FastMetal

モデル比范

Claude Opus 4.6 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 Opus 4.6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 Opus 4.6openai logoGPT-5.6 Terra
提䟛元AnthropicOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥850Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥4,200Â¥2,016
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥2,950Â¥1,344
コンテキスト長1,000,000 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2026/2/42026/7/9
入力モダリティtext, imagefile, image, text
生成速床 (p50)152 トヌクン/秒 (n=26)192 トヌクン/秒 (n=26)
アリヌナ 総合#7 · ELO 1,498#50 · ELO 1,466
アリヌナ 日本語#17 · ELO 1,484#23 · ELO 1,475
アリヌナ コヌディング#6 · ELO 1,548#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GPT-5.6 Terra。出力100䞇トヌクンあたり¥2,016で、Claude Opus 4.6より52%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Opus 4.6が䞊です7䜍。GPT-5.6 Terraは50䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Opus 4.6が䞊です17䜍。GPT-5.6 Terraは23䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Opus 4.6が䞊です6䜍。GPT-5.6 Terraは43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 Opus 4.6の1,000,000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 Opus 4.6

# ゚ラヌ原因の特定ず修正 ## 原因 デヌタベヌスから取埗した `order["price"]` が **文字列型str** ずしお返されおいるため、敎数型の `order["quantity"]` ずの乗算`*`でTypeErrorが発生しおいたす。 ``` "100" * 3 → TypeError ❌ str × int は文字列の繰り返しを意味するが、ここでは数倀蚈算を期埅 ``` > DBのカラム型が `VARCHAR`/`TEXT` だったり、ドラむバが `DECIMAL` を文字列ずしお返すケヌスでよく発生したす。 --- ## 修正方法 ### ✅ 掚奚蚈算時に明瀺的に型倉換する ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id ) # float()で明瀺的に数倀倉換quantityも念のため int() で倉換 total = sum( float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### ✅ より堅牢な実装掚奚 
応答時間 15.3秒出力 770 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 Opus 4.6

# TypeScript関数のコヌドレビュヌ ## 珟圚のコヌドの問題点䞀芧 ``` ❌ any型の倚甚 → 型安党性がない ❌ ゚ラヌハンドリングなし → HTTP゚ラヌで無限ルヌプの危険 ❌ マゞックナンバヌ(100) → 保守性が䜎い ❌ for文内で毎回 data.users[i] を参照 → 可読性が䜎い ❌ 文字列結合でのname生成 → テンプレヌトリテラル未䜿甚 ❌ let の倚甚 → 䞍倉性の意識が薄い ❌ ペヌゞネヌション䞊限なし → 無限ルヌプのリスク ``` ## 改善埌のコヌド ```typescript // ============================================ // 1. 型定矩を明確にする // ============================================ interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "inactive" | "deleted"; } interface UserListResponse { users: ApiUser[]; // 必芁に応じお total, hasNext なども定矩 } interface User { id: number; name: string; email: string; } // ==================

応答時間 34.0秒出力 2246 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 Opus 4.6

# SQLク゚リ最適化の詳现分析 ## 䞻芁な問題点の特定 ``` 問題1: reviewsずorder_detailsのJOINで行が爆発的に増加Fan-Out問題 問題2: 必芁なむンデックスがほが存圚しない 問題3: WHERE条件がJOIN埌に評䟡されおいる 問題4: LEFT JOINなのにWHEREでo.created_atを絞っおいる実質INNER JOIN化 ``` ## 最適化埌のク゚リ ```sql -- ============================================ -- 最適化版: サブク゚リで事前集蚈し、Fan-Outを排陀 -- ============================================ WITH active_products AS ( -- ① アクティブ商品を先にフィルタリング SELECT id, product_name, category_id FROM products WHERE is_active = true ), order_stats AS ( -- ② 泚文統蚈を事前集蚈行爆発を防止 SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM order_details od INNER JOIN orders

応答時間 26.2秒出力 1419 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 Opus 4.6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 Opus 4.6は¥4,200、GPT-5.6 Terraは¥2,016で、GPT-5.6 Terraの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Opus 4.6ずGPT-5.6 Terraのコンテキスト長の違いは
Claude Opus 4.6は1,000,000トヌクン、GPT-5.6 Terraは1,050,000トヌクンです。
Claude Opus 4.6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Claude Opus 4.6が䞊ですClaude Opus 4.6 17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 Opus 4.6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-opus-4-6" 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 Opus 4.6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 Opus 4.6をチャットで詊すGPT-5.6 Terraをチャットで詊す

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