モデル比范

Claude Haiku 4.5 vs MiMo-V2.6-Flash

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MiMo-V2.6-FlashXiaomi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 4.5MiMo-V2.6-Flash
提䟛元AnthropicXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥184.8Â¥23.52
出力100䞇トヌクンあたり¥924Â¥47.04
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥647Â¥47
コンテキスト長200,000 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2025/10/152026/9/21
入力モダリティimage, texttext, image, video, audio
生成速床 (p50)339 トヌクン/秒 (n=28)83 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合#145 · ELO 1,415#85 · ELO 1,448
アリヌナ 日本語#131 · ELO 1,362#133 · ELO 1,359
アリヌナ コヌディング#111 · ELO 1,482#60 · ELO 1,510

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MiMo-V2.6-Flash。出力100䞇トヌクンあたり¥47.04で、Claude Haiku 4.5より95%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.6-Flashが䞊です85䜍。Claude Haiku 4.5は145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。MiMo-V2.6-Flashは133䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.6-Flashが䞊です60䜍。Claude Haiku 4.5は111䜍。
  • 長い文曞を扱うならMiMo-V2.6-Flash。コンテキスト長は1,048,576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

MiMo-V2.6-Flash

## 原因 **`price` がデヌタベヌスから文字列 (`str`) で返されおいる** こずが原因です。 MySQL の `DECIMAL` 列や `VARCHAR` カラムなどは、DB ドラむバヌによっおは **文字列ずしお** レコヌドを返したす。`str` × `int` は文字列の繰り返ししかできないため、`sum()` ぞの集蚈で `TypeError` が発生したす。 ``` order["price"] → "1500" (str) ← ここで型が違う order["quantity"] → 3 (int) "1500" * 3 → TypeError! ``` --- ## 修正 数倀型に **明瀺的に倉換** しおから蚈算したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # price / quantity の䞡方を float に倉換しおから乗算 total = sum( float(order["price"]) * float(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": o

応答時間 41.7秒出力 2732 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

MiMo-V2.6-Flash

# コヌドレビュヌ: `fetchAllUsers` ## 総評 可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの3぀の芳点で **倚数の改善䜙地** がありたす。以䞋に分類しお提案したす。 --- ## 1. タむプ安党性 (TypeScript ベストプラクティス) ### ❌ 問題: `any` が倚甚されおいる ```typescript // 改善前 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; ``` ```typescript // 改善埌: 型を明瀺的に定矩 interface User { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface FetchedUser { id: number; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: User[]; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<FetchedUser[]> { const allUsers: FetchedUser[] = []; ``` > **理由**: `any` を䜿うずコンパむル時の型チェックが効かず、リフ 
応答時間 93.1秒出力 2043 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

MiMo-V2.6-Flash

# SQLク゚リの最適化 ## 1. 珟状の問題点を特定する ### 🔎 問題①: カルテゞアン積の爆発最倧のボトルネック ``` products → order_details1:N→ orders1:1 └→ reviews1:N 䟋: 1぀の商品に order_details=1000行、reviews=500行 → JOIN埌の䞭間結果 = 1000 × 500 = 500,000行/商品 ❌ ``` **`order_details` ず `reviews` を盎接JOINするず、行数が掛け算で膚匵したす。** 500䞇行のテヌブルなら、䞭間結果は数億〜数癟億行になり埗たす。 --- ### 🔎 問題②: WHERE句でのLEFT JOINの砎壊バグ ```sql -- WHERE句にjoinedテヌブルの条件がある LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE o.created_at >= '2024-04-01' -- ❌ ここが問題 ``` **`o.created_at >= '2024-04-01'`** がWHERE句にあるず | 仕様倀 | `o.created_at`の倀 | 結果 | |---|---|---| | 蚂玄がある | `'2024-05-01'` | `TRUE` → 通過 ✅ | | 蚂玄がないNULL | `NULL` | `NULL`=䞍成立→ **陀倖** ❌

応答時間 52.3秒出力 3675 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MiMo-V2.6-Flash、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、MiMo-V2.6-Flashは¥47.04で、MiMo-V2.6-Flashの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Haiku 4.5ずMiMo-V2.6-Flashのコンテキスト長の違いは
Claude Haiku 4.5は200,000トヌクン、MiMo-V2.6-Flashは1,048,576トヌクンです。
Claude Haiku 4.5ずMiMo-V2.6-Flash、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、MiMo-V2.6-Flash 133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MiMo-V2.6-Flash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 "mimo-v2.6-flash" 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MiMo-V2.6-Flash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。

Claude Haiku 4.5の他の比范

MiMo-V2.6-Flashの他の比范