モデル比較

Beam 1.0 501B A23B vs Qwen3.8 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年10月時点)

Beam 1.0 501B A23B(Reflection AI)とQwen3.8 Max(Qwen)を、FastMetalのゲートウェイで実際に呼び出せる条件で比較します。どちらも同じOpenAI互換エンドポイントとAPIキーから利用でき、切り替えは model の文字列を変えるだけです。

スペックと料金

Beam 1.0 501B A23Bqwen logoQwen3.8 Max
提供元Reflection AIQwen
入力(100万トークンあたり)¥67.2¥336
出力(100万トークンあたり)¥201.6¥1,008
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥168¥840
コンテキスト長1,048,576 トークン1,000,000 トークン
リリース日2026/10/162026/8/3
入力モダリティtexttext, image
生成速度 (p50)—55 トークン/秒 (n=25)
アリーナ 総合圏外#24 · ELO 1,482
アリーナ 日本語圏外#23 · ELO 1,475
アリーナ コーディング圏外#30 · ELO 1,523

料金はFastMetalの単価(税別)です。

順位データ: LMArena leaderboard dataset(lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-15時点)。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならBeam 1.0 501B A23B。出力100万トークンあたり¥201.6で、Qwen3.8 Maxより80%安くなります。
  • 長い文書を扱うならBeam 1.0 501B A23B。コンテキスト長は1,048,576トークンで、Qwen3.8 Maxの1,000,000トークンより広くとれます。
  • 迷ったら両方を同じキーで試せます。model の文字列を変えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単価で従量課金されます。

同じプロンプトへの実際の回答

FastMetalのゲートウェイが返した回答をそのまま並べています。ベンチマークの数字ではなく、実際の出力です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

Beam 1.0 501B A23B

原因は、`db.query` の結果で `price` が文字列型(`str`)として返ってきていることです。`str * int` は未サポートなので `TypeError` になります。 DB の列型が `VARCHAR`/`TEXT` だったり、ドライバの返却型が文字列だったりすると起こります。 修正は、計算前に `price` を数値型に変換することです。金額計算では誤差を避けるため `float` より `Decimal` が推奨です。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id ) # 取得値を数値型に正規化する normalized_orders = [] for order in orders: normalized_orders.append({ "price": Decimal(str(order["price"])), "quantity": int(order["quantity"]), }) total = sum( order["price"] * order["quantity"] for…
応答時間 9.2秒出力 779 トークン

Qwen3.8 Max

原因は、`order["price"]` が数値ではなく文字列になっていることです。 エラー内容の ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、次のように「文字列 × 整数」を計算しようとしたときに出ます。 ```python "1000" * 2 ``` 本来は数値として掛け算したいのに、DB から取得した `price` が文字列型になっているため失敗しています。 --- ## 考えられる原因 例えば次のようなケースです。 1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっている 2. DB ドライバが価格を文字列として返している 3. データとして `"1000"` のように文字列保存されている 4. SQL 側で文字列として取得してしまっている 現在のコードでは、`price` が文字列のまま掛け算に使われています。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` --- ## 簡単な修正 最低限の修正としては、`price` を数値に変換します。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user…
応答時間 68.2秒出力 2983 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

Beam 1.0 501B A23B

## 改善ポイント 1. **結合のファンアウト(行爆発)を解消** `order_details` と `reviews` はどちらも商品に対して1:Nです。そのまま結合すると `注文明細 × レビュー` の直積になり、`SUM(o.amount)` や `COUNT(o.order_id)` がレビュー件数分だけ本来より大きくなります。 先に商品単位で **注文集計** と **レビュー集計** を別々に計算し、最後に結合します。 2. **`WHERE o.created_at >= ...` による LEFT JOIN の意味消滅を修正** もとのクエリでは、`orders` に左外部結合した後 `WHERE` で日付条件を課しているため、実質 `INNER JOIN` になっています。 最適化後は注文集計側で条件を適用し、`INNER JOIN` として意図を明確にします。 3. **インデックス不足の解消** 現状は `products(id)` と `orders(order_id)` のみです。日付・状態フィルタ、注 civilization... ではなく `order_details` 経由の結合、レビュー集計のために追加推奨インデックスが必要です。 4. **上位50件だけレビュー評価を計算(遅延集計)** 最終的に必要なのは売上上位50件の `avg_rating` です。全商品のレビュー平均を先に計算する必要はありません。売上上位50件を確定してから、各商品のレビュー平均をインデックス…
応答時間 44.9秒出力 6255 トークン

