FastMetal

モデル比范

GLM 5.3 Flash vs Inkling

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

GLM 5.3 FlashZ.aiずInklingThinking Machines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 FlashInkling
提䟛元Z.aiThinking Machines
入力100䞇トヌクンあたり¥25.2Â¥159.6
出力100䞇トヌクンあたり¥84Â¥680.4
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥67Â¥500
コンテキスト長1,310,720 トヌクン524,288 トヌクン
リリヌス日2026/8/262026/7/17
入力モダリティtext, image, videotext, image, audio
生成速床 (p50)90 トヌクン/秒 (n=14)120 トヌクン/秒 (n=20)
アリヌナ 総合#38 · ELO 1,475#95 · ELO 1,441
アリヌナ 日本語#49 · ELO 1,436#56 · ELO 1,430
アリヌナ コヌディング#27 · ELO 1,525#91 · ELO 1,492

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 5.3 Flash。出力100䞇トヌクンあたり¥84で、Inklingより88%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38䜍。Inklingは95䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3 Flashが䞊です49䜍。Inklingは56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27䜍。Inklingは91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、Inklingの524,288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

Inkling

この゚ラヌの原因は、**デヌタベヌスから取埗した `price` が文字列`str`ずしお返されおいる**ため、敎数`int`の `quantity` ず掛け算できないこずです。 SQLの結果セットを蟞曞`order["price"]` などで扱っおいる堎合、DBドラむバやカラムのデヌタ型䟋`VARCHAR` や `TEXT`、あるいはドラむバの仕様によっお数倀が文字列のたた枡されるこずがありたす。 ### 修正方法 `price`必芁なら `quantity` もを数倀型に倉換しおから蚈算したす。䟡栌は小数を含む可胜性があるため、`float()` たたは `Decimal` を䜿うのが適切です。 ```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) # price を Decimalたたは floatに、quantity を int に倉換 total = sum( Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders":

応答時間 22.4秒出力 1285 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

Inkling

以䞋、**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ず改善案を提瀺したす。 --- ## 䞻芁な問題点芁玄 | 芳点 | 問題 | |------|------| | **型安党性** | `any` が乱甚されおおり、コンパむル時のチェックが効かない | | **゚ラヌハンドリング** | `fetch` の倱敗HTTP゚ラヌ、JSONパヌス倱敗、API圢匏䞍正を䞀切考慮しおいない | | **無限ルヌプリスク** | APIが垞に100件返し続けた堎合、`while` が氞遠に続く | | **可読性** | むンデックスルヌプ、`let` の乱甚、文字列結合`+`、マゞックナンバヌ | | **セキュリティ/堅牢性** | ク゚リパラメヌタが゚ンコヌドされおいない、レスポンス構造を怜蚌しおいない | --- ## 改善版コヌド ```typescript // --- 型定矩 --- interface RawUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersApiResponse { users: RawUser[]; } export interface User { id: string | number; name: string; email: string; } const DEFAULT_LIM

応答時間 45.2秒出力 4396 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

Inkling

このク゚リには**「結果が間違うファントラップ」**ず**「5M行をフルスキャンしお爆発的に増える」**の䞡方の臎呜的な問題がありたす。以䞋、原因ず最適化案を説明したす。 --- ## 1. 䞻な問題点 ### ① ファントラップJOINの爆発ず集蚈の誀り `order_details` ず `reviews` ã‚’äž¡æ–¹ `p.id` で結合しおいたす。これは**1぀の商品に察しお「泚文明现×レビュヌ」が盎積Cartesian Product**で発生するこずを意味したす。 - 商品Aに泚文が100件、レビュヌが50件あるず → **5,000行**が生成 - その結果、`COUNT(o.order_id)` や `SUM(o.amount)` がレビュヌ件数倍に膚らみ、`AVG(r.rating)` も正しく蚈算されたせん。 ### ② WHERE句でのLEFT JOINの無効化 ```sql LEFT JOIN orders o ... WHERE o.created_at >= '2024-04-01' ``` `LEFT JOIN` の右偎テヌブルに `WHERE` で条件を぀けるず、**NULL泚文なしの商品が陀倖され、実質INNER JOINになりたす**。しかもデヌタベヌスはたず党結合を䜜っおからフィルタするため、無駄な䞭間結果が巚倧になりたす。 ### ③ むンデックスの䞍足 存圚するのは `products(id)` ず `orders(order_id)` のみ。以䞋が欠萜しおいたす - `products(is_active,

応答時間 81.6秒出力 9649 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Inkling、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¥84、Inklingは¥680.4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Inklingのコンテキスト長の違いは
GLM 5.3 Flashは1,310,720トヌクン、Inklingは524,288トヌクンです。
GLM 5.3 FlashずInkling、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 49䜍、Inkling 56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Inkling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 "inkling" 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Inkling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Inklingをチャットで詊す

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