GLM 4.7は、推論、知識分析、長文コンテンツ生成のために構築された、高度な358BパラメータのAIモデルです。巨大な203Kトークンのコンテキストウィンドウ、特殊な「思考」モード、構造化出力をサポートしており、より小さなモデルでは扱いにくい複雑なタスクを処理します。高価なGPU環境の頭痛の種は忘れてください。APIアクセスにより、使用した分だけ支払うだけで、そのフルパワーを即座に活用できます。リアルタイムチャット、多段階推論、大規模なドキュメント処理など、GLM 4.7はそれを可能にします。
GLM 4.7 モデル概要
| 仕様 | 値 |
|---|---|
| 総パラメータ数 | 358.3B (1フォワードパスあたり32Bがアクティブ) |
| アーキテクチャ | GLM 4 MoE Transformer (160ルーティング + 1共有エキスパート、トークンあたり8アクティブ) |
| コンテキストウィンドウ | 202,752 トークン |
| 最大出力トークン数 | 128K–131K (プロバイダー依存) |
| 精度 | bfloat16 (FP8バリアントあり) |
| ライセンス | MIT |
| 特殊機能 | インターリーブ/保持/ターンレベル思考モード、関数呼び出し、構造化出力 |
GLM 4.7 のベンチマークパフォーマンス
| ベンチマーク | GLM 4.7 | Claude Sonnet 4.5 | GPT-5-High | DeepSeek V3.2 |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 84.3 | 88.2 | 87.5 | 85.0 |
| GPQA-Diamond | 85.7 | 83.4 | 85.7 | 82.4 |
| AIME 2025 | 95.7 | 87.0 | 94.6 | 93.1 |
| LiveCodeBench-v6 | 84.9 | 64.0 | 87.0 | 83.3 |
| SWE-bench Verified | 73.8 | 77.2 | 74.9 | 73.1 |
| Terminal Bench 2.0 | 41.0 | 42.8 | 35.2 | 46.4 |
| τ²-Bench (ツール使用) | 87.4 | 87.2 | 82.4 | 85.3 |
GLM 4.7 は、一般知識、推論、数学ベンチマークにおいて強力で一貫したパフォーマンスを示しており、特に AIME 2025 や LiveCodeBench-v6 のようなタスクで高いスコアを記録しています。一方で、Terminal Bench 2.0 や SWE-bench のようなツール使用やソフトウェアエンジニアリングのベンチマークではやや低い結果となっています。これは、GLM 4.7 が複雑な質問応答やデータ分析のような推論集約型および知識駆動型のアプリケーションに最も適している一方、直接的なコード実行やソフトウェアツールの操作を必要とするタスクには最適ではない可能性があることを示唆しています。
APIアクセスがGLM 4.7にとって重要な理由は？
358B MoEモデルをセルフホスティングするには、大量のGPUメモリが必要です。トークンごとにアクティブなパラメータ数に関係なく、推論時にフルウェイトセットがVRAMに収まる必要があります。以下の表は、各量子化レベルでのハードウェア要件を示しています。
| 量子化 | 必要なVRAM | 最小H100 80GB |
|---|---|---|
| BF16 (フル精度) | 717 GB | 9× H100 |
| FP8 / Q8_0 | 381 GB | 5× H100 |
| Q4_K_M | 216 GB | 3× H100 |
| Q3_K_M | 171 GB | 3× H100 |
| Q2_K | 131 GB | 2× H100 |
GLM 4.7 のセルフホスティングには非常に高価なGPUが必要です（最小デプロイメントで2×H100、本番品質のFP8で5×H100）。そのためインフラコストが高くなります。APIを使用すると、これらの固定費を回避し、実際の使用量に対してのみ課金されるため、中程度のワークロードでははるかに費用対効果が高くなります。
GLM 4.7 APIプロバイダーの選び方
APIプロバイダーの選択は、5つのメトリクスに依存します：最大出力トークン数、入出力価格、レイテンシー（最初のトークンまでの時間）、スループット（1秒あたりのトークン数）、コンテキストウィンドウのサポートです。以下の表は、各メトリクスの定義と、さまざまなユースケースへの影響を示しています。
| メトリクス | 定義 | なぜ重要か |
|---|---|---|
