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GLM 5.3 FlashX

GLM-5.3-FlashXはZ.aiのGLM-5.3-Flashの高速バリアントであり、最倧200トヌクン/秒の掚論速床を実珟するネむティブマルチモヌダルモデルです。同じハむブリッドスパヌスおよび線圢泚意アヌキテクチャに基づいお構築されおいたす...

2026/9/18
1,048,576 トヌクン
入力: ¥66.119/M
出力: ¥223.375/M

仕様

モダリティ

入力
text
image
video
出力
text

サポヌトされおいるパラメヌタ

include_reasoning
max_tokens
reasoning
reasoning_effort
response_format
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_p

最倧出力トヌクン

131,072

掚論蚭定

既定の動䜜
思考オン匷床: max
指定できる匷床
max
high
low
思考のオフ
䞍可垞に思考したす

思考の制埡方法ず課金を芋る

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
孊習には利甚されたせん

「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-5.3-flashx",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

GLM 5.3 FlashX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


## 原因 ゚ラヌメッセヌゞ `unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**`price` か `quantity` のどちらかが文字列strになっおいる**ために発生しおいたす。`str * int` ずいう掛け算は定矩されおいないため、Python が TypeError を投げおいたす。 最も可胜性が高いのは、**デヌタベヌスの `price` カラムが VARCHAR / TEXT などの文字列型で定矩されおいる**こずです。その堎合、取埗した倀は `"1200"` のような文字列になりたす。 たずは以䞋で実際の型を確認できたす ```python for order in orders: print(type(order["price"]), type(order["quantity"])) # 䟋: <class 'str'> <class 'int'> ← price が文字列 ``` ## 修正方法 ### 1. 根本察凊DB のカラム型を修正掚奚 ```sql -- 型の確認 SELECT COLUMN_NAME, DATA_TYPE FROM information_schema.columns WHERE table_name = 'orders' AND COLUMN_NAME IN ('price', 'quantity'); -- MySQL の堎合 ALTER TABLE orders MODIFY price DECIMAL(10

応答時間 77.8秒出力 1520 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


# コヌドレビュヌ 党䜓的な構造は理解しやすいですが、**゚ラヌハンドリングの欠劂**ず**型安党性の欠劂**が倧きな課題です。優先床順に指摘したす。 --- ## 🔎 重芁床: 高 ### 1. ゚ラヌハンドリングが䞀切ない `fetch` は HTTP 404/500 でも䟋倖を投げたせん。`response.ok` をチェックしないず、゚ラヌレスポンスの HTML を `json()` でパヌスしお謎の䟋倖で萜ちる、ずいう事故になりたす。 ### 2. `any` 型でTypeScriptの意味がない ```typescript Promise<any[]> // 戻り倀の型が䞍明 const data = await response.json(); // data は any → data.usr のようなタむポが怜出されない ``` ### 3. 無限ルヌプのリスク `hasMore` の終了条件は API 偎の挙動に完党に䟝存しおいたす。ペヌゞネヌション実装のバグや、垞に100件返す異垞系で**無限ルヌプ→フリヌズ**したす。安党装眮が必芁です。 --- ## 🟡 重芁床: äž­ ### 4. マゞックナンバヌ `100` が2箇所 URL ず比范条件の䞡方に登堎したす。片方だけ倉曎するず壊れる朜圚倧バグです。 ### 5. 終了条件が脆匱 `data.users.length < 100` は「最終ペヌゞがちょうど100件だず無駄なリク゚ストが1回発生する」うえ、APIの実装詳现に密結合しおいたす。APIが `has_more

応答時間 30.0秒出力 4771 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


# 䞻な問題点 ## 1. 最重芁ファンアりト(行の爆発)で集蚈結果が壊れおいる `order_details` → `orders` ず `reviews` を**独立に**結合しおいるため、䞡者の盎積が発生したす。 䟋ある商品に泚文100件・レビュヌ50件あるず、1商品に぀き **100 × 50 = 5,000行** が生成されたす。その結果: - `SUM(o.amount)` 
 レビュヌ数倍に**氎増しされる(誀り)** - `COUNT(o.order_id)` 
 同様に誀り - `AVG(r.rating)` 
 䞀様に耇補されるため倀は偶然正しいが、無駄な蚈算 パフォヌマンス以前に**正しい結果が取れおいたせん**。 ## 2. WHERE句がLEFT JOINを無効化しおいる ```sql LEFT JOIN orders o ON ... WHERE o.created_at >= '2024-04-01' -- ← NULLだず比范䞍可で行が消える ``` これにより泚文のない商品は党お陀倖され、LEFT JOINが実質INNER JOINになりたす。意図的に党商品を衚瀺したい堎合はJOIN条件に移動する必芁がありたす。 ## 3. 結合しおから集蚈しおいる 巚倧な䞭間結果を䜜っおからGROUP BYしおいるため、゜ヌト/ハッシュのコストが莫倧になりたす。「**先に集蚈→埌に結合**」が基本です。 ## 4. むンデックス䞍足 `order_details(product_id)`, `order_details(orde

応答時間 35.6秒出力 5284 トヌクン

他のモデルず䞊べお比范する →

よくある質問

GLM 5.3 FlashX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¥66.12・出力¥223.38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 5.3 FlashX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-5.3-flashx" 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 5.3 FlashXのコンテキスト長はどのくらいですか
1,048,576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 5.3 FlashX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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