FastMetal

モデル比范

DeepSeek V4.1 Flash vs gpt-oss-20b

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-oss-20b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-oss-20b
提䟛元DeepSeekOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥33.6Â¥5.04
出力100䞇トヌクンあたり¥100.8Â¥23.52
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥84Â¥17
コンテキスト長1,048,576 トヌクン131,072 トヌクン
リリヌス日2026/9/102025/8/5
入力モダリティtext, imagetext
生成速床 (p50)209 トヌクン/秒 (n=28)114 トヌクン/秒 (n=19)
アリヌナ 総合#35 · ELO 1,476#270 · ELO 1,317
アリヌナ 日本語#40 · ELO 1,452#200 · ELO 1,255
アリヌナ コヌディング#31 · ELO 1,523#252 · ELO 1,368

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-oss-20b。出力100䞇トヌクンあたり¥23.52で、DeepSeek V4.1 Flashより77%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-oss-20bは270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-oss-20bは200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-oss-20bは252䜍。
  • 長い文曞を扱うならDeepSeek V4.1 Flash。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、gpt-oss-20b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


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-oss-20b

## 1. ゚ラヌの原因 ```python TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` - `order["price"]` が **文字列 (`str`)** である - `order["quantity"]` が **æ•Žæ•° (`int`)** である - `str * int` は挔算できないため䟋倖が発生 ### 䜕で `price` が文字列になるのか | DB | 兞型的な戻り倀の型 | 文字列になるケヌス | |-----|------------------|---------------------| | PostgreSQLpsycopg2 | `Decimal` | なし数倀型は `Decimal` | | MySQLmysql‑connector / pymysql | `Decimal` たたは `str` | `use_unicode=True` や `cursorclass=` が蚭定されおいるず文字列になる | | SQLitesqlite3 | `int`/`float` | なし | したがっお、今回䜿われおいる `db.query()` では䟡栌列が **文字列ずしお返されおいる** こずが原因です。 --- ## 2. 修正方法 ### ① 数倀型ぞキャストしお足し算 ```python def get_user_orders(user_id): # ① ク゚リ実行 orders = db.quer

応答時間 10.0秒出力 1365 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-oss-20b

## ① ざっくりした実装抂芁 ```ts async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { /* 
 */ } ``` - 1ペヌゞに぀き最倧100件取埗し、`status !== "deleted"` のレコヌドだけを `id / name / email` らしき構造䜓に敎圢。 - **ペヌゞングを手動**で止めるために while‑loop で繰り返し呌び出す → 連続で **1 ぀ず぀盎列**に `fetch` しおいる。 - `any` をそのたた返しおいる。 - ゚ラヌ凊理・型定矩・可読性・パフォヌマンスに関しおは改善䜙地が倚々ある。 --- ## ② 可読性コヌドの芋やすさ・保守性を向䞊させる | 珟状 | 改善案 | 具䜓䟋 | |------|--------|--------| | ① `any` を䜿っおいる | 型を定矩し、返华型を `User[]` に | ```ts interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` | | ② ルヌプの内郚でむンデックスを䜿う | `for...of` + デストラクチャリング | ```ts for (const u of data.users) { 
 } ``` | | ③ `if (data.users.length < 100)` で終了刀定 | `data.users.splice` で終端を刀断 | –蚭蚈 
応答時間 62.4秒出力 3181 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-oss-20b

## ① なぜ 30 秒かかるのか | 䞻芁なボトルネック | 具䜓的な症状 | |------------------|--------------| | **テヌブルスキャン** | `orders` ず `order_details` は 500 䞇行を超える可胜性がある。`WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= 
` の条件が **`orders` の単䞀列にしかむンデックスが無いので** たず党行を読み蟌み、次に結合のために行を再スキャン | | **結合条件が倚い** | `LEFT JOIN` では結合条件を満たせない行もすべお取埗しなければならない。`orders` のフィルタは `ON` ではなく `WHERE` に曞かれおおり、`LEFT JOIN` を `INNER JOIN` に倉えるこずで䞍芁な行が結合に入る | | **GROUP BY のキヌが冗長** | `GROUP BY p.product_name , c.category_name` はテヌブルスキャン埌にしばしば **テキスト列** でグルヌプ化し、玢匕の恩恵が少ない | | **ORDER BY ず LIMIT** | `ORDER BY total_sales DESC NULLS LAST` は集蚈結果党䜓を゜ヌトする必芁がある。Top‑N を返すだけなので `HAVING COUNT(*)>0` でフィルタした埌に `ROW_NUMBER()` を䜿えば郚分゜ヌトで枈む | > 以䞊の理由で**党行を走査しながら集蚈**・**゜ヌ 
応答時間 20.4秒出力 2648 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-oss-20b、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-oss-20bは¥23.52で、gpt-oss-20bの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
DeepSeek V4.1 Flashずgpt-oss-20b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-oss-20bは131,072トヌクンです。
DeepSeek V4.1 Flashずgpt-oss-20b、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-oss-20b 200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-oss-20b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-oss-20b" 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-oss-20b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-oss-20bをチャットで詊す

DeepSeek V4.1 Flashの他の比范

gpt-oss-20bの他の比范