| 最大出力トークン数 | モデルが1回の応答で生成できる最大トークン数 | 長文コンテンツ生成（ドキュメント、レポート、コードリファクタリング）を制限します。 |
| 入力コスト | 100万入力トークンあたりの価格（プロンプト＋コンテキスト） | 長いコンテキストのユースケース（リポジトリ分析、複数ファイルコードレビュー）でコストを支配します。 |
| 出力コスト | 100万出力トークンあたりの価格（生成された応答） | 高出力シナリオ（コード生成、コンテンツ作成）でコストを押し上げます。 |
| キャッシュ読み取り | キャッシュされたプロンプトプレフィックスを再利用するための割引レート | 繰り返しのシステムプロンプトや長いコンテキストの再利用でのコスト削減に役立ちます。 |
| レイテンシー (TTFT) | 最初のトークンまでの時間（秒） | リアルタイムチャットや対話型UIにとって重要。0.7秒未満で即時感、2秒超でユーザー離脱が発生します。 |
| スループット | ストリーミング中に1秒あたりに生成されるトークン数 | 長い出力の体感速度に影響します。 |
重要なポイント： 長いコンテキストのワークフロー（リポジトリ分析、ドキュメント処理）は、入力コストとコンテキストウィンドウのサポートを最適化します。高出力シナリオ（コード生成、コンテンツ作成）は、出力コストとスループットを優先します。リアルタイムアプリケーション（チャット、コーディングアシスタント）は、何よりも1秒未満のTTFTを必要とします。キャッシュ読み取り価格は、同じ長いシステムプロンプトが多くのリクエストで再利用される場合に重要になります。
GLM 4.7 APIプロバイダー比較
GLM 4.7 プロバイダーにはそれぞれ明確な強みがあります。
- Novita AI は低いキャッシュコストと高速なレイテンシーを提供し、インタラクティブなアプリケーションに最適です。
- SiliconFlow は最も長いコンテキストウィンドウと最大のトークン容量をサポートし、長文ドキュメント処理や大規模コードベースに適しています。
- Z.ai (公式) は公式チャネルを通じて信頼性が高く安定したパフォーマンスを提供します。
- Atlas Cloud は最も低い出力コストとバランスの取れたコンテキスト制限を持ち、コンテンツやコード生成のような高出力シナリオに費用対効果が高いです。
Novita AI：高速、コスト効率、高スループット
オプションA：プレイグラウンドを使用する
GLM 4.7 を体験する最も簡単な方法は、Novita AI プレイグラウンドで直接試すことです。Novita AI プレイグラウンドでは、GLM 4.7 を即座に操作開始できます。セットアップもコードも不要です。サインアップしてプレイグラウンドを開き、プロンプトをリアルタイムでテストするだけです。新規アカウントには登録後に無料クレジットが付与されるので、すぐにモデルを試すことができます。
オプションB：API経由で統合する
Novita AI の統合REST APIを使用して、GLM 4.7 をアプリケーションに接続します。
Novita AI でAPIキーを取得する
ステップ1：アカウントを作成またはログイン
[https://novita.ai](https://novita.ai) にアクセスし、サインアップするか既存のアカウントにログインします。
ステップ2：キー管理に移動
ログイン後、「API Keys」を見つけます。
ステップ3：新しいキーを作成
「Add New Key」ボタンをクリックします。
ステップ4：キーをすぐに保存
キーが生成されたらすぐにコピーして保存します。通常、キーは一度だけ表示され、後で取得することはできません。パスワードマネージャーや暗号化メモなどの安全な場所にキーを保管してください。
直接API統合
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="zai-org/glm-4.7",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=131072,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
OpenAI Agents SDK を使用したマルチエージェントワークフロー
プラグアンドプレイ統合で高度なエージェントシステムを構築。ネイティブ関数呼び出しによるハンドオフ、ルーティング、ツール使用をサポートし、複雑なマルチステップタスクのためのフルロングコンテキストウィンドウも利用できます。
オプションC：サードパーティプラットフォームと接続する
既にエージェントフレームワークや開発者ツールを使用して構築している場合、Novita AI は最小限の摩擦で接続できるように設計されています。
