モデル比較

GLM 5.3 vs Kimi K3

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年8月時点)

GLM 5.3(Z.ai)とKimi K3(Moonshot)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

z-ai logoGLM 5.3moonshotai logoKimi K3
提供元Z.aiMoonshot
入力(100万トークンあたり)¥250.18¥536.1
出力(100万トークンあたり)¥786.28¥2,680.5
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥643¥1,876
コンテキスト長1,048,576 トークン1,048,576 トークン
リリース日2026/8/182026/7/16
入力モダリティtexttext, image
アリーナ 総合圏外#11 · ELO 1,486
アリーナ 日本語圏外圏外
アリーナ コーディング圏外#8 · ELO 1,530

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GLM 5.3。出力100万トークンあたり¥786.28で、Kimi K3より71%安くなります。
  • 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 5.3

## 原因 `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**文字列と数値を掛け算しようとして失敗**したエラーです。エラーメッセージの並びから、`order["price"]` が文字列(`'1000'` など)、`order["quantity"]` が整数で返されていると推測できます。 つまり、DBから取得した値の型が期待(数値)と異なっています。典型的な要因は: 1. **`price` カラムが `VARCHAR` / `TEXT` などの文字列型で定義されている**(最も可能性が高い) 2. `DECIMAL` 型カラムを、ドライバーの設定や `db.query()` ラッパーの処理によって文字列として受け取っている 3. JSON 経由などで一度文字列化されたデータを使っている ## 確認方法 まず実際の型を確認してください: ```python print(type(orders[0]["price"]), repr(orders[0]["price"])) print(type(orders[0]["quantity"]), repr(orders[0]["quantity"])) # 例: <class 'str'> '1000' ← これが原因 ``` スキーマも確認します(MySQLの例): ```sql SELECT column_name, data_type FROM information_schema.columns WHERE table_…
応答時間 93.0秒出力 7073 トークン

Kimi K3

## 原因 エラーメッセージが示す通り、`order["price"]` が **文字列(str)** になっているのが原因です。数値同士の演算を期待しているのに、DBから取得した `price` が文字列として返されているため、乗算に失敗しています。 よくある原因は以下のいずれかです: 1. **DBのカラム定義が文字列型** — `price` カラムが `DECIMAL`/`NUMERIC` ではなく `VARCHAR`/`TEXT` で定義されている 2. **DBドライバの仕様** — 一部のドライバや設定では、数値カラムでも文字列として返すことがある 3. **データ投入時の問題** — 数値カラムでも文字列として insert され、暗黙変換されている まず以下で型を確認すると原因を特定しやすいです: ```python print(type(order["price"]), order["price"]) ``` ## 修正方法 ### 応急処置(アプリケーション側で型変換) ```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 5.3

# コードレビュー 全体的にロジックは正しく動作しますが、いくつかの改善点があります。カテゴリ別に整理します。 ## 1. 型安全性 **課題:`any` の使用** `Promise<any[]>` や `allUsers: any[]` はTypeScriptの型チェックを無効化しており、タイポや存在しないプロパティへのアクセスを実行時まで検出できません。 ```typescript // APIレスポンスと返却値の型を定義すべき interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: 'active' | 'deleted'; } interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` ## 2. エラー処理 **課題:`response.ok` のチェックがない** HTTP 404 や 500 でも `fetch` は例外を投げず、`response.json()` が失敗するか意図しないデータを返します。また、ネットワークエラー時の挙動も考慮されていません。 ```typescript const response = await fetch(url); if (!response.ok) { throw new Error(`ユーザー取得に失敗しました (status: ${response.status})…
応答時間 42.3秒出力 3589 トークン

Kimi K3

# コードレビュー: `fetchAllUsers` 全体的に動作はしますが、型安全性・エラーハンドリング・堅牢性に改善余地があります。指摘事項を整理します。 ## 主な問題点 ### 1. 型安全性の欠如(ベストプラクティス) - 戻り値が `Promise<any[]>` で、型の恩恵が得られていない - `response.json()` の結果が暗黙の `any` になり、プロパティの typo などを検出できない ### 2. エラー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()` を呼んでしまう - ネットワークエラーや JSON パースエラーが考慮されていない - `data.users` が `undefined` の場合、`data.users.length` でランタイムエラーになる ### 3. 無限ループのリスク(堅牢性) - API のバグなどで常に 100 件返ってくる場合、ループが終わらない - 最大ページ数などの安全弁がない ### 4. 可読性 - インデックスベースの `for` ループで `data.users[i]` が繰り返され、冗長 - マジックナンバー `100` が URL と終了条件の2箇所に分散(変更時に片方だけ直し忘れるリスク) - `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ートリテラルの方が現代的 ### 5. パフォーマンス・設計 - `deleted` ユーザーのフィル…
応答時間 23.1秒出力 3134 トークン

