Minimax-M2.5 と GLM-5 の比較：OpenClaw にはどちらの大規模言語モデルがコストパフォーマンスに優れているか

著者注：価格、パフォーマンス、ツール呼び出し能力などの観点から Minimax-M2.5 と GLM-5 を比較し、OpenClaw シナリオにおいて最もコスパの高い大規模言語モデル案を選定する手助けをします。

OpenClaw は 2026 年初頭に最も話題となったオープンソース AI Agent フレームワークで、リリースから 2 週間足らずで 17.5 万 GitHub スターを突破しました。WhatsApp、Telegram、Slack などのチャネルを通じて自律的にタスクを実行できますが、モデルの選択が使用コストとタスクの完了品質を直接左右します。

コアバリュー: この記事を読み終える頃には、Minimax-M2.5 と GLM-5 がそれぞれどのような OpenClaw の利用シーンに適しているか、そして最小のコストで最高の効果を得る方法が明確になります。

OpenClaw モデル選定のコア指標

OpenClaw は自律的にタスクを実行する AI Agent であり、一般的なチャットシーンとは異なり、モデルに対する要求がより具体的です。モデル選びを間違えると、タスクの失敗だけでなく、トークン費用が跳ね上がるリスクがあります。

OpenClaw におけるモデルの最低要件

OpenClaw コミュニティの実践経験によると、メインモデルには少なくとも 14B（140 億）以上のパラメータが必要であり（8B 以下ではツール呼び出しのハルシネーションが発生しやすいため）、コンテキストウィンドウは 32K 以上が推奨されます。Minimax-M2.5 と GLM-5 はどちらもこの基準を大きく上回っていますが、問題は 「どちらも動作する中で、どちらの方がお得か？」 という点です。

Minimax-M2.5 と GLM-5 OpenClaw コスパ全面比較

モデル基本スペック比較

OpenClaw キーパフォーマンス比較

この表は、OpenClaw の体験とコストに直接影響する、選択の核心的な根拠となります。

🎯 重要な発見: Minimax-M2.5 のトークン価格は GLM-5 の 38%-47% に過ぎませんが、OpenClaw の最も核心的な能力であるコーディングとツール呼び出しにおいて、同等またはそれ以上のパフォーマンスを示しています。これは、ほとんどの OpenClaw ユーザーにとって、M2.5 のコスパが著しく高いことを意味します。

OpenClaw の各シーンにおけるモデル選択のアドバイス

使用シーンによってモデルに求められる能力の重点は異なります。以下は OpenClaw の典型的なシーン別の推奨事項です。

Minimax-M2.5 を選ぶべきシーン

• 日常的な自動化タスク: メッセージの定期送信、カレンダー管理、ファイル整理などの高頻度かつ低複雑度のタスク。M2.5 の低価格なメリットは、大量の呼び出しにおいて顕著な効果を発揮します。
• コーディング補助: SWE-Bench 80.2% という成績は、M2.5 がコード生成やデバッグの面で優れた能力を持っていることを示しています。
• Office ドキュメント生成: M2.5 は Word/PPT/Excel タスクにおいて平均勝率 59% を誇り、ドキュメント自動化フローに適しています。
• 予算に敏感な長期実行: OpenClaw の Heartbeat スケジューラは定期的にモデルを起動してタスクを実行します。長期的な運用において、M2.5 は費用を 50% 以上節約できます。

GLM-5 を選ぶべきシーン

• 複雑な推論タスク: AA 智能指数が 50 点（M2.5 は 42 点）であり、多段階の推論や論理分析において GLM-5 の方が安定しています。
• 知識集約型の Q&A: 幻覚率が 56% 大幅に低減されており、メールのドラフト作成や研究の要約など、信頼性の高い情報出力が必要なタスクでは GLM-5 がより信頼できます。
• エージェントチェーンのオーケストレーション: AA Agentic 指数が 63 点（オープンソースモデルで最高）に達しており、複雑な多段階のエージェントワークフローに適しています。