- エージェントフレームワーク＆アプリビルダー： Novita のステップバイステップ統合ガイドに従って、Continue、AnythingLLM、LangChain、Langflow などの人気ツールと接続します。
- Hugging Face Hub： Novita は Hugging Face で Inference Provider としてリストされており、Hugging Face のプロバイダーワークフローとエコシステムを介してサポートされているモデルを実行できます。
- OpenAI互換API： Novita のLLMエンドポイントは OpenAI API標準と互換性 があるため、既存のOpenAIスタイルのアプリを簡単に移行でき、多くのOpenAI互換ツール（Cline、Cursor、Trae、Qwen Code）を接続できます。
- Anthropic互換API（Claude Codeワークフロー）： Novita は Anthropic SDK互換 のアクセスも提供しており、Novita バックのモデルを Claude Code スタイルのエージェンティックコーディングワークフローに統合できます。
- OpenCode（ビルトインプロバイダー）： Novita AI は OpenCode に サポートされているプロバイダー として直接統合されているため、ユーザーは手動設定なしで OpenCode 内で Novita を選択できます。
SiliconFlow：超長コンテキスト、最大スループット
SiliconFlow は、GLM 4.7 を含む多くのサードパーティLLMをホストするクラウドプロバイダーであり、長いコンテキストと高スループットに重点を置いています。大規模なドキュメント処理、長いコードベース、または多くの並列リクエストを効率的に処理する必要があるアプリケーションに適しています。
Z.AI (公式)：完全な機能セットと公式の信頼性
Z.AI (公式) は GLM ファミリーのホームプラットフォームであり、公式APIを通じて GLM 4.7 を公開しています。主要な上流プロバイダーであるため、通常は最も完全な機能セットを提供しており、高度な推論およびコーディング機能、新しいモードや「思考」機能への早期アクセスが含まれます。モデルの品質、安定性、そして最新の GLM リリースとの整合性を重視する本番ユースケースを対象としています。
Atlas Cloud：低出力コストとバランスの取れたパフォーマンス
Atlas Cloud はマルチモデル推論プラットフォームであり、GLM 4.7 の提供をコスト効率が高くバランスの取れた選択肢として位置づけています。低い出力トークン価格を強調しつつ、競争力のあるレイテンシー、コンテキスト長、スループットを提供しており、大量のコンテンツやコード生成ワークロードに魅力的です。
結論
GLM 4.7 のデプロイは、プロバイダー固有の利点を活かしてこれまで以上に簡単になりました。
- Novita AI： 高速、コスト効率、高スループット—インタラクティブなアプリに最適。
- SiliconFlow： 巨大なドキュメントやコードベース向けの超長コンテキストと最大スループット。
- Z.ai (公式)： 本番環境対応デプロイのための完全な機能セットと公式の信頼性。
- Atlas Cloud： 高負荷ワークロード向けの低出力コストとバランスの取れたパフォーマンス。
適切なAPIを選択することで、開発者は GLM 4.7 のフルポテンシャルを引き出し、よりスマートなアプリを構築し、ワークフローを加速し、インフラのオーバーヘッドなしで大規模な結果を提供できます。
よくある質問
インタラクティブなアプリケーションに最適な GLM 4.7 APIプロバイダーはどれですか？
リアルタイムチャット、コーディングアシスタント、またはマルチステップエージェントワークフローには、Novita AI が最も低いレイテンシーと高スループットを提供し、コストを管理しながらインタラクションを瞬時に感じさせます。
既存のアプリに GLM 4.7 を簡単に統合できますか？
もちろんです。Novita AI は OpenAI API の他、LangChain、Langflow、エージェントSDKなどの人気フレームワーク向けのガイドを提供しているため、コードを書き換えることなく GLM 4.7 を組み込むことができます。
Novita AI は、開発者やスタートアップが高性能、信頼性、コスト効率の高いモデルとエージェントアプリケーションを構築、デプロイ、スケーリングするための AI & エージェントクラウドプラットフォームです。
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