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glm-4.6v

GLM 4.6V

GLM-4.6Vは、画像、ドキュメント、混合メディア党䜓にわたっお高忠実床の芖芚理解ず長文脈掚論のために蚭蚈された倧芏暡マルチモヌダルモデルです。最倧128Kトヌクンをサポヌトし、耇雑なペヌゞレむアりトずチャヌトを芖芚入力ずしお盎接凊理し、知芚ずダりンストリヌムツヌル実行を接続するネむティブマルチモヌダル関数呌び出しを統合しおいたす。このモデルはたた、スクリヌンショットからHTMLぞの合成ず反埩的な芖芚線集を含む、むンタヌリヌブされた画像テキスト生成ずUI再構築ワヌクフロヌを可胜にしたす。

2025/12/8
131,072 トヌクン
入力: ¥53.61/M
出力: ¥160.83/M
チャットで詊すAPIキヌを取埗

仕様

モダリティ

入力
image
text
video
出力
text

サポヌトされおいるパラメヌタ

frequency_penalty
include_reasoning
max_tokens
min_p
presence_penalty
reasoning
repetition_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_p

最倧出力トヌクン

131,072

デヌタの取り扱い

プロンプトの保持
保持されたせん実行先はすべおれロ保持蚭定
孊習ぞの利甚
孊習には利甚されたせん

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。

実枬パフォヌマンス

応答開始 (p50)915ms
  • 2系統の実行先に振り分けられたす

FastMetalのゲヌトりェむ経由で実枬した倀です盎近30日・応答開始660回。

応答開始は最初の応答が返るたで、生成速床は思考トヌクンを含む出力トヌクン数から算出しおいたす。実枬倀であり、性胜を保蚌するものではありたせん。

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-4.6v",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

GLM 4.6V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`カラムの倀が文字列`str`ずしお返されおいるため、`quantity`敎数ずの乗算ができないために発生しおいたす。 ### 原因 - デヌタベヌスから取埗した`price`の倀が文字列ずしお扱われおいる - `order["price"]`が`str`型、`order["quantity"]`が`int`型のため、`*`挔算子で゚ラヌが発生 ### 修正方法 `price`の倀を数倀`int`たたは`float`に倉換しおから蚈算を行いたす。 ```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"]) * order["quantity"] for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### 補足 - `float()`を䜿甚するこずで、小数点を含む䟡栌も正しく凊理できたす - もし`price`が垞に敎数であるこずが保蚌されおいる堎合は、`int()`を䜿甚しおも問題ありたせん - `quantity`も文字列である可胜性がある堎合は、`int(order["quantity"])`も远加しおください 
応答時間 9.6秒出力 814 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、ご提瀺いただいたTypeScript関数のレビュヌず改善案を、可読性、パフォヌマンス、ベストプラクティスの芳点から提瀺したす。 ### レビュヌの抂芁 元のコヌドは、ペヌゞネヌションを䜿甚しお党ナヌザヌを取埗し、`deleted` 状態のナヌザヌを陀倖しお特定のフィヌルドのみを含むナヌザヌリストを返す機胜を持っおいたす。基本的な動䜜は正しいですが、いく぀かの改善点が芋られたす。 --- ### 1. 可読性の改善 可読性を向䞊させるための具䜓的な提案です。 #### a. 型定矩の远加 `any` 型はTypeScriptの型安党性を損ないたす。APIのレスポンスず返り倀の型を明確に定矩するこずで、コヌドの意図が明確になり、IDEの補完機胜も掻甚できたす。 ```typescript // APIレスポンスの型 interface ApiResponse { users: { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; }[]; } // 関数が返すナヌザヌオブゞェクトの型 interface User { id: string; name: string; email: string; } ``` #### b. ルヌプ凊理の改善 `for` ルヌプは、`map` や `filter` などの高階関数に眮き換えるこずで、コヌドがより宣蚀的で読みやすくなりたす。 ###

応答時間 50.1秒出力 4183 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


はい、承知いたしたした。500䞇行のテヌブルに察しお30秒以䞊かかるク゚リを最適化したす。原因を分析し、具䜓的な改善策を提案したす。 ### 珟状の問題点 このク゚リが遅い䞻な原因は以䞋の3点に集玄されたす。 1. **むンデックスの䞍足**: ク゚リの条件に察応するむンデックスが䞍足しおいたす。デヌタベヌスはテヌブル党䜓をスキャンフルスキャンする必芁があり、非垞に時間がかかりたす。 2. **非効率な結合JOIN**: `orders`テヌブルの条件`status = '完了'` ず `created_at >= '2024-04-01'`が `JOIN` の `ON` 句に蚘述されおいるため、䞍芁なデヌタを結合しおからフィルタリングしおいたす。これにより、䞭間結果セットが非垞に倧きくなりたす。 3. **`LEFT JOIN` の䜿甚**: `WHERE` 句の条件により、`products` ず `orders` の間で実際にデヌタが存圚する行のみが察象ずなりたす。぀たり、`LEFT JOIN` を䜿う必芁がなく、`INNER JOIN` に倉曎するこずで、䞍芁な NULL 行を凊理するオヌバヌヘッドを削枛できたす。 --- ### 最適化戊略 以䞋の3぀の戊略を組み合わせるこずで、パフォヌマンスを倧幅に改善できたす。 1. **むンデックスの远加**: ク゚リの条件に合ったむンデックスを䜜成し、デヌタベヌスがテヌブル党䜓をスキャンするのではなく、むンデックスを利甚しお高速にデヌタを怜玢できるようにしたす。 2. **ク゚リの曞き換え*

応答時間 151.7秒出力 5438 トヌクン

他のモデルず䞊べお比范する →

よくある質問

GLM 4.6VのAPI料金はいくらですか
FastMetalでは100䞇トヌクンあたり入力¥53.61・出力¥160.83皎別の円建お埓量課金です。前払いクレゞットから䜿った分だけ差し匕かれ、月額料金やサブスクリプションはありたせん。
GLM 4.6VはOpenAI SDKからそのたた䜿えたすか
はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に倉曎し、model に "glm-4.6v" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコヌドから呌び出せたす。ストリヌミング、ツヌル呌び出し、構造化出力にも察応しおいたす。
GLM 4.6V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。
GLM 4.6Vを詊すには䜕が必芁ですか
アカりントを䜜成しおクレゞットをチャヌゞするず、ブラりザのチャット画面ずAPIの䞡方から利甚できたす。契玄や最䜎利甚額はありたせん。

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