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回答の長さは同じ、トークンは12倍 — DeepSeek V4.1 Flash と GLM 5.3 Flash
同じ43本のプロンプトを両モデルに流し、出力トークンと所要時間を記録しました。見える回答の量はほぼ同じなのに、支払いは4倍違います。差はすべて「考えている時間」から来ています。
DeepSeek V4.1 Flash が利用可能に — 1Mコンテキストと画像入力、推論レベルの選択
DeepSeek V4.1 Flash が FastMetal で使えるようになりました。100万トークンのコンテキストに加え、Flash 系では初めて画像入力に対応。推論レベルを low まで下げられるのが実用上の要点です。
800のウェブサイトを、どのモデルに任せるか
失効ドメインを800件保有していますが、割ける時間は週に4時間ほどしかありません。そのすべてに文章を書かせる言語モデルをどう選んだのか。そして「測っていたのは自分の計測器だった」と気づくまでに、2回のランを要した記録です。
OpenAI 4モデルの使い分け：Astra・Sol・Terra・Luna はどれを選ぶか
FastMetal で使える OpenAI の4モデル、GPT-6 Astra と GPT-5.6 Sol / Terra / Luna。文脈長も入出力も共通で、実質的な違いは単価と推論の扱いです。用途別の選び方を整理します。
拡散型LLMは本当に速いのか：Mercury 2.5 と Solar Pro 4 を43問で比較
並列生成をうたう拡散型LLM Mercury 2.5 を、価格帯の近い Solar Pro 4 と同じ43問で比べました。速度は平均7.3倍。ただし出力トークンは約1.8倍で、文字数は半分でした。
GPT-6 Astra と Claude Fable 5.1、単価は同じでも請求は約2.4倍
両モデルのトークン単価の差はわずか4%です。ところが同じ43問を投げたところ、Claude Fable 5.1 の出力トークンは43問すべてで GPT-6 Astra を上回り、合計で約2.4倍になりました。
拡散型LLM「Mercury 2.5」が利用可能になりました
Inception の Mercury 2.5（mercury-2.5）が FastMetal で利用可能になりました。トークンを1つずつ生成せず、複数を並列に生成して精緻化する拡散型 LLM（dLLM）です。26万トークンの文脈とツール呼び出しに対応しています。
GPT-6 Astra と GPT-6 Astra Pro が利用可能になりました
OpenAI の GPT-6 Astra（gpt-6-astra）と、同じモデルを pro モードで動かす GPT-6 Astra Pro が FastMetal で利用可能になりました。105万トークンの文脈と推論レベルの指定に対応します。
Meta の Muse Spark 1.3 が利用可能になりました
Meta のフラッグシップ Muse Spark の最新版 1.3 が FastMetal で使えるようになりました。約104万トークンの文脈長はそのまま、単価も 1.2 から据え置きです。
日本で使えるAI APIゲートウェイ比較 2026年9月版
この4か月で、日本向けのAI APIゲートウェイが2つ増えました。OpenRouter・ロリポップ！AIゲートウェイ・OrcaRouter・さくらのAI Engine・FastMetalを、通貨と支払い方法、モデルの幅、自動ルーティング、モダリティの4軸で比較します。
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