モデル比較

Claude Sonnet 5 vs Grok 4.7

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年11月時点)

Claude Sonnet 5(Anthropic)とGrok 4.7(xAI)を、FastMetalのゲートウェイで実際に呼び出せる条件で比較します。どちらも同じOpenAI互換エンドポイントとAPIキーから利用でき、切り替えは model の文字列を変えるだけです。

スペックと料金

anthropic logoClaude Sonnet 5x-ai logoGrok 4.7
提供元AnthropicxAI
入力(100万トークンあたり)¥336¥357.4
出力(100万トークンあたり)¥1,680¥1,072.2
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥1,176¥894
コンテキスト長1,000,000 トークン500,000 トークン
リリース日2026/6/302026/9/21
入力モダリティtext, image, filetext, image, file
生成速度 (p50)200 トークン/秒 (n=28)202 トークン/秒 (n=28)
アリーナ 総合#31 · ELO 1,477#96 · ELO 1,441
アリーナ 日本語#30 · ELO 1,465#88 · ELO 1,408
アリーナ コーディング#24 · ELO 1,529#91 · ELO 1,494

料金はFastMetalの単価(税別)です。

順位データ: LMArena leaderboard dataset(lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-28時点)。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならGrok 4.7。出力100万トークンあたり¥1,072.2で、Claude Sonnet 5より36%安くなります。
  • 総合の評価はアリーナ順位でClaude Sonnet 5が上です(31位。Grok 4.7は96位)。
  • 日本語の評価はアリーナ順位でClaude Sonnet 5が上です(30位。Grok 4.7は88位)。
  • コーディングの評価はアリーナ順位でClaude Sonnet 5が上です(24位。Grok 4.7は91位)。
  • 長い文書を扱うならClaude Sonnet 5。コンテキスト長は1,000,000トークンで、Grok 4.7の500,000トークンより広くとれます。
  • 迷ったら両方を同じキーで試せます。model の文字列を変えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単価で従量課金されます。

同じプロンプトへの実際の回答

FastMetalのゲートウェイが返した回答をそのまま並べています。ベンチマークの数字ではなく、実際の出力です。

このエラーをデバッグして

以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 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

# 原因 データベースから取得した `price` カラムの値が **文字列(str)型** として返されており、`quantity`(int型)との乗算でエラーが発生しています。 主な原因として考えられるケース: 1. DBのカラム定義が `VARCHAR` や `TEXT` になっている(本来は `DECIMAL`/`NUMERIC`/`INT` であるべき) 2. DBドライバの設定や仕様上、数値型でも文字列として返される場合がある(例: 一部のドライバで `DECIMAL` 型が str 変換される) 3. アプリ側でSQLの結果をそのまま使っていて、型変換をしていない # 修正方法 ## 方法1: アプリケーション側で明示的に型変換する(最も安全) ```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} ``` ※ 金額計算で誤差を避けたい場合は `Decimal` を使うほうが望ましいです。 ```python from decimal import Deci…
応答時間 11.7秒出力 912 トークン

Grok 4.7

原因は、`order["price"]` が文字列(`str`)のまま返ってきていることです。`quantity` は整数なので、`str * int` になって `TypeError` になっています。 DBドライバやカラム型(`DECIMAL` / `NUMERIC` / `VARCHAR` など)によっては、数値のはずの値が文字列で返ることがあります。 修正例: ```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場合は `float` ではなく `Decimal` を使ってください。 ```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 トークン

コードレビュー

以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

Claude Sonnet 5

# レビュー結果 ## 1. 型安全性の欠如(ベストプラクティス) `any[]` を使っているため、コンパイル時の型チェックが効きません。APIレスポンスとユーザーの型を明示的に定義すべきです。 ```typescript interface ApiUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; } interface User { id: string; name: string; email: string; } ``` ## 2. エラーハンドリングが無い(ベストプラクティス) - `fetch` が失敗した場合や `response.ok` が `false` の場合の処理がありません。 - `response.json()` のパース失敗も想定されていません。 ```typescript if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status}`); } ``` ## 3. 手続き的なループ処理(可読性) `for` + インデックスアクセスの代わりに `filter` + `map` を使うと意図が明確になります。 ```typescript const activeUsers = data.us…
応答時間 29.9秒出力 2326 トークン

