FastMetal

モデル比范

Claude Fable 5.1 vs GPT-4.1 Mini

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

Claude Fable 5.1AnthropicずGPT-4.1 MiniOpenAIを、FastMetalのゲヌトりェむで実際に呌び出せる条件で比范したす。どちらも同じOpenAI互換゚ンドポむントずAPIキヌから利甚でき、切り替えは model の文字列を倉えるだけです。

スペックず料金

anthropic logoClaude Fable 5.1openai logoGPT-4.1 Mini
提䟛元AnthropicOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥1,680Â¥71.48
出力100䞇トヌクンあたり¥8,400Â¥285.92
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥5,880Â¥214
コンテキスト長1,000,000 トヌクン1,047,576 トヌクン
リリヌス日2026/9/12025/4/14
入力モダリティtext, image, fileimage, text, file
生成速床 (p50)129 トヌクン/秒 (n=28)154 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合#5 · ELO 1,504#190 · ELO 1,383
アリヌナ 日本語#1 · ELO 1,553#155 · ELO 1,328
アリヌナ コヌディング#15 · ELO 1,537#183 · ELO 1,433

料金はFastMetalの単䟡皎別です。

順䜍デヌタ: LMArena leaderboard datasetlmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-28時点。カテゎリ名の察応付けずスコアの䞞めはFastMetalによる。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならGPT-4.1 Mini。出力100䞇トヌクンあたり¥285.92で、Claude Fable 5.1より97%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Fable 5.1が䞊です5䜍。GPT-4.1 Miniは190䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Fable 5.1が䞊です1䜍。GPT-4.1 Miniは155䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Fable 5.1が䞊です15䜍。GPT-4.1 Miniは183䜍。
  • 長い文曞を扱うならGPT-4.1 Mini。コンテキスト長は1,047,576トヌクンで、Claude Fable 5.1の1,000,000トヌクンより広くずれたす。
  • 迷ったら䞡方を同じキヌで詊せたす。model の文字列を倉えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単䟡で埓量課金されたす。

同じプロンプトぞの実際の回答

FastMetalのゲヌトりェむが返した回答をそのたた䞊べおいたす。ベンチマヌクの数字ではなく、実際の出力です。

この゚ラヌをデバッグしお

以䞋の゚ラヌがPythonアプリケヌションで発生しおいたす。原因を特定しお修正しおください。 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


Claude Fable 5.1

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞ `unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、`order["price"]` が **文字列str** ずしお返っおきおいるこずを瀺しおいたす。`quantity` は int なので、`"1200" * 3` のような挔算になり倱敗しおいたす。 `price` が文字列になる兞型的な原因は次のいずれかです。 1. **DBのカラム型が `VARCHAR`/`TEXT` になっおいる**本来は `DECIMAL` や `INTEGER` にすべき 2. **DBドラむバやラッパヌ`db.query`が倀を文字列で返しおいる**䟋SQLite で型宣蚀が曖昧、あるいは独自ラッパヌが党郚文字列化しおいる 3. デヌタ投入時に文字列ずしお `INSERT` された行が混圚しおいる ## 修正方法 ### 根本察策掚奚DBスキヌマを盎す 金額を文字列で保存しおいるのが問題なら、カラム型を数倀型に倉曎したす。 ```sql -- MySQL / PostgreSQL の䟋 ALTER TABLE orders MODIFY price DECIMAL(10, 2) NOT NULL; -- MySQL ALTER TABLE orders ALTER COLUMN price TYPE DECIMAL(10, 2) USING price::DECIMAL; -- PostgreSQL ``` 金額蚈算には浮動小数点誀差を避けるため `DEC

応答時間 21.8秒出力 1362 トヌクン

GPT-4.1 Mini

゚ラヌメッセヌゞ ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、`order["price"]` が文字列 (`str`) 型であり、数倀型 (`int`) ずの乗算ができないために発生しおいたす。 原因は、`db.query` で取埗した `price` がデヌタベヌス䞊では数倀型であっおも、Python偎に枡る際に文字列ずしお扱われおいるこずが倚いこずです。 --- ### 修正方法 `order["price"]` を明瀺的に数倀たずえば `float`に倉換すればこの問題は解決したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(float(order["price"]) * order["quantity"] for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` もし `quantity` も文字列なら同様に倉換が必芁です。 --- ### 補足 - `price` は通垞小数点付き䟡栌なので `float` に倉換するのが自然です。 - `quantity` が敎数型の堎合は倉換 
応答時間 2.8秒出力 325 トヌクン

コヌドレビュヌ

以䞋のTypeScript関数をレビュヌしお、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点から改善点を提案しおください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo


Claude Fable 5.1

以䞋、芳点ごずに指摘ず改善案をたずめたす。 ## 1. 型安党性最優先 `any[]` だず戻り倀の構造がたったく保蚌されず、呌び出し偎でも補完・型チェックが働きたせん。API のレスポンス型ず返华する型を分けお定矩したしょう。 ```ts interface ApiUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "inactive" | "deleted"; } interface ApiUsersResponse { users: ApiUser[]; // total や has_more が返るならここに远加 } export interface User { id: string; name: string; email: string; } ``` ## 2. ゚ラヌハンドリングの欠劂 - `response.ok` を確認しおいないため、404/500 でも `.json()` を詊みおしたい、意図しない䟋倖や `data.users` が `undefined` で `TypeError` になりたす。 - ネットワヌク゚ラヌ時の挙動が未定矩です。 - API 偎の䞍具合でずっず 100 件返し続けるず無限ルヌプになりたす安党匁がない。 ## 3. 可読性 - むンデックス付き `for` + `data.users[i]` の繰り返しは冗長。`filter` /

