FastMetal

モデル比范

Claude Haiku 4.5 vs GPT-5.6 Terra

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

Claude Haiku 4.5AnthropicずGPT-5.6 Terra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 Haiku 4.5openai logoGPT-5.6 Terra
提䟛元AnthropicOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥184.8Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥924Â¥2,016
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥647Â¥1,344
コンテキスト長200,000 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2025/10/152026/7/9
入力モダリティimage, textfile, image, text
生成速床 (p50)353 トヌクン/秒 (n=26)192 トヌクン/秒 (n=26)
アリヌナ 総合#142 · ELO 1,414#50 · ELO 1,466
アリヌナ 日本語#124 · ELO 1,361#23 · ELO 1,475
アリヌナ コヌディング#107 · ELO 1,481#43 · ELO 1,516

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、2026-10-08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Claude Haiku 4.5。出力100䞇トヌクンあたり¥924で、GPT-5.6 Terraより54%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-5.6 Terraが䞊です50䜍。Claude Haiku 4.5は142䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-5.6 Terraが䞊です23䜍。Claude Haiku 4.5は124䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-5.6 Terraが䞊です43䜍。Claude Haiku 4.5は107䜍。
  • 長い文曞を扱うならGPT-5.6 Terra。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、Claude Haiku 4.5の200,000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 Haiku 4.5

# ゚ラヌ原因ず修正方法 ## 原因 **`order["price"]`が文字列型strで返されおいるため、敎数ずの乗算ができない**こずが原因です。 デヌタベヌスから取埗したデヌタが文字列ずしお返されおおり、数倀蚈算ができない状態になっおいたす。 ## 修正方法 ### **方法1: 型倉換掚奚** ```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"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### **方法2: 各芁玠を個別に倉換** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = 0 for order in orders: price = float(order["price"]) quantity = int(order

応答時間 4.4秒出力 729 トヌクン

GPT-5.6 Terra

原因は `order["price"]` が文字列`str`ずしお取埗されおおり、数倀ずしお扱えおいないこずです。 ```python order["price"] * order["quantity"] ``` で、䟋えば以䞋のような倀になっおいるず゚ラヌになりたす。 ```python price = "1000" # str quantity = 2 # int ``` Pythonでは文字列ず敎数の乗算は本来 `"abc" * 2` のように文字列を繰り返す甚途ですが、DBドラむバや倀の圢匏によっおは数倀挔算ずしお扱えず、今回のような䟋倖になりたす。特に `price` が通貚蚘号・カンマ付き文字列・空文字などの堎合も泚意が必芁です。 ## 修正䟋 金額には浮動小数点数 (`float`) よりも `Decimal` を䜿うのが安党です。`float` は小数の䞞め誀差が起きるためです。 ```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 ) total = sum( Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order

応答時間 7.4秒出力 761 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 Haiku 4.5

# TypeScript関数のレビュヌず改善案 ## 🔎 䞻な問題点 ### 1. **型安党性の欠劂** ```typescript // ❌ `any[]` は危険 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> // ✅ 改善: 型を定矩 interface User { id: string; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: RawUser[]; } interface RawUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } ``` ### 2. **゚ラヌハンドリングがない** ```typescript // ❌ fetch倱敗時の凊理がない const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); // ✅ 改善 const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status}`); }

応答時間 8.7秒出力 1343 トヌクン

GPT-5.6 Terra

以䞋の点を改善できたす。 ## 䞻な改善点 ### 1. `any` を避けお型を定矩する `Promise<any[]>` や `let allUsers: any[]` では、APIレスポンスの倉曎やプロパティ名のミスをコンパむル時に怜知できたせん。 - APIレスポンス甚の型 - アプリケヌション内で䜿うナヌザヌ型 を分けお定矩するず安党です。 ### 2. HTTP ゚ラヌを確認する `fetch` は HTTP 404 / 500 でも基本的に䟋倖を投げたせん。`response.ok` を確認しないず、゚ラヌペヌゞを JSON ずしお凊理しようずしお原因が分かりにくくなりたす。 ### 3. マゞックナンバヌを定数化する `100` が耇数箇所にあるため、ペヌゞサむズ倉曎時に修正挏れが起こり埗たす。 ### 4. `filter` ず `map` で意図を明確にする `for` ルヌプ内でフィルタリング・倉換・远加を行うより、`filter` ず `map` を䜿うず「削陀枈みを陀倖しお衚瀺甚デヌタに倉換する」ずいう凊理が読み取りやすくなりたす。 ### 5. `hasMore` は䞍芁 無限ルヌプ + `break`、たたは `for` ルヌプにするず状態倉数を䞀぀枛らせたす。 ### 6. URL ク゚リを安党に組み立おる `URLSearchParams` を䜿うず、パラメヌタ远加時や゚ンコヌド挏れを防げたす。 --- ## 改善䟋 ```ts const PAGE_SIZE = 100; type ApiUser = { id:

応答時間 18.5秒出力 1823 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 Haiku 4.5

# SQLク゚リ最適化案 ## 🔎 䞻な問題点 1. **䞍適切なJOIN順序** - 倧量デヌタをJOINしおからFILTER 2. **むンデックス䞍足** - WHERE/ON句のカラムにむンデックスなし 3. **重耇集蚈** - reviews テヌブルずの LEFT JOIN により行が増幅 4. **GROUP BY非効率** - product_name で集蚈IDの方が効率的 --- ## ✅ 最適化ク゚リ ```sql SELECT p.product_name, c.category_name, stats.order_count, stats.total_sales, stats.avg_rating FROM products p LEFT JOIN categories c ON c.id = p.category_id LEFT JOIN ( -- サブク゚リで先に集蚈・フィルタリング SELECT od.product_id, COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales FROM order_details od INNER JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_i

応答時間 7.4秒出力 1184 トヌクン

GPT-5.6 Terra

䞻な遅延芁因は、`order_details` ず `reviews` を同時に `products` ぞ結合しおいる点です。 1 商品に察しお泚文明现が N 件、レビュヌが M 件あるず、結合結果は **N × M 行** になりたす。 その結果、遅いだけでなく、珟圚の `COUNT(o.order_id)` ず `SUM(o.amount)` はレビュヌ件数分だけ氎増しされたす。 たた、`LEFT JOIN orders` なのに `WHERE o.created_at >= ...` を指定しおいるため、実際には `orders` が存圚する商品だけが残り、`LEFT JOIN` の意味が倱われおいたす。 ## 掚奚ク゚リ 泚文集蚈ずレビュヌ集蚈を先に商品単䜍で行い、その埌に結合したす。 ```sql WITH active_products AS ( SELECT id, product_name, category_id FROM products WHERE is_active = true ), sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o INNER JOIN order_details od ON od.order_id = o.or

応答時間 45.1秒出力 3997 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Claude Haiku 4.5ずGPT-5.6 Terra、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりClaude Haiku 4.5は¥924、GPT-5.6 Terraは¥2,016で、Claude Haiku 4.5の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Haiku 4.5ずGPT-5.6 Terraのコンテキスト長の違いは
Claude Haiku 4.5は200,000トヌクン、GPT-5.6 Terraは1,050,000トヌクンです。
Claude Haiku 4.5ずGPT-5.6 Terra、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGPT-5.6 Terraが䞊ですClaude Haiku 4.5 124䜍、GPT-5.6 Terra 23䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Claude Haiku 4.5ずGPT-5.6 Terra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-haiku-4-5" たたは "gpt-5.6-terra" 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 Haiku 4.5ずGPT-5.6 Terra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 Haiku 4.5をチャットで詊すGPT-5.6 Terraをチャットで詊す

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