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 Sonnet 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11月時点

Claude Sonnet 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 Sonnet 5.5x-ai logoGrok 4.6
提䟛元AnthropicxAI
入力100䞇トヌクンあたり¥336Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥1,680Â¥1,072.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥1,176Â¥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2026/9/282026/8/12
入力モダリティtext, image, filetext, image, file
生成速床 (p50)308 トヌクン/秒 (n=30)94 トヌクン/秒 (n=30)
アリヌナ 総合#46 · ELO 1,472#69 · ELO 1,456
アリヌナ 日本語#31 · ELO 1,465#92 · ELO 1,405
アリヌナ コヌディング#45 · ELO 1,516#63 · ELO 1,508

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、2026-11-09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 4.6。出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2で、Claude Sonnet 5.5より36%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Sonnet 5.5が䞊です46䜍。Grok 4.6は69䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Sonnet 5.5が䞊です31䜍。Grok 4.6は92䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でClaude Sonnet 5.5が䞊です45䜍。Grok 4.6は63䜍。
  • 長い文曞を扱うならClaude Sonnet 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 Sonnet 5.5

## 原因 `order["price"]` が数倀ではなく**文字列str**で返っおきおいるこずが原因です。 - `price` カラムが `VARCHAR`/`TEXT` 型になっおいる - DB ドラむバや DB ラッパヌ (`db.query`) が `DECIMAL`/`NUMERIC` を文字列で返しおいる - CSV や JSON 由来のデヌタをそのたた保存しおいる などが考えられたす。 補足ずしお、玔粋な Python 3 では `"abc" * 3` は文字列の繰り返しずしお**゚ラヌになりたせん**。そのため、提瀺されたメッセヌゞ通りの文蚀は暙準の `str * int` では出にくく、`db.query` が独自の型を返しおいる可胜性もありたす。実際には `sum()` 内で `int + str` の TypeError になるこずが倚いです。いずれにしおも「`price` が数倀型でない」ずいう根本原因は同じです。 たず型を確認しおください。 ```python print(type(orders[0]["price"]), repr(orders[0]["price"])) print(type(orders[0]["quantity"]), repr(orders[0]["quantity"])) ``` ## 修正案 ### 1. コヌド偎で数倀に倉換する金額なので `Decimal` 掚奚 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_

応答時間 12.3秒出力 1534 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 Sonnet 5.5

# コヌドレビュヌ: `fetchAllUsers` ## 総評 ペヌゞネヌションを回しお党件取埗するずいう意図は明確で、動䜜ずしおは成立したす。ただし、**型安党性・゚ラヌハンドリング・関数の責務・呜名**に改善䜙地がありたす。 --- ## 1. 可読性 | 問題点 | 詳现 | 改善案 | |---|---|---| | `any` の倚甚 | 戻り倀も `data` も `any` で、型チェックの恩恵がない | `ApiUser` / `User` 型を定矩する | | マゞックナンバヌ `100` | `limit=100` ず `< 100` の2箇所に重耇 | `PAGE_SIZE` 定数にする | | むンデックス付き `for` | `data.users[i]` が䜕床も登堎しお読みにくい | `filter` + `map`、たたは `for...of` | | `let user` | 再代入しないのに `let` | `const`(たたは盎接返す) | | 文字列連結 | `+ " " +` は読みにくい | テンプレヌトリテラル | | 匕数名 `page` | 「党件取埗」なのにペヌゞ指定があり意図が䞍明瞭 | `startPage` にリネヌム、たたは匕数自䜓を削陀 | | フラグ倉数 `hasMore` | 制埡フロヌが分散しおいる | `break` / `return` で簡朔にする | --- ## 2. パフォヌマンス - **リク゚ストが逐次実行**: 次ペヌゞの有無が前ペヌゞの結果に䟝存するため逐次自䜓は仕方がない 
応答時間 21.0秒出力 2760 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 Sonnet 5.5

# 最適化のポむント PostgreSQLを想定しおいたす。このク゚リは遅いだけでなく、**集蚈結果も誀っおいる**可胜性が高いです。 ## 問題点 ### 1. JOINによる行の膚匵(最倧の原因、か぀結果が䞍正) `order_details`ず`reviews`を同じ`products`に盎接JOINしおいるため、商品ごずに「泚文明现数 × レビュヌ数」の行が生成されたす。 - 泚文明现100件、レビュヌ50件の商品は5,000行になる - `COUNT(o.order_id)`ず`SUM(o.amount)`はレビュヌ数倍に氎増しされる - `AVG(r.rating)`も泚文数で重み付けされ、正しい平均にならない ### 2. LEFT JOINがWHEREで実質INNER JOINになっおいる `WHERE o.created_at >= ...`は`o`がNULLの行を陀倖するため、`orders`ぞのLEFT JOINは意味を倱っおいたす。意図ず実際の動䜜がずれおいる䞊、オプティマむザの結合順序の遞択も難しくなりたす。 ### 3. 集蚈を先にせず、党結合しおからGROUP BYしおいる 巚倧な䞭間結果をGROUP BYしおから゜ヌトし、䞊䜍50件だけ取り出しおいたす。集蚈は結合前に枈たせ、評䟡の蚈算は䞊䜍50件に絞っおから行うべきです。 ### 4. `GROUP BY p.product_name, c.category_name` 同名の別商品が1行にマヌゞされたす。`p.id`でグルヌプ化すべきです。 ### 5. むンデックス䞍足 `o

応答時間 24.4秒出力 3370 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 Sonnet 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 Sonnet 5.5は¥1,680、Grok 4.6は¥1,072.2で、Grok 4.6の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Claude Sonnet 5.5ずGrok 4.6のコンテキスト長の違いは
Claude Sonnet 5.5は1,000,000トヌクン、Grok 4.6は500,000トヌクンです。
Claude Sonnet 5.5ずGrok 4.6、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 Sonnet 5.5が䞊ですClaude Sonnet 5.5 31䜍、Grok 4.6 92䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Claude Sonnet 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-sonnet-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 Sonnet 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。

無料でアカりント䜜成Claude Sonnet 5.5をチャットで詊すGrok 4.6をチャットで詊す

Claude Sonnet 5.5の他の比范

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