応答時間 42.1秒出力 2619 トヌクン

GPT-4.1 Mini

以䞋に、あなたの関数 `fetchAllUsers` に察する可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点からの改善点を提案したす。 --- ## 1. 可読性の改善 - **型定矩の远加** `any[]`は避け、APIのレスポンスやナヌザヌ型に察しお適切な型を定矩したしょう。型が明確になるず、コヌドの意図が分かりやすくなり保守性が向䞊したす。 - **倉数名の芋盎し** 䟋えば`data`よりは`responseData`の方が䜕のデヌタか䌝わりやすいです。 - **forルヌプより高階関数を掻甚** `for`ルヌプでむンデックスを䜿うより、`filter``map`の組み合わせの方が目的が明確になりたす。 --- ## 2. パフォヌマンス効率化 - **䞍芁な倉数の削枛** `hasMore`や`currentPage`より、`while (true)`でbreak条件を曞く圢にすればシンプルです。 - **䞊列化の怜蚎** もしペヌゞ数が倚い堎合は、党ペヌゞ数が分かるAPIであれば耇数ペヌゞを䞊列リク゚ストする方が早くなりたす。ただし今回のAPI仕様ではペヌゞ数がわからないので珟状は難しいです。 - **配列連結方法の芋盎し** `allUsers.push(...newUsers)`の方が効率的か぀簡朔です。 --- ## 3. ベストプラクティス - **゚ラヌハンドリング** `fetch`や`response.json()`が倱敗する可胜性があるので、`try-cat

応答時間 7.0秒出力 963 トヌクン

SQLク゚リの最適化

以䞋のSQLク゚リは500䞇行のテヌブルに察しお実行するず30秒以䞊かかりたす。最適化しおください。 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


Claude Fable 5.1

## 問題点の敎理 このク゚リは「遅い」だけでなく**結果も正しくない**可胜性が高いです。たずそこから敎理したす。 ### 1. 【最重芁】JOIN のファンアりトで集蚈倀が壊れおいる `order_details` ず `reviews` を同じ商品に察しお同時に JOIN しおいるため、行数が「泚文明现数 × レビュヌ数」に膚匵したす。 - 泚文10件・レビュヌ5件の商品 → 50行になり、`COUNT`/`SUM` は **5倍**に、`AVG(rating)` は泚文数で重み付けされた倀になる - パフォヌマンス悪化の䞻因でもあり䞭間結果が数億行になり埗る、正しさの面でも臎呜的です ### 2. LEFT JOIN が実質 INNER JOIN になっおいる `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` があるため、泚文のない商品は NULL 刀定で萜ちたす。`LEFT JOIN` にする意味がなく、オプティマむザの遞択肢を狭めるだけです。`NULLS LAST` も意味を持ちたせん。 ### 3. むンデックス䞍足 - `order_details(product_id)` / `order_details(order_id)` がない → 500䞇行の党件スキャンHash Join - `orders(status, created_at)` がない → 絞り蟌みに䜿えない - `reviews(product_id)` がない ### 4. GROUP BY が文字列カラム `product_name`, `cate

応答時間 48.9秒出力 3436 トヌクン

GPT-4.1 Mini

このSQLは500䞇行の倧芏暡なテヌブルに察しお耇数のJOINを行い、さらに集蚈やフィルタリングをしおいるためパフォヌマンスが悪いです。以䞋に改善点ず最適化の提案を蚘茉したす。 --- ## 1. 適切なむンデックスの远加 - **productsテヌブル** - `is_active`にフィルタがあるため、 `(is_active, id, category_id, product_name)` を含むむンデックスを怜蚎。 —> `is_active`を効率よくフィルタリングキヌの読み蟌みを効率化 - **ordersテヌブル** - `status`および `created_at`にフィルタがあるため `(status, created_at, order_id)` の耇合むンデックスを远加。 —> WHEREで絞っおJOINの絞り蟌みを効率化 - **order_detailsテヌブル** - `product_id`, `order_id`の䞡方に結合条件があるため、 `(product_id, order_id)`か少なくずも`product_id`の玢匕を䜜成。 - **reviewsテヌブル** - `product_id`にJOINしおいるのでむンデックスを䜜成 `(product_id)` - **categoriesテヌブル** - `id`が䞻キヌなら問題なし。 --- ## 2. JOIN順序の芋盎し - 珟状、`orders`è¡šã‚’L

応答時間 8.7秒出力 1247 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Claude Fable 5.1ずGPT-4.1 Mini、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりClaude Fable 5.1は¥8,400、GPT-4.1 Miniは¥285.92で、GPT-4.1 Miniの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Fable 5.1ずGPT-4.1 Miniのコンテキスト長の違いは
Claude Fable 5.1は1,000,000トヌクン、GPT-4.1 Miniは1,047,576トヌクンです。
Claude Fable 5.1ずGPT-4.1 Mini、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではClaude Fable 5.1が䞊ですClaude Fable 5.1 1䜍、GPT-4.1 Mini 155䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Claude Fable 5.1ずGPT-4.1 Miniを同じAPIキヌで䜿えたすか
はい。FastMetalのOpenAI互換゚ンドポむントで、model に "anthropic-claude-fable-5-1" たたは "gpt-4.1-mini" を指定するだけで切り替えられたす。料金はそれぞれの単䟡で、同じ前払い残高から埓量課金されたす。

どちらも同じAPIキヌで詊せたす

アカりントを䜜成しおクレゞットを远加すれば、Claude Fable 5.1ずGPT-4.1 MiniをブラりザのチャットずAPIの䞡方から呌び出せたす。月額料金はありたせん。

無料でアカりント䜜成Claude Fable 5.1をチャットで詊すGPT-4.1 Miniをチャットで詊す

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