GLM 5.3のAPI料金はいくらですか？

FastMetalでは100万トークンあたり入力¥235.2・出力¥739.2（税別）の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。

GLM 5.3はOpenAI SDKからそのまま使えますか？

はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "glm-5.3" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。

GLM 5.3のコンテキスト長はどのくらいですか？

1,048,576トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。

GLM 5.3を試すには何が必要ですか？

アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

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Z.ai

glm-5.3

GLM 5.3

GLM-5.3はZ.aiの大規模推論モデルで、複雑なソフトウェアエンジニアリングと長期的なエージェントタスク向けに構築されています。テキスト入力と出力をサポートし、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えており、改善されています...

2026/8/18

1,048,576 トークン

入力: ¥235.2/M

出力: ¥739.2/M

チャットで試す APIキーを取得

仕様

モダリティ

入力

text

出力

text

サポートされているパラメータ

include_reasoning

max_tokens

reasoning

reasoning_effort

response_format

temperature

tool_choice

tools

top_k

top_p

最大出力トークン

131,072

推論設定

既定の動作: 思考オン（強度: max）
指定できる強度: max
high
low
思考のオフ: 不可（常に思考します）

思考の制御方法と課金を見る

データの取り扱い

プロンプトの保持: 不明 — 確認できていません
学習への利用: 不明 — 提供元からの申告がありません

「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

実測パフォーマンス

応答開始 (p50)1.1s

FastMetalのゲートウェイ経由で実測した値です（直近30日・応答開始654回）。

応答開始は最初の応答が返るまで、生成速度は思考トークンを含む出力トークン数から算出しています。実測値であり、性能を保証するものではありません。

コード例

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

GLM 5.3の実際の回答

FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

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…

## 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

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…

# 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

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 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…

# ボトルネックの分析このクエリが遅い原因は大きく4つあり、中には**速度だけでなく集計結果が誤る致命的な問題**も含まれています。 ### 1. ファンアウト(多対多結合)による行の爆発 ← 最重要 `order_details`(1商品に複数行)と `reviews`(1商品に複数行)を同じ `product_id` で結合しているため、**掛け算で行が膨張**します。例：ある商品に注文明細100件・レビュー20件 → 結合後に **2,000行** 生成。500万行テーブルでは中間結果が数千万〜数億行になり、GROUP BYとソートが破綻します。しかも集計値も不正確になります: - `COUNT(o.order_id)` … 注文数×レビュー数で過大計上 - `SUM(o.amount)` … レビュー数分だけ多重カウント - `AVG(r.rating)` … 注文数の多い商品の評価が不当に重み付けされる ### 2. WHERE句がLEFT JOINの意味を壊している `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は `o.created_at` がNULLの行(=受注のない商品)を除外するため、`orders` へのLEFT JOINは**実質INNER JOIN**です。意図が「全商品を出す」ならバグ、「受注ありのみ」ならINNER JOINと明示すべきです。 ### 3. 外部キー列にインデックスがない `order_details.product_id`、`reviews.product_id`、`order…

応答時間 85.5秒出力 6256 トークン

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よくある質問

GLM 5.3のAPI料金はいくらですか？: FastMetalでは100万トークンあたり入力¥235.2・出力¥739.2（税別）の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
GLM 5.3はOpenAI SDKからそのまま使えますか？: はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "glm-5.3" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
GLM 5.3のコンテキスト長はどのくらいですか？: 1,048,576トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
GLM 5.3を試すには何が必要ですか？: アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。