同じ額を払うなら、今の契約を増やす——GLM Coding Plan を検討して契約しなかった理由

枠が足りなくなり、払い先を探した

Claude Code を毎日使っていて、週の使用量の上限に当たるようになった。コーディングの一部を ChatGPT の Codex に移したが、今度は Codex の枠も足りなくなった。追加で払うことは決まっていて、迷ったのは払い先だ。

候補に挙げたのは、Z.ai という会社の GLM Coding Plan だった。安くたくさん使えると聞いていたので、ウェブサイトの表に出る部分くらいのコーディングならそちらに任せ、今の契約の利用量を減らせると考えていた。

結局、契約しなかった。思っていたほど安くなかったうえに、安く使うには渡すデータを切り分ける手間がかかるからだ。同じ額を払うなら、今使っている ChatGPT の契約を上げることにした。

同じ品質のモデルで比べると、Codex のほうが多く使える

GLM は、以前見たときの感覚ではもっと安かった。調べ直すと、上位の Pro プランは月 80 ドルになっていた。

比べるときは、品質の近いモデルどうしをそろえた。個人向け Coding Agent サブスクリプションのコストパフォーマンス比較（きむそん、2026-08-31）は、各社のモデルを性能で3段階に分けていて、ChatGPT の GPT-5.6 Terra と GLM-5.3 をどちらも最上位に入れている。この2つのプランで、1ドルあたりに使える量を比べた。量はトークンで数える。トークンは AI が読み書きする文字の単位で、料金もこれで決まる。表の B は10億、M は100万のことだ。

プラン（モデル）	月額	推定月間トークン	1 ドルあたり
ChatGPT の Codex Pro 5x（GPT-5.6 Terra）	100 ドル	約 7.6〜7.9B	約 76〜79M
GLM Coding Plan Pro（GLM-5.3）	80 ドル	約 1.14〜2.28B	約 14.3〜28.5M

月額だけ見れば 80 ドルのほうが安い。1ドルあたりで見ると、Codex は GLM の 2.7〜5.5 倍のトークンを使える。

モデルそのものの値段は、ほとんど変わらない。同じ出典の推定では、100万トークンあたり Terra が 0.265 ドル、GLM-5.3 が 0.288 ドルだ。違うのは、定額プランでどれだけ使わせてくれるかで、同じ量を使った分だけ払う契約に直すと、Codex のプランは月額の約 20 倍、GLM のプランは約 4〜8 倍の量にあたるとされている。定額プランを比べるときは、モデルの値段より、その月額でどれだけ使えるかを見る。

トークン量は出典記事の推定値で、著者自身が「参考程度に」と断っている。1ドルあたりは、それを月額で割った数字だ。GLM Coding Plan の月額は、2026 年 11 月 12 日に提供元の料金ページで確かめたところ、Lite 18 ドル・Pro 80 ドル・Max 168 ドルで変わっていなかった。ただ、利用の上限は今は週あたりの「クレジット」で示されていて、上の比べ方は 2026 年 8 月時点の推定にもとづく。

手元の Codex の設定も開いてみた。既定で使っていたのは、この比較で上位にいる GPT-5.6 Terra だった。品質に不満はなく、足りなかったのは使える量だけで、Codex で使える量も思っていたより多かった。

安く使うには、渡すデータを切り分ける手間がかかる

もう1つの理由は、データの扱いだ。

もし顧客の個人情報や営業上の秘密が入ったデータをうっかりLLMに渡してしまい、漏れたり、思ってもいない形で学習に使われたりしたら、私はその責任を取れない。だから GLM に任せる範囲は、安全なデータだけを置いた作業用のフォルダに絞るつもりだった。ウェブサイトの表に出る部分のコーディングだけを任せ、セキュリティに関わる部分と、顧客の情報が入る部分は最初から外す。

実際にフォルダを切り出して確かめると、モデルもツールもそのまま動いた。ただ、普段の作業で AI に守らせている決まりごとや、危ない操作の前に止めて確認を求める設定は付いてこなかった。安全に使うための線を、そのフォルダでもう一度引き直すことになる。

OpenAI のサービスも 100% 安全とは言えない。それでも、実績のある提供元として一定は信じて任せられる。出してはいけない情報を出さない決まりは同じように要るが、作業のフォルダを細かく切り分けるところまではしなくて済み、任せられる範囲が広くなる。払う額もほぼ同じだ。これが決め手になり、検討をやめて、入れかけた設定を外した。

年払いにはしない

新しい提供元のプランは、条件が後から変わることがある。出典記事には、低価格を打ち出したモデルで、のちに値上げがあり、定額プランで使える量も当初の 6 倍から 3 倍に下がった例が載っている。今後どこかの新しいプランに入るとしても、月払いにして、条件が変わったらやめる。

使い方によっては、逆の結論になる

GLM の品質を低く見ているわけではない。今回の結論は、私の使い方に合うかどうかで決まった。次の人は、逆の結論になりうる。

• 定額プランを使わず、使った分だけ払う契約で直接使っている人。モデルの値段の差がそのまま料金の差になる
• 上位プランの量を使い切っていない人。量が余っているなら、1ドルあたりの差は気にならない
• AI に守らせる決まりごとや確認の設定をほとんど作っていない人。データを切り分ける手間がもともと小さい

AI の利用料を見直すときは、比較記事を読む前に、今の契約で使える量と手元の設定を確かめる。そのうえで、乗り換え先で安全に使うための手間も費用に入れて比べる。

参考

個人向け Coding Agent サブスクリプションのコストパフォーマンス比較（きむそん、2026-08-31）：https://zenn.dev/kimuson/articles/compare-ai-subscription-20260818