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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。
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。
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。
LLMルーターとは？1つのAPIで複数モデルを使い分ける仕組み
LLMルーターは、リクエストごとに最適なモデルへ振り分ける仕組みです。同じ質問でもモデル間でコストが2,500倍変わる実測データをもとに、その必要性を解説します。
日本国内で動くLLMという選択肢：国内ホストのモデルは本当に速いのか
FastMetalのカタログには国内で実行される9つのモデルがあります。実測してわかった、国内ホストの本当の効果と、推論モデルが請求を膨らませる仕組みを解説します。
LLMのtemperatureとtop_pとは？用途別の設定目安を解説
LLM APIのtemperatureとtop_pは、モデルが次のトークンを選ぶ「揺らぎ」を決めるパラメータです。仕組み、用途別の設定目安、よくある誤解を、コード例つきで解説します。
システムプロンプトとは？役割と書き方、userとの違いを解説
システムプロンプトとは、会話全体に効く「前提の指示」を渡すためのメッセージです。userメッセージとの違い、具体的な書き方のビフォー・アフター、コード例、注意点を開発者向けに解説します。
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