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

DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Luna

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

DeepSeek V4.1 FlashDeepSeekずGPT-6 Luna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

deepseek logoDeepSeek V4.1 Flashopenai logoGPT-6 Luna
提䟛元DeepSeekOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥33.6Â¥16.8
出力100䞇トヌクンあたり¥100.8Â¥84
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥84Â¥59
コンテキスト長1,048,576 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2026/9/102026/9/22
入力モダリティtext, imagefile, image, text
生成速床 (p50)221 トヌクン/秒 (n=28)82 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#35 · ELO 1,476#97 · ELO 1,441
アリヌナ 日本語#40 · ELO 1,452#73 · ELO 1,421
アリヌナ コヌディング#31 · ELO 1,523#66 · ELO 1,506

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GPT-6 Luna。出力100䞇トヌクンあたり¥84で、DeepSeek V4.1 Flashより17%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でDeepSeek V4.1 Flashが䞊です35䜍。GPT-6 Lunaは97䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でDeepSeek V4.1 Flashが䞊です40䜍。GPT-6 Lunaは73䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でDeepSeek V4.1 Flashが䞊です31䜍。GPT-6 Lunaは66䜍。
  • 長い文曞を扱うならGPT-6 Luna。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、DeepSeek V4.1 Flashの1,048,576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


DeepSeek V4.1 Flash

原因は、`order["price"]` が数倀ではなく **文字列str** ずしお返っおきおいるこずです。 そのため、`str * int` を実行しようずしお `TypeError` になっおいたす。 ```python order["price"] * order["quantity"] # 䟋: "1000" * 2 → ゚ラヌ ``` DBドラむバや独自の `db.query` ラッパヌによっおは、`DECIMAL` や `NUMERIC` の倀が文字列で返るこずがありたす。たた、DB䞊で `price` が `VARCHAR` になっおいる堎合も同様です。 ## 修正方法 乗算する前に `price` を数倀に倉換したす。金額を扱うなら `Decimal` が安党です。 ```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 in orders ) return { "user_id": user_id,

応答時間 62.2秒出力 1313 トヌクン

GPT-6 Luna

`price` が数倀ではなく文字列ずしお取埗されおいる可胜性がありたす。金額は文字列のたた蚈算せず、数倀型に倉換しおください。金額の蚈算には、浮動小数点数の誀差を避けるため `Decimal` を䜿うのがおすすめです。 ```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 in orders , Decimal("0")) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` `quantity` も文字列で返る堎合を考慮しお `int()` で倉換しおいたす。なお、倀が `None` や数倀に倉換できない文字列の堎合は別途゚ラヌ凊理が必芁です。 たた、暙準的な Python では `"100" * 2` は文字列の繰り返しになるため、提瀺された `str` ず `int` の掛け算だけなら、蚘茉の゚ラヌには通垞なりたせん。文字列のたた蚈算するず、その埌の `sum()` で別の型゚ 
応答時間 11.7秒出力 1121 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


DeepSeek V4.1 Flash

改善ポむントは䞻に **型安党性・゚ラヌ凊理・可読性・ペヌゞネヌションの扱い** です。 ## 䞻な改善点 ### 1. 型安党性 - `any[]` は避ける。`User` / `ApiUser` / `ApiUsersResponse` を定矩する。 - `response.json()` の結果は `any` になりがちなので、型を付ける。 - 可胜なら `zod` などで実行時バリデヌションも行う。 ### 2. ゚ラヌ凊理 - `fetch` は HTTP 404/500 でも reject しないため、`response.ok` を必ず確認する。 - レスポンス圢状が䞍正な堎合も明瀺的に゚ラヌにする。 ### 3. 可読性 - `for (let i = 0; ...)` より `for...of` が読みやすい。 - `let user` は `const user` にする。 - `100` などのマゞックナンバヌは定数化する。 - `hasMore` フラグより `while (true)` + `break` のほうが意図が明確。 - `first_name + " " + last_name` はテンプレヌトリテラルや `join` を䜿う。 ### 4. パフォヌマンス - ペヌゞネヌションが逐次取埗なのは基本的に正しい。 ただし API が総ペヌゞ数や `hasMore` を返すなら、䜙分な最終リク゚ストを削枛できる。 - 総ペヌゞ数が既知なら `Promise.all` で䞊列取埗できるが、レヌトリミットには泚意。 - 倧量デヌタを 
応答時間 41.3秒出力 6310 トヌクン

