FastMetal
期間限定 30%オフ日本囜内で実行する DeepSeek V4.1 Flash 1017 が12月4日たで30%オフ詳しく芋る

モデル比范

Claude Opus 4.6 vs Grok 4.7

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

Claude Opus 4.6AnthropicずGrok 4.7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 Opus 4.6x-ai logoGrok 4.7
提䟛元AnthropicxAI
入力100䞇トヌクンあたり¥850Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥4,200Â¥1,072.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥2,950Â¥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2026/2/42026/9/21
入力モダリティtext, imagetext, image, file
生成速床 (p50)146 トヌクン/秒 (n=28)202 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合#9 · ELO 1,496#96 · ELO 1,441
アリヌナ 日本語#20 · ELO 1,480#88 · ELO 1,408
アリヌナ コヌディング#7 · ELO 1,546#91 · ELO 1,494

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Grok 4.7。出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2で、Claude Opus 4.6より74%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9䜍。Grok 4.7は96䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Opus 4.6が䞊です20䜍。Grok 4.7は88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7䜍。Grok 4.7は91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、Grok 4.7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 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

Grok 4.7

原因は、`order["price"]` が文字列`str`のたた返っおきおいるこずです。`quantity` は敎数なので、`str * int` になっお `TypeError` になっおいたす。 DBドラむバやカラム型`DECIMAL` / `NUMERIC` / `VARCHAR` などによっおは、数倀のはずの倀が文字列で返るこずがありたす。 修正䟋: ```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} ``` 金額を正確に扱いたい堎合は `float` ではなく `Decimal` を䜿っおください。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders

応答時間 9.1秒出力 621 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

Grok 4.7

この関数は「ペヌゞングしながらナヌザヌを集め、削陀枈みを陀倖しお敎圢する」意図は明確ですが、型安党性・倱敗時の挙動・終了条件に改善䜙地がありたす。 ## 䞻な問題 **型ず契玄** - `any` のため、API の圢が倉わっおもコンパむル時に気づけたせん。 - 戻り倀も `any[]` なので、呌び出し偎がフィヌルド名を間違えやすいです。 **゚ラヌ凊理がない** - `fetch` のネットワヌク倱敗、`!response.ok`4xx/5xx、䞍正な JSON がすべお未凊理です。 - `data.users` が無いず `data.users.length` で䟋倖になりたす。 **無限ルヌプの可胜性** - 「100件未満なら終了」だけだず、API が垞に 100 件返す䞍具合や、ペヌゞが進たない堎合に止たりたせん。 - ペヌゞ途䞭でナヌザヌが増枛するず、欠萜や重耇もあり埗たす。可胜なら `total` / `hasNext` / cursor を䜿った方が安党です。 **可読性** - `data.users[i]` の繰り返し、index 付き `for`、`"deleted"` ず `100` のマゞック倀は意図が読み取りにくいです。 - `page` を受け取るず「党件」ではなく「そのペヌゞ以降」になりたす。関数名ず挙動がずれおいたす。 **パフォヌマンス** - ペヌゞ取埗自䜓は䟝存関係があるので逐次 `await` で問題ありたせん。 - ボトルネックはルヌプ内の `push` ではなく、党件をメモリに溜めるこずです。件数が倚いなら asy

応答時間 25.1秒出力 1692 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

Grok 4.7

30秒超の䞻因は、泚文明现ずレビュヌを同時にJOINしおいるこずによる行の増殖ず、絞り蟌みに䜿えるむンデックスがないこずです。集蚈を先に分け、䞊䜍50件だけレビュヌを芋る圢にするず速くなりたす。 ## 問題点 1. **JOINによる行の増殖** ある商品に泚文明现がM件、レビュヌがN件あるず、集蚈前にM×N行になりたす。`COUNT` / `SUM` / `AVG` がレビュヌ数や泚文件数で氎増しされ、結果も性胜も壊れたす。 2. **`WHERE o.created_at ...` が LEFT JOIN を実質 INNER JOIN にしおいる** 条件に合わない泚文は萜ちるので、`orders` は最初から INNER JOIN で問題ありたせん。 3. **むンデックス䞍足** 珟状は `products(id)` ず `orders(order_id)` だけです。日付・ステヌタス・`product_id` で絞れたせん。 4. **`GROUP BY` が商品名** 同名商品が混ざる可胜性がありたす。集蚈キヌは `p.id` にすべきです。 5. **`SUM(o.amount)` の意味** `amount` が泚文ヘッダの金額なら、明现が耇数ある泚文は商品ごずに党額を重耇蚈䞊したす。明现金額なら `order_details` 偎を合蚈しおください。 ## 最適化埌のク゚リ 売䞊集蚈を先に行い、䞊䜍50商品だけレビュヌ平均を取りたす。 ```sql WITH sales AS ( SELE

応答時間 50.0秒出力 3613 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Grok 4.7、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、Grok 4.7は¥1,072.2で、Grok 4.7の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Opus 4.6ずGrok 4.7のコンテキスト長の違いは
Claude Opus 4.6は1,000,000トヌクン、Grok 4.7は500,000トヌクンです。
Claude Opus 4.6ずGrok 4.7、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 20䜍、Grok 4.7 88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Grok 4.7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 "grok-4.7" 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Grok 4.7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Grok 4.7をチャットで詊す

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