FastMetal

モデル比范

Claude Haiku 4.5 vs gpt-oss-20b

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

Claude Haiku 4.5Anthropicずgpt-oss-20b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-oss-20b
提䟛元AnthropicOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥184.8Â¥5.04
出力100䞇トヌクンあたり¥924Â¥23.52
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥647Â¥17
コンテキスト長200,000 トヌクン131,072 トヌクン
リリヌス日2025/10/152025/8/5
入力モダリティimage, texttext
生成速床 (p50)339 トヌクン/秒 (n=28)114 トヌクン/秒 (n=19)
アリヌナ 総合#145 · ELO 1,415#270 · ELO 1,317
アリヌナ 日本語#131 · ELO 1,362#200 · ELO 1,255
アリヌナ コヌディング#111 · ELO 1,482#252 · ELO 1,368

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-oss-20b。出力100䞇トヌクンあたり¥23.52で、Claude Haiku 4.5より97%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Haiku 4.5が䞊です145䜍。gpt-oss-20bは270䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Haiku 4.5が䞊です131䜍。gpt-oss-20bは200䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Haiku 4.5が䞊です111䜍。gpt-oss-20bは252䜍。
  • 長い文曞を扱うならClaude Haiku 4.5。コンテキスト長は200,000トヌクンで、gpt-oss-20bの131,072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-oss-20b

## 1. ゚ラヌの原因 ```python TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` - `order["price"]` が **文字列 (`str`)** である - `order["quantity"]` が **æ•Žæ•° (`int`)** である - `str * int` は挔算できないため䟋倖が発生 ### 䜕で `price` が文字列になるのか | DB | 兞型的な戻り倀の型 | 文字列になるケヌス | |-----|------------------|---------------------| | PostgreSQLpsycopg2 | `Decimal` | なし数倀型は `Decimal` | | MySQLmysql‑connector / pymysql | `Decimal` たたは `str` | `use_unicode=True` や `cursorclass=` が蚭定されおいるず文字列になる | | SQLitesqlite3 | `int`/`float` | なし | したがっお、今回䜿われおいる `db.query()` では䟡栌列が **文字列ずしお返されおいる** こずが原因です。 --- ## 2. 修正方法 ### ① 数倀型ぞキャストしお足し算 ```python def get_user_orders(user_id): # ① ク゚リ実行 orders = db.quer

応答時間 10.0秒出力 1365 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-oss-20b

## ① ざっくりした実装抂芁 ```ts async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { /* 
 */ } ``` - 1ペヌゞに぀き最倧100件取埗し、`status !== "deleted"` のレコヌドだけを `id / name / email` らしき構造䜓に敎圢。 - **ペヌゞングを手動**で止めるために while‑loop で繰り返し呌び出す → 連続で **1 ぀ず぀盎列**に `fetch` しおいる。 - `any` をそのたた返しおいる。 - ゚ラヌ凊理・型定矩・可読性・パフォヌマンスに関しおは改善䜙地が倚々ある。 --- ## ② 可読性コヌドの芋やすさ・保守性を向䞊させる | 珟状 | 改善案 | 具䜓䟋 | |------|--------|--------| | ① `any` を䜿っおいる | 型を定矩し、返华型を `User[]` に | ```ts interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` | | ② ルヌプの内郚でむンデックスを䜿う | `for...of` + デストラクチャリング | ```ts for (const u of data.users) { 
 } ``` | | ③ `if (data.users.length < 100)` で終了刀定 | `data.users.splice` で終端を刀断 | –蚭蚈 
応答時間 62.4秒出力 3181 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-oss-20b

## ① なぜ 30 秒かかるのか | 䞻芁なボトルネック | 具䜓的な症状 | |------------------|--------------| | **テヌブルスキャン** | `orders` ず `order_details` は 500 䞇行を超える可胜性がある。`WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= 
` の条件が **`orders` の単䞀列にしかむンデックスが無いので** たず党行を読み蟌み、次に結合のために行を再スキャン | | **結合条件が倚い** | `LEFT JOIN` では結合条件を満たせない行もすべお取埗しなければならない。`orders` のフィルタは `ON` ではなく `WHERE` に曞かれおおり、`LEFT JOIN` を `INNER JOIN` に倉えるこずで䞍芁な行が結合に入る | | **GROUP BY のキヌが冗長** | `GROUP BY p.product_name , c.category_name` はテヌブルスキャン埌にしばしば **テキスト列** でグルヌプ化し、玢匕の恩恵が少ない | | **ORDER BY ず LIMIT** | `ORDER BY total_sales DESC NULLS LAST` は集蚈結果党䜓を゜ヌトする必芁がある。Top‑N を返すだけなので `HAVING COUNT(*)>0` でフィルタした埌に `ROW_NUMBER()` を䜿えば郚分゜ヌトで枈む | > 以䞊の理由で**党行を走査しながら集蚈**・**゜ヌ 
応答時間 20.4秒出力 2648 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-oss-20b、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-oss-20bは¥23.52で、gpt-oss-20bの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Haiku 4.5ずgpt-oss-20bのコンテキスト長の違いは
Claude Haiku 4.5は200,000トヌクン、gpt-oss-20bは131,072トヌクンです。
Claude Haiku 4.5ずgpt-oss-20b、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 Haiku 4.5が䞊ですClaude Haiku 4.5 131䜍、gpt-oss-20b 200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-oss-20b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-oss-20b" 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-oss-20b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-oss-20bをチャットで詊す

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