GPT-6 Luna

䞻な改善点は、型の明確化、HTTP゚ラヌの確認、ルヌプ状態の簡玠化です。 ### 改善䟋 ```ts interface ApiUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersResponse { users: ApiUser[]; } interface UserSummary { id: string | number; name: string; email: string; } const PAGE_SIZE = 100; async function fetchAllUsers(startPage = 1): Promise<UserSummary[]> { if (!Number.isInteger(startPage) || startPage < 1) { throw new RangeError("startPage must be a positive integer"); } const allUsers: UserSummary[] = []; for (let page = startPage; ; page++) { const params = new URLSearchParams({ page: String(page), limit: String(PAGE

応答時間 16.0秒出力 1532 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


DeepSeek V4.1 Flash

最倧の原因は「集玄前に orders ず reviews を同じ階局で結合しおいるこず」です。 1぀の商品に泚文が N 件、レビュヌが M 件あるず、`orders × reviews` で N×M 行に膚らみ、`COUNT`/`SUM` が氎増しされ、`AVG` も無駄に倧量の行を集玄するこずになりたす。さらに `WHERE o.created_at >= ...` があるため、`LEFT JOIN orders` は実質 `INNER JOIN` になっおいたす。 ## 改善方針 1. 泚文集蚈ずレビュヌ集蚈を先に別々に集玄する 2. 泚文集蚈から開始し、`products` を結合する 3. 適切なむンデックスを远加する 4. `GROUP BY` に `p.id` を含める、たたは商品ID単䜍で集玄する 5. `SUM(o.amount)` が泚文ヘッダ金額なら、`order_details` ず結合するず重耇加算になる点も確認する ## 掚奚ク゚リ䟋 ```sql WITH sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(DISTINCT o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= DATE '

応答時間 29.8秒出力 6127 トヌクン

GPT-6 Luna

たず、珟圚のク゚リでは `reviews` ず `order_details` を同時に結合しおいるため、泚文明现数 × レビュヌ数の行ができ、`SUM` や `AVG` が氎増しされる可胜性がありたす。先にそれぞれを商品単䜍で集蚈し、その結果を結合するのが基本です。 たた、`WHERE o.created_at >= ...` は `LEFT JOIN` した `orders` のNULL行を陀倖したす。぀たり、このク゚リは実質的に「条件に合う泚文がある商品だけ」を返しおいたす。以䞋はその商品遞択を保ち぀぀、集蚈の氎増しを避ける曞き換え䟋です。 ```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 active_products p JOIN order_details od ON od.product_id = p.id JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' AND o.created_at >= TIMESTAMP '2024-04-01' GROUP BY

応答時間 27.3秒出力 2871 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

DeepSeek V4.1 FlashずGPT-6 Luna、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりDeepSeek V4.1 Flashは¥100.8、GPT-6 Lunaは¥84で、GPT-6 Lunaの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
DeepSeek V4.1 FlashずGPT-6 Lunaのコンテキスト長の違いは
DeepSeek V4.1 Flashは1,048,576トヌクン、GPT-6 Lunaは1,050,000トヌクンです。
DeepSeek V4.1 FlashずGPT-6 Luna、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではDeepSeek V4.1 Flashが䞊ですDeepSeek V4.1 Flash 40䜍、GPT-6 Luna 73䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
DeepSeek V4.1 FlashずGPT-6 Luna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 "deepseek-v4.1-flash" たたは "gpt-6-luna" 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、DeepSeek V4.1 FlashずGPT-6 Luna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DeepSeek V4.1 Flashをチャットで詊すGPT-6 Lunaをチャットで詊す

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