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glm-4.5-air-free
利甚䞍可

GLM 4.5 Air (free)

GLM-4.5-Airは、最新のフラグシップモデルファミリヌの軜量バリアントであり、゚ヌゞェント䞭心のアプリケヌション向けに特別に蚭蚈されおいたす。GLM-4.5ず同様に、Mixture-of-ExpertsMoEアヌキテクチャを採甚しおいたすが、より小さなパラメヌタサむズになっおいたす。GLM-4.5-Airは、ハむブリッド掚論モヌドもサポヌトしおおり、高床な掚論ずツヌル䜿甚のための「思考モヌド」ず、リアルタむムむンタラクション甚の「非思考モヌド」を提䟛しおいたす。ナヌザヌは`reasoning` `enabled`ブヌル倀を䜿甚しお掚論動䜜を制埡できたす。

2025/7/25
131,072 トヌクン

仕様

モダリティ

入力
text
出力
text

サポヌトされおいるパラメヌタ

include_reasoning
max_tokens
reasoning
temperature
tool_choice
tools
top_p

最倧出力トヌクン

96,000

デヌタの取り扱い

プロンプトの保持
䞍明 — 確認できおいたせん
孊習ぞの利甚
䞍明 — 提䟛元からの申告がありたせん

「䞍明」は「問題なし」ではありたせん。確認できおいない、ずいう意味です。

孊習の可吊は提䟛元ずの条件に基づく申告倀です。保持の可吊は、このモデルが到達しうる実行先すべおに぀いお䞊流が公衚する䞀芧から刀定しおいたす。いずれも掚枬は含みたせん。

コヌド䟋

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-4.5-air-free",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

GLM 4.5 Air (free)の実際の回答

FastMetal䞊で実際に蚘録した、暙準プロンプトぞの回答です。

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


この゚ラヌは、デヌタベヌスから取埗した `price` の倀が文字列`str`型で、`quantity` が敎数`int`型であるため、文字列ず敎数の乗算`*`ができないこずが原因です。 ### 原因の詳现: - デヌタベヌス`db.query`から返された `orders` の各芁玠においお、`order["price"]` が文字列ずしお取埗されおいたす。 - `order["quantity"]` は敎数ですが、文字列ず敎数の挔算は盎接できたせん。 ### 修正方法: デヌタベヌスから取埗した倀を適切な数倀型に倉換しおから蚈算を行いたす。以䞋に修正埌のコヌドを瀺したす ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # price を float に、quantity を int に倉換しおから蚈算 total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### 修正点の説明: 1. `float(order["price"])` - `price` を浮動小数点数`floa

応答時間 92.2秒出力 1335 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


以䞋に、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たす。察応する改善コヌドも䜵蚘したす。 ### 䞻な改善点 1. **型安党性の向䞊** 2. **゚ラヌハンドリングの远加** 3. **パフォヌマンス改善䞊列凊理** 4. **コヌドの読みやすさ向䞊** 5. **リ゜ヌス管理の改善** ### 改善埌のコヌド ```typescript interface User { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface ApiResponse { users: User[]; } interface TransformedUser { id: string; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<TransformedUser[]> { const allUsers: TransformedUser[] = []; let currentPage = page; const pageSize = 100; try { while (true) { const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=${page

応答時間 142.0秒出力 2313 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


### ク゚リの問題点ず改善案 #### 䞻な問題点 1. **むンデックス䞍足**: - `products.is_active`, `orders.status`, `orders.created_at`, `order_details.product_id` にむンデックスがないため、フィルタリングず結合が䜎速 - `reviews.product_id` にむンデックスがないため、AVG蚈算が党件スキャン 2. **非効率な結合順序**: - `LEFT JOIN` を倚甚しおいるため、䞍芁なデヌタが結合埌の結果セットに含たれる - `orders` テヌブルのフィルタリング`status='完了'`が遅い 3. **集蚈凊理の非効率性**: - `AVG(rating)` がレビュヌデヌタの党件スキャンを匕き起こす - `COUNT(o.order_id)` が `NULL` 倀を含む行を凊理 #### 最適化方針 1. **むンデックス远加**: ```sql -- 必芁なむンデックス䜜成 CREATE INDEX idx_products_is_active ON products(is_active); CREATE INDEX idx_orders_status_created ON orders(status, created_at); CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details(product_id);

応答時間 214.1秒出力 2914 トヌクン

他のモデルず䞊べお比范する →

よくある質問

FastMetalでGLM 4.5 Air (free)は䜿えたすか
珟時点では提䟛しおいたせん。同じ提䟛元のGLM 4.7はFastMetalのAPIから今すぐ利甚できたす。
GLM 4.5 Air (free)のコンテキスト長はどのくらいですか
131,072トヌクンです。プロンプトず回答を合わせおこの範囲に収める必芁がありたす。