FastMetal

モデル比范

GLM 5.3 vs Llama 3.1 8B Instruct

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Z.aiずLlama 3.1 8B InstructMeta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 5.3meta-llama logoLlama 3.1 8B Instruct
提䟛元Z.aiMeta
入力100䞇トヌクンあたり¥235.2Â¥3.36
出力100䞇トヌクンあたり¥739.2Â¥6.72
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥605Â¥7
コンテキスト長1,048,576 トヌクン131,072 トヌクン
リリヌス日2026/8/182024/7/23
入力モダリティtexttext
生成速床 (p50)87 トヌクン/秒 (n=17)38 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合#28 · ELO 1,481#346 · ELO 1,211
アリヌナ 日本語#28 · ELO 1,467#265 · ELO 1,087
アリヌナ コヌディング#28 · ELO 1,526#340 · ELO 1,259

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Llama 3.1 8B Instruct。出力100䞇トヌクンあたり¥6.72で、GLM 5.3より99%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3が䞊です28䜍。Llama 3.1 8B Instructは346䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3が䞊です28䜍。Llama 3.1 8B Instructは265䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGLM 5.3が䞊です28䜍。Llama 3.1 8B Instructは340䜍。
  • 長い文曞を扱うならGLM 5.3。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、Llama 3.1 8B Instructの131,072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

## 原因 `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**文字列ず数倀を掛け算しようずしお倱敗**した゚ラヌです。゚ラヌメッセヌゞの䞊びから、`order["price"]` が文字列`'1000'` など、`order["quantity"]` が敎数で返されおいるず掚枬できたす。 ぀たり、DBから取埗した倀の型が期埅数倀ず異なっおいたす。兞型的な芁因は 1. **`price` カラムが `VARCHAR` / `TEXT` などの文字列型で定矩されおいる**最も可胜性が高い 2. `DECIMAL` 型カラムを、ドラむバヌの蚭定や `db.query()` ラッパヌの凊理によっお文字列ずしお受け取っおいる 3. JSON 経由などで䞀床文字列化されたデヌタを䜿っおいる ## 確認方法 たず実際の型を確認しおください ```python print(type(orders[0]["price"]), repr(orders[0]["price"])) print(type(orders[0]["quantity"]), repr(orders[0]["quantity"])) # 䟋: <class 'str'> '1000' ← これが原因 ``` スキヌマも確認したすMySQLの䟋 ```sql SELECT column_name, data_type FROM information_schema.columns WHERE table_

応答時間 93.0秒出力 7073 トヌクン

Llama 3.1 8B Instruct

問題は、`order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が敎数 (`int`) であるこずです。 これは、`orders` がリストではなく、文字列のリストであるためです。 `db.query()` の結果は文字列のリストであるため、各文字列をリストの芁玠ずしお取埗する必芁がありたす。 修正は次のずおりです。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) orders = [order for order in orders] # リストの芁玠ずしお取埗する total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` たた、`float(order["price"])` ず `int(order["quantity"])` を䜿甚しおいるのは、`price` ず `quantity` が文字列の堎合、挔算子 `*` の䞡偎のオペランドが数倀でないためです。
応答時間 6.9秒出力 241 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

# コヌドレビュヌ 党䜓的にロゞックは正しく動䜜したすが、いく぀かの改善点がありたす。カテゎリ別に敎理したす。 ## 1. 型安党性 **課題`any` の䜿甚** `Promise<any[]>` や `allUsers: any[]` はTypeScriptの型チェックを無効化しおおり、タむポや存圚しないプロパティぞのアクセスを実行時たで怜出できたせん。 ```typescript // APIレスポンスず返华倀の型を定矩すべき interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: 'active' | 'deleted'; } interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` ## 2. ゚ラヌ凊理 **課題`response.ok` のチェックがない** HTTP 404 や 500 でも `fetch` は䟋倖を投げず、`response.json()` が倱敗するか意図しないデヌタを返したす。たた、ネットワヌク゚ラヌ時の挙動も考慮されおいたせん。 ```typescript const response = await fetch(url); if (!response.ok) { throw new Error(`ナヌザヌ取埗に倱敗したした (status: ${response.status})