ビジネスメール作成

取引先の田中部長に、納品予定の製品に不具合が見つかり、納期を1週間延期する必要がある旨を伝えるビジネスメールを作成してください。 条件: - 原因は品質検査で軽微な不具合が発見されたため - 代替案として暫定版を先に納品することも可能 - 改めてお詫びの訪問をしたい - 日本のビジネスマナーに沿った丁寧な文面にすること

GLM 5.3

## ビジネスメール文面 --- **件名:【お詫び】製品納期延期のご連絡(◯月◯日納品予定分)** 株式会社〇〇 〇〇部 部長 田中様 平素より大変お世話になっております。 株式会社△△の△△でございます。 この度は、◯月◯日納品予定の製品につきまして、納期を1週間延期させていただきたく存じ、ご連絡を差し上げました。田中様ならびに貴社の皆様には多大なご迷惑をおかけいたしますこと、誠に申し訳ございません。 **【延期の理由】** 先日実施いたしました品質検査の際に、当該製品に軽微な不具合が確認されました。安心してご使用いただける製品をお届けするため、修正および再検査を十分に施したうえでの納品とさせていただきたく存じます。 **【納期変更のご案内】** ・当初納期:◯月◯日(◯曜日) ・新納期 :◯月◯日(◯曜日) ※1週間延期 **【暫定版の先行納品について】** 貴社へのお届けが遅れる期間を少しでも短縮できるよう、正式版の完成を待たずに、暫定版を先行納品することも可能でございます。ご希望がございましたら、その旨お申し付けください。すぐに手配いたします。 また、本件に関しまして、改めて直接お詫び申し上げたく、貴社へお伺いしたいと存じます。恐れ入りますが、田中様のご都合のよろしい日時をお教えいただけますでしょうか。 納期延期という事態を招きましたこと、重ねて深くお詫び申し上げます。今後は品質管理体制を見直し、再発防止に全力で取り組んでまいる所存でございます。 ご多忙のところ恐れ入りますが、ご検討のほど何卒よろしくお願い申し上げます。 ―――――――――――…
応答時間 51.3秒出力 4238 トークン

Kimi K3

# 納期延期のお詫びメール --- **件名:【お詫び】○○製品 納期延期のご連絡** --- 株式会社○○ ○○部 田中 部長 いつも大変お世話になっております。 株式会社△△の○○でございます。 このたびは、○月○日に納品を予定しておりました「○○(製品名)」につきまして、納期の延期をお願いしなければならない事態となり、深くお詫び申し上げます。 経緯をご説明いたしますと、出荷前の品質検査におきまして、製品の一部に軽微な不具合が発見されました。貴社に安心してご使用いただける製品をお届けするため、修正作業を行う必要があると判断いたした次第です。 つきましては、誠に勝手ながら、納期を下記のとおり変更させていただきたく存じます。 **【変更前】○月○日(○曜日)** **【変更後】○月○日(○曜日)※1週間延期** なお、暫定版とはなりますが、現行の製品を当初の予定どおり先行して納品させていただくことも可能でございます。ご希望がございましたら、遠慮なくお申し付けくださいませ。 また、本件につきましては、改めて直接お詫びに伺いたく存じます。田中様のご都合のよろしい日時をご教示いただけますと幸いです。 貴社には多大なご迷惑をおかけいたしますことを、重ねて深くお詫び申し上げます。今後このようなことがないよう、品質管理体制の一層の強化に努めてまいる所存です。 何卒ご理解賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 --- ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株式会社△△ ○○部 ○○ ○○(氏名) TEL:XXX-XXXX-XXXX Email:xxxx@…
応答時間 17.9秒出力 1916 トークン

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よくある質問

GLM 5.3とKimi K3、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりGLM 5.3は¥786.28、Kimi K3は¥2,680.5で、GLM 5.3の方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GLM 5.3とKimi K3のコンテキスト長の違いは?
GLM 5.3は1,048,576トークン、Kimi K3は1,048,576トークンです。
GLM 5.3とKimi K3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-5.3" または "kimi-k3" 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チャージすれば、GLM 5.3とKimi K3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。

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