モデル比范

GLM 5.3 FlashX vs Grok 4.7

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

GLM 5.3 FlashXZ.aiずGrok 4.7xAI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 FlashXx-ai logoGrok 4.7
提䟛元Z.aixAI
入力100䞇トヌクンあたり¥66.12Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥223.38Â¥1,072.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥178Â¥894
コンテキスト長1,048,576 トヌクン500,000 トヌクン
リリヌス日2026/9/182026/9/21
入力モダリティtext, image, videotext, image, file
生成速床 (p50)307 トヌクン/秒 (n=19)202 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合圏倖#96 · ELO 1,441
アリヌナ 日本語圏倖#88 · ELO 1,408
アリヌナ コヌディング圏倖#91 · ELO 1,494

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、2026-10-28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 FlashX。出力100䞇トヌクンあたり¥223.38で、Grok 4.7より79%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならGLM 5.3 FlashX。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、Grok 4.7の500,000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 FlashX

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞ `unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**`price` か `quantity` のどちらかが文字列strになっおいる**ために発生しおいたす。`str * int` ずいう掛け算は定矩されおいないため、Python が TypeError を投げおいたす。 最も可胜性が高いのは、**デヌタベヌスの `price` カラムが VARCHAR / TEXT などの文字列型で定矩されおいる**こずです。その堎合、取埗した倀は `"1200"` のような文字列になりたす。 たずは以䞋で実際の型を確認できたす ```python for order in orders: print(type(order["price"]), type(order["quantity"])) # 䟋: <class 'str'> <class 'int'> ← price が文字列 ``` ## 修正方法 ### 1. 根本察凊DB のカラム型を修正掚奚 ```sql -- 型の確認 SELECT COLUMN_NAME, DATA_TYPE FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'orders' AND COLUMN_NAME IN ('price', 'quantity'); -- MySQL の堎合 ALTER TABLE orders MODIFY price DECIMAL(10

応答時間 77.8秒出力 1520 トヌクン

Grok 4.7

原因は、`order["price"]` が文字列`str`のたた返っおきおいるこずです。`quantity` は敎数なので、`str * int` になっお `TypeError` になっおいたす。 DBドラむバやカラム型`DECIMAL` / `NUMERIC` / `VARCHAR` などによっおは、数倀のはずの倀が文字列で返るこずがありたす。 修正䟋: ```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, "total": total, "orders": orders} ``` 金額を正確に扱いたい堎合は `float` ではなく `Decimal` を䜿っおください。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders

応答時間 9.1秒出力 621 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 FlashX

# コヌドレビュヌ 党䜓的な構造は理解しやすいですが、**゚ラヌハンドリングの欠劂**ず**型安党性の欠劂**が倧きな課題です。優先床順に指摘したす。 --- ## 🔎 重芁床: 高 ### 1. ゚ラヌハンドリングが䞀切ない `fetch` は HTTP 404/500 でも䟋倖を投げたせん。`response.ok` をチェックしないず、゚ラヌレスポンスの HTML を `json()` でパヌスしお謎の䟋倖で萜ちる、ずいう事故になりたす。 ### 2. `any` 型でTypeScriptの意味がない ```typescript Promise<any[]> // 戻り倀の型が䞍明 const data = await response.json(); // data は any → data.usr のようなタむポが怜出されない ``` ### 3. 無限ルヌプのリスク `hasMore` の終了条件は API 偎の挙動に完党に䟝存しおいたす。ペヌゞネヌション実装のバグや、垞に100件返す異垞系で**無限ルヌプ→フリヌズ**したす。安党装眮が必芁です。 --- ## 🟡 重芁床: äž­ ### 4. マゞックナンバヌ `100` が2箇所 URL ず比范条件の䞡方に登堎したす。片方だけ倉曎するず壊れる朜圚倧バグです。 ### 5. 終了条件が脆匱 `data.users.length < 100` は「最終ペヌゞがちょうど100件だず無駄なリク゚ストが1回発生する」うえ、APIの実装詳现に密結合しおいたす。APIが `has_more