応答時間 42.3秒出力 3589 トヌクン

Llama 3.1 8B Instruct

以䞋の改善点を提案したす。 ### 可読性 - **関数名**: `fetchAllUsers`は関数の目的をよく衚しおいたすが、`page`パラメヌタのデフォルト倀は`1`に蚭定されおいるため、`page`パラメヌタは実際には`optional`なので、関数名を`fetchUsers`に倉曎しおみたしょう。 - **倉数名**: `allUsers`、`hasMore`、`currentPage`の倉数名はわかりやすいですが、`data`ず`user`の倉数名は少し短すぎたす。`data`は`usersData`に、`user`は`userData`に倉曎しおみたしょう。 - **コヌディングスタむル**: 1行のコヌドの数が倚い堎合、`for`ルヌプ内に`if`ステヌトメントを远加する堎合、たたは`while`ルヌプ内に条件を远加する堎合、改善するためにコヌドを敎理する必芁がありたす。 ### パフォヌマンス - **HTTPリク゚スト**: 1床に100個のナヌザヌを取埗したすが、実際には䜕個のナヌザヌを取埗する必芁があるかを刀断するためのロゞックはありたせん。ナヌザヌが100個以䞊ある堎合、`while`ルヌプは無限に続き続きたす。これは、パフォヌマンスが䜎䞋する可胜性がありたす。 - **パフォヌマンスを改善するために、`fetch` APIの`keepalive`オプションを䜿甚しおください**。 ### ベストプラクティス - **関数内でロゞックを敎理するために、`for`ルヌプを`map`関数に眮き換えおください**。これにより、コヌドを簡略化し、 
応答時間 43.6秒出力 783 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

# ボトルネックの分析 このク゚リが遅い原因は倧きく4぀あり、䞭には**速床だけでなく集蚈結果が誀る臎呜的な問題**も含たれおいたす。 ### 1. ファンアりト(倚察倚結合)による行の爆発 ← 最重芁 `order_details`(1商品に耇数行)ず `reviews`(1商品に耇数行)を同じ `product_id` で結合しおいるため、**掛け算で行が膚匵**したす。 䟋ある商品に泚文明现100件・レビュヌ20件 → 結合埌に **2,000行** 生成。500䞇行テヌブルでは䞭間結果が数千䞇〜数億行になり、GROUP BYず゜ヌトが砎綻したす。 しかも集蚈倀も䞍正確になりたす: - `COUNT(o.order_id)` 
 泚文数×レビュヌ数で過倧蚈䞊 - `SUM(o.amount)` 
 レビュヌ数分だけ倚重カりント - `AVG(r.rating)` 
 泚文数の倚い商品の評䟡が䞍圓に重み付けされる ### 2. WHERE句がLEFT JOINの意味を壊しおいる `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は `o.created_at` がNULLの行(=受泚のない商品)を陀倖するため、`orders` ぞのLEFT JOINは**実質INNER JOIN**です。意図が「党商品を出す」ならバグ、「受泚ありのみ」ならINNER JOINず明瀺すべきです。 ### 3. 倖郚キヌ列にむンデックスがない `order_details.product_id`、`reviews.product_id`、`order

応答時間 85.5秒出力 6256 トヌクン

Llama 3.1 8B Instruct

このク゚リは耇雑で、さたざたなテヌブル間のゞョむンを含んでいたす。以䞋は改善点ず最適化策です。 ### 1. むンデックスの远加 珟圚、むンデックスは `products(id)` ず `orders(order_id)` しか存圚したせん。ク゚リは `categories(id)`、`order_details(product_id)`、`reviews(product_id)` にもアクセスしたす。したがっお、むンデックスを远加しおク゚リが実行速床を向䞊させるこずができたす。 ```sql CREATE INDEX idx_categories_id ON categories(id); CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details(product_id); CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews(product_id); ``` ### 2. テヌブル間のJOINの最適化 JOINは耇雑で、JOINが繰り返されるずク゚リの実行速床が䞋がりたす。ク゚リ内のJOINを最適化するには、必芁なカラムをJOINする前にSELECTを䜿甚したす。 ```sql 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

応答時間 38.0秒出力 1025 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ずLlama 3.1 8B Instruct、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は¥739.2、Llama 3.1 8B Instructは¥6.72で、Llama 3.1 8B Instructの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GLM 5.3ずLlama 3.1 8B Instructのコンテキスト長の違いは
GLM 5.3は1,048,576トヌクン、Llama 3.1 8B Instructは131,072トヌクンです。
GLM 5.3ずLlama 3.1 8B Instruct、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が䞊ですGLM 5.3 28䜍、Llama 3.1 8B Instruct 265䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GLM 5.3ずLlama 3.1 8B Instruct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" たたは "llama-3.1-8b-instruct" 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ずLlama 3.1 8B Instruct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をチャットで詊すLlama 3.1 8B Instructをチャットで詊す

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