モデル比范

Claude Haiku 5.5 vs gpt-oss-20b

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 5.5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 5.5openai logogpt-oss-20b
提䟛元AnthropicOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥16.8Â¥5.04
出力100䞇トヌクンあたり¥84Â¥23.52
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥59Â¥17
コンテキスト長1,000,000 トヌクン131,072 トヌクン
リリヌス日2026/10/72025/8/5
入力モダリティtext, image, filetext
生成速床 (p50)—119 トヌクン/秒 (n=14)
アリヌナ 総合圏倖#263 · ELO 1,318
アリヌナ 日本語圏倖#187 · ELO 1,256
アリヌナ コヌディング圏倖#244 · ELO 1,369

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、2026-10-02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 5.5より72%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならClaude Haiku 5.5。コンテキスト長は1,000,000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 5.5

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞは `*` 挔算子のオペランドに `str` ず `int` が枡されたこずを瀺しおいたす。`order["price"]` が文字列になっおいるため、掛け算の前に型が合っおいたせん。䞻な原因は次の3぀です。 1. **DBの列の型が文字列になっおいる** `price` が `VARCHAR` や `TEXT` 型の列だず、倀が `"1200"` のような文字列で返っおきたす。 2. **DBドラむバが数倀を文字列で返しおいる** `DECIMAL`/`NUMERIC` 型を文字列ずしお扱うドラむバや蚭定がありたす。 3. **行の圢匏がdictではなくtupleになっおいる** `db.query` が tuple を返す堎合、`order["price"]` は `TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str` になりたす。dictずしおアクセスできおいるなら、この問題は起きおいたせん。 補足ずしお、`str * int` 自䜓は Python では「文字列の繰り返し」ずしお有効です(䟋: `"ab" * 3` は `"ababab"`)。そのため、゚ラヌメッセヌゞず実際のコヌドの動䜜には少しずれがありたす。実際には、掛け算の結果が文字列になり、その埌の `sum()` で `int + str` のように倱敗しおいる可胜性もありたす。正確な原因は、次のように型を確認するず特定できたす。 ```python orders = db.query(

応答時間 10.7秒出力 1917 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 **敎数 (`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 5.5

## 党䜓の評䟡 動䜜はしたすが、型安党性、゚ラヌ凊理、ルヌプの終了条件に改善の䜙地がありたす。以䞋、芳点ごずに敎理したす。 --- ## 1. 可読性 | 問題点 | 内容 | |---|---| | `any` の倚甚 | 戻り倀・䞭間デヌタがすべお `any` のため、型チェックの恩恵がありたせん。 | | マゞックナンバヌ | `100` が2箇所に出おくるため、意味が䌝わりにくく、倉曎時に片方を盎し忘れる恐れがありたす。 | | `hasMore` の冗長さ | `hasMore` フラグは `while` 条件ず `if` 文で二重に管理されおおり、意図が読み取りにくくなっおいたす。 | | むンデックスによる `for` ルヌプ | `for...of` や `filter`/`map` の方が意図が明確です。 | | 文字列連結 | `first_name + " " + last_name` はテンプレヌトリテラルの方が読みやすいです。 | | 䞍芁な䞭間倉数 | `let user` は再代入しないので `const` にすべきです。 | --- ## 2. パフォヌマンス - **逐次リク゚スト**: 各ペヌゞを順番に取埗しおいるため時間がかかりたす。ただし、APIがトヌタル件数やペヌゞ数を返す堎合は `Promise.all` で䞊列化できたす。 - **`push` の効率**: ルヌプ内での `push` は問題ありたせんが、`filter` + `map` で䞀床に倉換するず凊理の意図が明確になりたす。 - **削陀察象の陀倖をサヌバ 
応答時間 15.9秒出力 3369 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 5.5

## 䞻な問題点 ### 1. 結果が䞍正確になる可胜性がある(最重芁) `products → order_details → orders → reviews` を䞀床に JOIN しおいるため、**1぀の商品に察しお「泚文行 × レビュヌ行」の盎積が発生したす**。 - 商品に 100件の泚文ず 50件のレビュヌがあるず、泚文1件が 50 回カりントされ、`SUM(o.amount)` ず `COUNT(o.order_id)` が氎増しされたす。 - 性胜だけでなく、集蚈倀そのものが誀る問題です。 ### 2. LEFT JOIN が WHERE 句で実質 INNER JOIN になっおいる `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は、泚文がない行(NULL)を陀倖したす。そのため LEFT JOIN の意味がなくなっおおり、オプティマむザにも意図が䌝わりにくくなっおいたす。 ### 3. 必芁なむンデックスがない むンデックスは䞻キヌだけなので、以䞋の JOIN や WHERE でフルスキャンが発生したす。 - `order_details.order_id`、`order_details.product_id` - `orders(status, created_at)` - `reviews.product_id` - `products.category_id` ### 4. GROUP BY が名前で行われおいる `product_name` や `category_name` で GROUP BY するず、同名の別 
応答時間 16.1秒出力 3558 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 5.5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 5.5は¥84、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 5.5ずgpt-oss-20bのコンテキスト長の違いは
Claude Haiku 5.5は1,000,000トヌクン、gpt-oss-20bは131,072トヌクンです。
Claude Haiku 5.5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-5-5" 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 5.5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。

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