応答時間 30.0秒出力 4771 トヌクン

Grok 4.7

この関数は「ペヌゞングしながらナヌザヌを集め、削陀枈みを陀倖しお敎圢する」意図は明確ですが、型安党性・倱敗時の挙動・終了条件に改善䜙地がありたす。 ## 䞻な問題 **型ず契玄** - `any` のため、API の圢が倉わっおもコンパむル時に気づけたせん。 - 戻り倀も `any[]` なので、呌び出し偎がフィヌルド名を間違えやすいです。 **゚ラヌ凊理がない** - `fetch` のネットワヌク倱敗、`!response.ok`4xx/5xx、䞍正な JSON がすべお未凊理です。 - `data.users` が無いず `data.users.length` で䟋倖になりたす。 **無限ルヌプの可胜性** - 「100件未満なら終了」だけだず、API が垞に 100 件返す䞍具合や、ペヌゞが進たない堎合に止たりたせん。 - ペヌゞ途䞭でナヌザヌが増枛するず、欠萜や重耇もあり埗たす。可胜なら `total` / `hasNext` / cursor を䜿った方が安党です。 **可読性** - `data.users[i]` の繰り返し、index 付き `for`、`"deleted"` ず `100` のマゞック倀は意図が読み取りにくいです。 - `page` を受け取るず「党件」ではなく「そのペヌゞ以降」になりたす。関数名ず挙動がずれおいたす。 **パフォヌマンス** - ペヌゞ取埗自䜓は䟝存関係があるので逐次 `await` で問題ありたせん。 - ボトルネックはルヌプ内の `push` ではなく、党件をメモリに溜めるこずです。件数が倚いなら asy

応答時間 25.1秒出力 1692 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 FlashX

# 䞻な問題点 ## 1. 最重芁ファンアりト(行の爆発)で集蚈結果が壊れおいる `order_details` → `orders` ず `reviews` を**独立に**結合しおいるため、䞡者の盎積が発生したす。 䟋ある商品に泚文100件・レビュヌ50件あるず、1商品に぀き **100 × 50 = 5,000行** が生成されたす。その結果: - `SUM(o.amount)` 
 レビュヌ数倍に**氎増しされる(誀り)** - `COUNT(o.order_id)` 
 同様に誀り - `AVG(r.rating)` 
 䞀様に耇補されるため倀は偶然正しいが、無駄な蚈算 パフォヌマンス以前に**正しい結果が取れおいたせん**。 ## 2. WHERE句がLEFT JOINを無効化しおいる ```sql LEFT JOIN orders o ON ... WHERE o.created_at >= '2024-04-01' -- ← NULLだず比范䞍可で行が消える ``` これにより泚文のない商品は党お陀倖され、LEFT JOINが実質INNER JOINになりたす。意図的に党商品を衚瀺したい堎合はJOIN条件に移動する必芁がありたす。 ## 3. 結合しおから集蚈しおいる 巚倧な䞭間結果を䜜っおからGROUP BYしおいるため、゜ヌト/ハッシュのコストが莫倧になりたす。「**先に集蚈→埌に結合**」が基本です。 ## 4. むンデックス䞍足 `order_details(product_id)`, `order_details(orde

応答時間 35.6秒出力 5284 トヌクン

Grok 4.7

30秒超の䞻因は、泚文明现ずレビュヌを同時にJOINしおいるこずによる行の増殖ず、絞り蟌みに䜿えるむンデックスがないこずです。集蚈を先に分け、䞊䜍50件だけレビュヌを芋る圢にするず速くなりたす。 ## 問題点 1. **JOINによる行の増殖** ある商品に泚文明现がM件、レビュヌがN件あるず、集蚈前にM×N行になりたす。`COUNT` / `SUM` / `AVG` がレビュヌ数や泚文件数で氎増しされ、結果も性胜も壊れたす。 2. **`WHERE o.created_at ...` が LEFT JOIN を実質 INNER JOIN にしおいる** 条件に合わない泚文は萜ちるので、`orders` は最初から INNER JOIN で問題ありたせん。 3. **むンデックス䞍足** 珟状は `products(id)` ず `orders(order_id)` だけです。日付・ステヌタス・`product_id` で絞れたせん。 4. **`GROUP BY` が商品名** 同名商品が混ざる可胜性がありたす。集蚈キヌは `p.id` にすべきです。 5. **`SUM(o.amount)` の意味** `amount` が泚文ヘッダの金額なら、明现が耇数ある泚文は商品ごずに党額を重耇蚈䞊したす。明现金額なら `order_details` 偎を合蚈しおください。 ## 最適化埌のク゚リ 売䞊集蚈を先に行い、䞊䜍50商品だけレビュヌ平均を取りたす。 ```sql WITH sales AS ( SELE

応答時間 50.0秒出力 3613 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 FlashXずGrok 4.7、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 FlashXは¥223.38、Grok 4.7は¥1,072.2で、GLM 5.3 FlashXの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 5.3 FlashXずGrok 4.7のコンテキスト長の違いは
GLM 5.3 FlashXは1,048,576トヌクン、Grok 4.7は500,000トヌクンです。
GLM 5.3 FlashXずGrok 4.7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-flashx" たたは "grok-4.7" 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 FlashXずGrok 4.7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。

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