OpenClawでMinimax-M2.5とGLM-5を使いこなす：クイックスタートガイド

シンプルな実装例

APIYIプラットフォームを利用すれば、modelパラメータを変更するだけで、これら2つのモデルを簡単に切り替えて使用できます。

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Minimax-M2.5を使用（コストパフォーマンス重視）
response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "指定したディレクトリのファイル変更を監視するPythonスクリプトを書いてください"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# GLM-5を使用（より強力な推論能力）
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "この売上データのトレンドを分析し、最適化のためのアドバイスをください"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# ツール呼び出しの例（OpenClawのコア機能）
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "run_shell_command",
        "description": "Shellコマンドを実行する",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "command": {"type": "string", "description": "実行するコマンド"}
            },
            "required": ["command"]
        }
    }
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m2.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "現在のディレクトリにあるすべてのPythonファイルを確認してください"}],
    tools=tools
)
print(response.choices[0].message)

アドバイス: APIYI（apiyi.com）で無料テストクレジットを取得すれば、両方のモデルを直接呼び出してテストできます。プラットフォームはデフォルトで公式サイト価格の12%オフ（88%の価格）となっており、OpenClawを長期利用する場合、コストを大幅に削減できます。

OpenClaw モデルコストの試算比較

典型的なOpenClawユーザーが1日50回のエージェントタスクを実行し、1回あたり平均5,000入力トークンと2,000出力トークンを消費すると仮定した場合の試算です。

🎯 コストに関する結論: Minimax-M2.5とAPIYIの12%オフ特典を組み合わせれば、月額コストは約$5程度に抑えられ、GLM-5の半分以下で済みます。予算が限られているものの、OpenClawを長期運用したいユーザーにとって、M2.5は非常に現実的な選択肢です。

もちろん、複雑な推論や高い信頼性が求められるタスクであれば、月に追加で$7を投資して、より強力な推論能力と低いハルシネーション率（幻覚率）を持つGLM-5を選ぶのも賢明な投資と言えるでしょう。

よくある質問

まとめ

OpenClawのモデル選びにおける核心的なアドバイスは以下の通りです：

1. コストパフォーマンスを追求するならMinimax-M2.5: 価格はGLM-5のわずか38%〜47%でありながら、コーディング能力やツール呼び出し能力に優れており、OpenClawのほとんどの日常的なシナリオに適しています。
2. 推論の質を追求するならGLM-5: AAインテリジェンス指数が19%高く、ハルシネーション（幻覚）率が56%低減されています。複雑な推論や知識集約型のタスクに最適です。
3. ベストな戦略は「ハイブリッド運用」: 日常的なタスクはM2.5でコストを抑え、複雑なタスクはGLM-5に切り替えて品質を担保するのが賢明です。

どちらのモデルもAPIYIプラットフォームで提供されており、デフォルトで公式サイト価格の12%オフで利用可能です。APIYI（apiyi.com）で無料のテスト用クレジットを取得し、実際のOpenClawタスクで2つのモデルのパフォーマンスを直接比較してみることをお勧めします。

📚 参考文献・リソース

1. OpenClaw 公式ドキュメント: モデルプロバイダー設定ガイド

   • リンク: docs.openclaw.ai/concepts/model-providers
   • 説明: OpenClaw でカスタムモデルを設定する方法について確認できます。

2. Minimax-M2.5 公式紹介: モデルの技術仕様とパフォーマンスデータ

   • リンク: minimax.io/news/minimax-m25
   • 説明: M2.5 の完全なベンチマーク結果とアーキテクチャの詳細を確認できます。

3. GLM-5 技術ドキュメント: モデルの能力と API インターフェースの説明

   • リンク: docs.z.ai/guides/llm/glm-5
   • 説明: GLM-5 の推論能力とマルチモーダル特性について確認できます。

4. Artificial Analysis モデル比較: 第三方機関による独立評価データ

   • リンク: artificialanalysis.ai/models/comparisons/minimax-m2-5-vs-glm-5
   • 説明: パフォーマンス、速度、価格に関する客観的な比較データを確認できます。

著者: 技術チーム
技術交流: OpenClaw のモデル選択に関する経験をぜひコメント欄で共有してください。最新の AI モデル情報は APIYI apiyi.com でご確認いただけます。