Grok 4.7

この関数は「ページングしながらユーザーを集め、削除済みを除外して整形する」意図は明確ですが、型安全性・失敗時の挙動・終了条件に改善余地があります。 ## 主な問題 **型と契約** - `any` のため、API の形が変わってもコンパイル時に気づけません。 - 戻り値も `any[]` なので、呼び出し側がフィールド名を間違えやすいです。 **エラー処理がない** - `fetch` のネットワーク失敗、`!response.ok`(4xx/5xx)、不正な JSON がすべて未処理です。 - `data.users` が無いと `data.users.length` で例外になります。 **無限ループの可能性** - 「100件未満なら終了」だけだと、API が常に 100 件返す不具合や、ページが進まない場合に止まりません。 - ページ途中でユーザーが増減すると、欠落や重複もあり得ます。可能なら `total` / `hasNext` / cursor を使った方が安全です。 **可読性** - `data.users[i]` の繰り返し、index 付き `for`、`"deleted"` と `100` のマジック値は意図が読み取りにくいです。 - `page` を受け取ると「全件」ではなく「そのページ以降」になります。関数名と挙動がずれています。 **パフォーマンス** - ページ取得自体は依存関係があるので逐次 `await` で問題ありません。 - ボトルネックはループ内の `push` ではなく、全件をメモリに溜めることです。件数が多いなら asy…
応答時間 25.1秒出力 1692 トークン

SQLクエリの最適化

以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 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

# SQLクエリの問題点と最適化 ## 🔴 重大な問題(バグ + パフォーマンス両方に影響) ### 1. Fan-out(ファンアウト)問題 ← 最重要 `order_details/orders` と `reviews` を**同時に**JOINしているため、行が掛け算的に増加します。 例:商品Aに注文3件、レビュー5件がある場合 → JOIN後は **3 × 5 = 15行** になり、`COUNT(order_id)` や `SUM(amount)` が実際の値の5倍になってしまいます(集計結果が壊れている)。 これが最大のコストと不正確性の原因です。 ### 2. LEFT JOINをWHERE句で無効化している ```sql LEFT JOIN orders o ON ... WHERE ... AND o.created_at >= '2024-04-01' ``` LEFT JOINしているのに、WHEREで`o`の列に条件をかけると、`o`がNULLの行(注文がない商品)が除外され、**実質INNER JOINと同じ**になります。「注文がない商品も表示したい」という意図なら、条件はON句に書くべきです。 ### 3. インデックス不足によるフルスキャン - `products.is_active` → フィルタでフルスキャン - `products.category_id` → JOINでフルスキャン - `order_details.product_id / order_id` → JOINでフルスキャン - `orders.status /…
応答時間 34.0秒出力 3005 トークン

Grok 4.7

30秒超の主因は、注文明細とレビューを同時にJOINしていることによる行の増殖と、絞り込みに使えるインデックスがないことです。集計を先に分け、上位50件だけレビューを見る形にすると速くなります。 ## 問題点 1. **JOINによる行の増殖** ある商品に注文明細がM件、レビューがN件あると、集計前にM×N行になります。`COUNT` / `SUM` / `AVG` がレビュー数や注文件数で水増しされ、結果も性能も壊れます。 2. **`WHERE o.created_at ...` が LEFT JOIN を実質 INNER JOIN にしている** 条件に合わない注文は落ちるので、`orders` は最初から INNER JOIN で問題ありません。 3. **インデックス不足** 現状は `products(id)` と `orders(order_id)` だけです。日付・ステータス・`product_id` で絞れません。 4. **`GROUP BY` が商品名** 同名商品が混ざる可能性があります。集計キーは `p.id` にすべきです。 5. **`SUM(o.amount)` の意味** `amount` が注文ヘッダの金額なら、明細が複数ある注文は商品ごとに全額を重複計上します。明細金額なら `order_details` 側を合計してください。 ## 最適化後のクエリ 売上集計を先に行い、上位50商品だけレビュー平均を取ります。 ```sql WITH sales AS ( SELE…
応答時間 50.0秒出力 3613 トークン

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よくある質問

Claude Sonnet 5とGrok 4.7、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりClaude Sonnet 5は¥1,680、Grok 4.7は¥1,072.2で、Grok 4.7の方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Claude Sonnet 5とGrok 4.7のコンテキスト長の違いは?
Claude Sonnet 5は1,000,000トークン、Grok 4.7は500,000トークンです。
Claude Sonnet 5とGrok 4.7、評価が高いのはどちらですか?
公開アリーナの順位ではClaude Sonnet 5が上です(Claude Sonnet 5 30位、Grok 4.7 88位)。順位はリーダーボードの更新で変わります。
Claude Sonnet 5とGrok 4.7を同じAPIキーで使えますか?
はい。FastMetalのOpenAI互換エンドポイントで、model に "anthropic-claude-sonnet-5" または "grok-4.7" を指定するだけで切り替えられます。料金はそれぞれの単価で、同じ前払い残高から従量課金されます。

どちらも同じAPIキーで試せます

アカウントを作成してクレジットを追加すれば、Claude Sonnet 5とGrok 4.7をブラウザのチャットとAPIの両方から呼び出せます。月額料金はありません。

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