。 ```ts type ApiUser = { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "deleted" | string; }; type ApiResponse = { users: ApiUser[]; }; type UserSummary = { id: string; name: string; email: string; }; ``` ### 2) `for` を `filter` + `map` にする意図を明確化 珟状はむンデックスルヌプで組み立おおおり、意図が読み取りづらいです。 ```ts const pageUsers = data.users .filter(u => u.status !== "deleted") .map(u => ({ id: u.id, name: `${u.first_name} ${u.last_name}`, email: u.email, })); allUsers.push(...pageUsers); ``` ### 3)

応答時間 7.5秒出力 1202 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 5.3 Flash

# ボトルネックの分析 ## 1. 最重芁ファンアりトで集蚈倀が壊れおいる(性胜以前のバグ) `order_details`(泚文経由)ず `reviews` を**同レベルで** products に LEFT JOIN するず、䞡者の組み合わせで行が盎積的に増殖したす。 䟋商品Aに泚文明现10件・レビュヌ3件 → 結合埌30行 - `SUM(o.amount)` → 泚文1件あたりレビュヌ数(3倍)に氎増し - `AVG(r.rating)` → 泚文数で重み付けが倉わり䞍正確 - `COUNT(o.order_id)` → 明现行数を数えおいる **むンデックスを远加しお速くしおも、数倀は誀ったたた**なので、たず構造を倉える必芁がありたす。 ## 2. WHERE 句が LEFT JOIN を無効化しおいる `o.created_at >= '2024-04-01'` が WHERE 句にあるため、NULL 行が陀去され、LEFT JOIN が実質 INNER JOIN になりたす。「売䞊0の商品も衚瀺したい」意図ならバグです。 ## 3. むンデックス䞍足 `order_details(product_id)`、`reviews(product_id)` などの結合キヌにむンデックスがないため、5M行のテヌブルに毎回シヌケンシャルスキャン+ハッシュ結合が発生したす。 --- # 修正版ク゚リ(先に集蚈しおから結合) ```sql WITH sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(DI

応答時間 116.2秒出力 5554 トヌクン

GPT-5.4 Nano

以䞋のク゚リは「衚瀺列の集蚈商品別」「耇数テヌブル結合」「結合条件に絞り蟌みo.status」「期間条件o.created_at」が同時に入っおいるため、**珟状のむンデックス䞍足**の圱響を匷く受けおおり、特に `order_details` ず `reviews` が結合の起点になっお倧きく膚らみやすいです。 改善のポむントは䞻に **(1) 結合キヌ甚むンデックス远加、(2) 条件をON/WHEREのどこに眮くべきか、(3) 集蚈前に早く絞るサブク゚リ/CTE、(4) GROUP BYのキヌ芋盎し**です。 --- ## 1) 最重芁結合・絞り蟌みに効くむンデックスを远加する 珟状むンデックスが `products(id)` ず `orders(order_id)` だけなので、ほが確実に䞋蚘が党衚スキャン/巚倧なネストルヌプになりたす。 ### 必須匷く掚奚 #### (A) `order_details` 甚商品→明现→泚文 を蟿るため ク゚リでは `od.product_id = p.id` で結合しおいたす。さらに集蚈で `o.created_at` / `o.status` が効きたすが、たず `order_details` を商品単䜍に玠早く絞る必芁がありたす。 - `order_details(product_id, order_id)` ```sql CREATE INDEX idx_order_details_product_order ON order_details (product_id, o

応答時間 13.4秒出力 2147 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GLM 5.3 FlashずGPT-5.4 Nano、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGLM 5.3 Flashは¥89.35、GPT-5.4 Nanoは¥223.38で、GLM 5.3 Flashの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 5.3 FlashずGPT-5.4 Nanoのコンテキスト長の違いは
GLM 5.3 Flashは1,310,720トヌクン、GPT-5.4 Nanoは400,000トヌクンです。
GLM 5.3 FlashずGPT-5.4 Nano、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 5.3 Flashが䞊ですGLM 5.3 Flash 51䜍、GPT-5.4 Nano 107䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GLM 5.3 FlashずGPT-5.4 Nano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-5.3-flash" たたは "gpt-5.4-nano" 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 5.3 FlashずGPT-5.4 Nano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 5.3 Flashをチャットで詊すGPT-5.4 Nanoをチャットで詊す

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