Qwen3.8 Max

以下は「500万行規模で30秒以上かかる」場合に、まず疑うべきポイントと改善案です。 このクエリは **インデックス追加だけでなく、クエリ構造自体に大きな問題** があります。 --- ## 1. 大きな問題:LEFT JOIN によって集計行数が爆発している 現在のクエリは、`products` に対して `order_details` と `reviews` を両方 `LEFT JOIN` しています。 ```sql LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id ``` これにより、例えばある商品に以下がある場合、 - 注文明細:100行 - レビュー:200行 `100 × 200 = 20,000行` に膨らみます。 その結果、 ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` が **レビュー行数分だけ重複加算** される可能性があります。 つまり、このクエリは遅いだけでなく、結果も正しくない可能性があります。 --- ## 2. 改善方針:集計を分離する 注文金額・注文数の集計と、レビュー平均は別々に集計してから結合すべきです。 ### 改善後のクエリ例 ```sql WITH order_agg AS ( SELECT od.produc…
応答時間 106.3秒出力 5133 トークン

ビジネスメール作成

取引先の田中部長に、納品予定の製品に不具合が見つかり、納期を1週間延期する必要がある旨を伝えるビジネスメールを作成してください。 条件: - 原因は品質検査で軽微な不具合が発見されたため - 代替案として暫定版を先に納品することも可能 - 改めてお詫びの訪問をしたい - 日本のビジネスマナーに沿った丁寧な文面にすること

Beam 1.0 501B A23B

件名:【ご報告・お願い】製品納品期日の変更について(1週間延期) (※必要に応じて「製品名・品番」などを件名に含めてください) --- 田中 部長 いつもお世話になっております。 株式会社〇〇 △△(部署名)の【自分の氏名】と申します。 さて、当社より田中 部長にご依頼いただいております製品 「【製品名・品番】」の納品日につきまして、ご連絡がございます。 当初、【〇年〇月〇日(〇)】の納品を予定しておりましたが、 最終品質検査におきまして、軽微な不具合が発見されましたため、 品質を万全に期す観点から、誠に勝手ながら納品日を1週間延長し、 【〇年〇月〇日(〇)】とさせていただきたくお願い申し上げます。 今回の件におきまして、田中 部長並びに貴社関係者の皆様に ご迷惑をおかけし、心よりお詫び申し上げます。 原因は弊社の品質検査過程で確認されたものであり、現在、該当箇所を 速やかに是正対応しております。品質上の問題が解消されたことを 確認の上、納品させていただきます。 また、代替案として、本来の使用に支障のない暫定版(仮納品)を 先にご提供させていただくことも可能でございます。 もしご希望がございましたら、別途ご相談のうえ、対応を検討させて いただきますので、ご意向をお聞かせいただけますと幸いです。 なお、今回の件につきまして、責任を持ってお詫びの訪問をさせて いただきたく考えております。追って、当方より日程調整のご連絡を 差し上げますので、その際はご都合の良い日時をご指示いただけます でしょうか。お手数…
応答時間 19.6秒出力 1748 トークン

Qwen3.8 Max

以下は、取引先の田中部長宛に送るビジネスメール文例です。状況に応じて【 】部分を調整してください。 --- 件名:納品予定製品の不具合に伴う納期変更のお願い 株式会社【取引先名】 田中部長 平素より大変お世話になっております。 株式会社【自社名】の【氏名】でございます。 このたびは、【製品名】の納品につきまして、ご連絡申し上げました。 現在、納品に向けて最終確認を進めておりましたが、社内の品質検査におきまして、軽微な不具合が発見されました。 お客様へ安心してご利用いただける品質を確保するため、修正および再確認に一定の期間を要する見込みでございます。 つきましては、大変恐縮ではございますが、現在の納品予定を1週間延期させていただきたく、お願い申し上げます。 当初の予定どおりお届けできず、田中部長をはじめ貴社の皆様にご迷惑をおかけしますこと、心よりお詫び申し上げます。 なお、もし急ぎでご確認いただく必要がある場合は、修正前の暫定版を先にお納めすることも可能です。 その場合は、正式な修正版を後日あらためて納品させていただく形となります。 ご都合に合わせて柔軟に対応いたしますので、ご希望がございましたらお知らせいただけますと幸いです。 本来であれば直接お詫び申し上げるべきところではございますが、まずはメールにてご連絡申し上げました。 後日、改めてお詫びとご説明にお伺いしたく存じますので、ご都合のよい日時をお知らせいただけますと幸いです。 このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。 何卒ご容赦賜りま…
応答時間 17.1秒出力 681 トークン

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よくある質問

Beam 1.0 501B A23BとQwen3.8 Max、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりBeam 1.0 501B A23Bは¥201.6、Qwen3.8 Maxは¥1,008で、Beam 1.0 501B A23Bの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Beam 1.0 501B A23BとQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは?
Beam 1.0 501B A23Bは1,048,576トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
Beam 1.0 501B A23BとQwen3.8 Maxを同じAPIキーで使えますか?
はい。FastMetalのOpenAI互換エンドポイントで、model に "beam-1.0" または "qwen3.8-max" を指定するだけで切り替えられます。料金はそれぞれの単価で、同じ前払い残高から従量課金されます。

どちらも同じAPIキーで試せます

アカウントを作成してクレジットを追加すれば、Beam 1.0 501B A23BとQwen3.8 MaxをブラウザのチャットとAPIの両方から呼び出せます。月額料金はありません。

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