FastMetal

モデル比范

Claude Opus 4.6 vs gpt-oss-120b

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-oss-120b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-oss-120b
提䟛元AnthropicOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥850Â¥16
出力100䞇トヌクンあたり¥4,200Â¥79
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥2,950Â¥56
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2026/2/42025/8/5
入力モダリティtext, imagetext
生成速床 (p50)152 トヌクン/秒 (n=26)327 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#7 · ELO 1,498#213 · ELO 1,352
アリヌナ 日本語#17 · ELO 1,484#148 · ELO 1,325
アリヌナ コヌディング#6 · ELO 1,548#221 · ELO 1,389

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-oss-120b。出力100䞇トヌクンあたり¥79で、Claude Opus 4.6より98%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-oss-120bは213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-oss-120bは148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-oss-120bは221䜍。
  • 長い文曞を扱うならClaude Opus 4.6。コンテキスト長は1,000,000トヌクンで、gpt-oss-120b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 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-oss-120b

**原因** `order["price"]` が **文字列** (`str`) で返っおきおいるため、数倀 (`int`/`float`/`Decimal`) ず掛け算しようずしたずきに ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` が発生しおいたす。 このケヌスは䞻に次のいずれかが原因です。 | 可胜性 | 内容 | |--------|------| | ① DBドラむバが数倀列を文字列ずしお取埗しおいる | たずえば `psycopg2` の `cursor_factory=RealDictCursor` でも `numeric` が文字列になるこずがありたす。 | | ② テヌブル定矩が文字列型 (`VARCHAR`, `CHAR`) になっおいる | `price` カラムが文字列型で保存されおいる。 | | ③ `SELECT` 文でキャストせずにそのたた取埗しおいる | DB偎で数倀に倉換しおいない。 | **修正方法**は 2 ぀の方向がありたす。 --- ## 1⃣ Python 偎で安党に数倀ぞ倉換する最も手軜 ```python from decimal import Decimal, InvalidOperation def get_user_orders(user_id): # db.query の戻り倀は dict のリスト䟋: [{"price": "12.34", "quantity": "2"}, ..

応答時間 7.1秒出力 1587 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-oss-120b

## 📋 1. 珟行コヌドの抂芁ず䞻な課題 | 項目 | 珟状 | 問題点・改善䜙地 | |------|------|-------------------| | **型安党** | `any[]`、`any` で型を攟棄 | TypeScript のメリットが倱われ、実装ミスがコンパむル時に怜出できない | | **可読性** | 倉数名が曖昧`data`、`i`・文字列結合で名前を組み立おおいる | 䜕をしおいるかが䞀読で分かりにくい | | **゚ラヌハンドリング** | `fetch` の倱敗や `response.ok === false` をチェックしおいない | ネットワヌク゚ラヌで䟋倖がそのたたスロヌされ、呌び出し偎が把握しにくい | | **パフォヌマンス** | ペヌゞ取埗を **逐次** に行っおいる<br>`while` ルヌプ䞭で `await` | ペヌゞ数が倚いず総埅ち時間が `N × latency` になる | | **ミュヌテヌション** | `let` で再代入が倚い | 䞍倉性を保぀方がデバッグしやすい | | **ハヌドコヌディング** | `limit=100` がコヌド䞭に埋め蟌たれおいる | API の倉曎に脆匱 | | **文字列結合** | `first_name + " " + last_name` | 可読性が䜎く、`undefined` が入った時に `"undefined"` が出力されるリスク | | **非同期キャンセル** | `AbortController` が未䜿甚 | 長時間埅機したたたキャ 
応答時間 15.6秒出力 3532 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-oss-120b

## 1. 珟状のボトルネック | 項目 | 理由 | |------|------| | **① LEFT JOIN → INNER JOIN に倉えられるケヌス** | `orders` の `status = '完了'` ず `created_at >= 
` が必ず満たす行だけを集蚈したいので、`LEFT JOIN` で結合した埌に `WHERE o.created_at 
` を曞くず、`orders` が **NULL** の行も残っおしたい、䞍芁なレコヌドが倧量に産たれたす。| | **② フィルタが JOIN 埌に適甚されおいる** | `WHERE o.created_at >= 
` が **LEFT JOIN** の埌に評䟡されるため、たず **å…šè¡Œ** が `orders` ず結合され、その埌で絞り蟌む → 5 M 行 × (order_details の行数) の䞭間結果が膚倧。| | **③ むンデックスが足りない** | 珟圚は `products(id)` ず `orders(order_id)` だけ。<br>怜玢条件・結合キヌに䜿っおいるカラムは党郚 **むンデックス察象倖** なので、フルテヌブルスキャンやハッシュゞョむンが走りたす。| | **④ GROUP BY に文字列を盎接䜿っおいる** | `p.product_name` ず `c.category_name` で GROUP BY するず、文字列比范が必芁になる䞊、同名の商品が別 ID で存圚したずきに正しく集蚈できたせん。`p.id` で集蚈した方がむンデックスを掻かしやす 
応答時間 13.3秒出力 2901 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-oss-120b、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-oss-120bは¥79で、gpt-oss-120bの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Opus 4.6ずgpt-oss-120b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-oss-120bは131,072トヌクンです。
Claude Opus 4.6ずgpt-oss-120b、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-oss-120b 148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-oss-120b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-oss-120b" 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-oss-120b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-oss-120bをチャットで詊す

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