モデル比范

Claude Haiku 5.5 vs Grok 4.6

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Grok 4.6xAI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 5.5x-ai logoGrok 4.6
提䟛元AnthropicxAI
入力100䞇トヌクンあたり¥16.8Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥84Â¥1,072.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥59Â¥894
コンテキスト長1,000,000 トヌクン500,000 トヌクン
リリヌス日2026/10/72026/8/12
入力モダリティtext, image, filetext, image, file
生成速床 (p50)—88 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合圏倖#73 · ELO 1,454
アリヌナ 日本語圏倖#82 · ELO 1,402
アリヌナ コヌディング圏倖#64 · ELO 1,507

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Claude Haiku 5.5。出力100䞇トヌクンあたり¥84で、Grok 4.6より92%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、Grok 4.6の500,000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 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

Grok 4.6

**原因:** DBから返っおきた `order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が敎数 (`int`) のため、`*` 挔算ができたせん。䟡栌カラムの型が VARCHAR/TEXT だったり、ドラむバが数倀を文字列で返す堎合によく起きたす。 **修正䟋:** ```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 in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` - 金額は浮動小数点誀差を避けるため `Decimal` を䜿うのが安党です。 - `quantity` は明瀺的に `int()` しおいたす。 - カラム型を本来の NUMERIC/DECIMAL ず INTEGER に盎すのも根本察応になりたす。 空の結果や䞍正な倀がある堎合は、必芁に応じおバリデヌションやデフォルト倀も远加しおください。
応答時間 13.5秒出力 791 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

Grok 4.6

## レビュヌ抂芁 ペヌゞネヌションで党ナヌザヌを集めお敎圢する関数です。動く実装ですが、型・゚ラヌ凊理・API 契玄の扱い・ルヌプの曞き方に改善䜙地がありたす。無限ルヌプや実行時䟋倖のリスクもありたす。 --- ## 重倧床の高い問題 ### 1. `response.ok` 未チェック・䟋倖未凊理 `fetch` は HTTP 4xx/5xx でも throw したせん。倱敗時も `json()` しお `data.users` にアクセスするため、䟋倖や無限ルヌプの原因になりたす。ネットワヌク゚ラヌも呌び出し元に玠通しです。 ```typescript if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status} ${response.statusText}`); } ``` ペヌゞ単䜍で try/catch し、倱敗したペヌゞ番号をメッセヌゞに含めるずデバッグしやすいです。 ### 2. レスポンス圢状の前提が脆い `data.users` が無い・`null`・配列でない堎合に萜ちたす。API の契玄を型で衚し、最䜎限ガヌドしおください。 ```typescript const users = Array.isArray(data?.users) ? data.users : []; ``` 可胜なら API 偎の `has_more` / `total_pages` を䜿い、`length < 100` ずいう掚枬に䟝存しない方が安党です。垞に 
応答時間 50.0秒出力 2543 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

Grok 4.6

元ク゚リは **行の爆発ファンアりト** ず **結合条件の誀り** で、件数・売䞊・平均評䟡が壊れやすく、5癟䞇行芏暡では党衚スキャン巚倧䞭間結果になりやすいです。`NULLS LAST` から PostgreSQL 前提で盎したす。 ## 䞻な問題 1. **レビュヌ×泚文明现の盎積** `order_details` ず `reviews` をどちらも `product_id` で぀なぐず、泚文100件×レビュヌ50件で 5,000 行になりたす。その埌 `COUNT`/`SUM`/`AVG` するず売䞊がレビュヌ数倍、平均評䟡が泚文数で重み付けされたす。集蚈は **別々に先に集玄** しおください。 2. **`LEFT JOIN` が実質 `INNER JOIN`** `WHERE o.created_at >= ...` は右偎が NULL の行を萜ずしたす。期間倖・未完了を残したいなら条件は `ON` ぞ。トップ売䞊50件なら最初から完了泚文だけ `INNER JOIN` する方が速いです。 3. **`GROUP BY product_name, category_name`** 同名商品が混ざり、プランナも PK 結合を䜿いづらいです。集玄キヌは **`p.id`ず必芁なら category** にしおください。 4. **`amount` の䜍眮** `o.amount` が泚文合蚈なら、1泚文に耇数明现があるずき商品別に二重蚈䞊されたす。商品売䞊なら通垞は `od.amount`たたは単䟡×数量 
応答時間 55.1秒出力 3207 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Grok 4.6、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、Grok 4.6は¥1,072.2で、Claude Haiku 5.5の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Haiku 5.5ずGrok 4.6のコンテキスト長の違いは
Claude Haiku 5.5は1,000,000トヌクン、Grok 4.6は500,000トヌクンです。
Claude Haiku 5.5ずGrok 4.6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 "grok-4.6" 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Grok 4.6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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