FastMetal

モデル比范

DeepSeek V4.1 Flash vs LLM-jp-3.1 8x13B instruct4

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

DeepSeek V4.1 FlashDeepSeekずLLM-jp-3.1 8x13B instruct4LLM-jp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 FlashLLM-jp-3.1 8x13B instruct4
提䟛元DeepSeekLLM-jp
入力100䞇トヌクンあたり¥33.6Â¥16
出力100䞇トヌクンあたり¥100.8Â¥79
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥84Â¥56
コンテキスト長1,048,576 トヌクン4,096 トヌクン
リリヌス日2026/9/102026/3/21
入力モダリティtext, imagetext
生成速床 (p50)194 トヌクン/秒 (n=27)124 トヌクン/秒 (n=27)
アリヌナ 総合#34 · ELO 1,476圏倖
アリヌナ 日本語#37 · ELO 1,453圏倖
アリヌナ コヌディング#30 · ELO 1,523圏倖

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、2026-10-22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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4。出力100䞇トヌクンあたり¥79で、DeepSeek V4.1 Flashより22%安くなりたす。
  • 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、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4の4,096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

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4

この゚ラヌは、デヌタベヌスから取埗した泚文リストに含たれる蟞曞型デヌタの `price` ず `quantity` の倀が敎数ではなく文字列になっおいるこずが原因です。 `sum` 関数に枡されるゞェネレヌタ匏の䞭で、文字列ず敎数を乗算しようずしおいるため、 `TypeError` が発生しおいたす。 この問題を解決するには、 `price` ず `quantity` の倀を取埗する際に、適切に型倉換を行う必芁がありたす。以䞋のように修正したしょう。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(order["price"] * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` この修正では、 `order["quantity"]` の倀を取埗埌、 `int()` 関数を䜿っお敎数に倉換しおいたす。これにより、ゞェネレヌタ匏の䞭で適切に乗算が行われ、゚ラヌが解消されたす。 ただし、 `quantity` の倀が負の数の堎合、 `int()` 関数を䜿甚するずマむナスの笊号が消えおしたいたす。もし、 `quantity` が負の数であっおもそのたたマむナスの笊 
応答時間 4.9秒出力 523 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

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4

このTypeScript関数にはいく぀かの改善点がありたす。以䞋に、可読性、パフォヌマンス、ベストプラクティスを考慮したレビュヌず改良提案を瀺したす。 1. ペヌゞングずリミットのロゞックを修正し、APIからの党おの情報を取埗した埌にフィルタリングを行うこずでパフォヌマンスを向䞊させたす。 2. undefinedやnullのチェックを远加し、型泚釈を改善したす。 3. 再垰的なアプロヌチを避け、むテレヌティブな方法に倉曎しお可読性を向䞊させたす。 改良埌、関数は以䞋のようになりたす。 ```typescript async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { const PER_PAGE_LIMIT = 100; const ALL_USERS: any[] = []; while (true) { const response = await fetch(`/api/users?page=${page}&limit=${PER_PAGE_LIMIT}`); if (!response.ok) { throw new Error('Failed to fetch users'); } const data = await response.json(); if (data.users.length === 0) { break; } const filteredUsers: any[] = d

応答時間 4.5秒出力 552 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

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4

このSQLク゚リの最適化にはいく぀かのステップが必芁です。以䞋に各改善点ずその理由を説明したす。 ### 1. むンデックスの远加 珟圚のむンデックスは `products(id)` ず `orders(order_id)` のみのようですが、他にも必芁なむンデックスを远加するこずでク゚リのパフォヌマンスを向䞊させるこずができたす。 #### 远加すべきむンデックス: - `categories(id)`: `LEFT JOIN categories` で䜿甚されおいるため、むンデックスを远加するこずで結合が高速化されたす。 - `order_details(product_id, order_id)`: `LEFT JOIN order_details` で䜿甚されおいるため、耇合むンデックスを远加するこずで結合が高速化されたす。 - `reviews(product_id)`: `LEFT JOIN reviews` で䜿甚されおいるため、むンデックスを远加するこずで結合が高速化されたす。 - `orders(created_at)`: `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` でフィルタリングされおいるため、むンデックスを远加するこずでフィルタリングが高速化されたす。 ### 2. ク゚リのリファクタリング ク゚リ自䜓をリファクタリングするこずで、䞍芁な結合やサブク゚リを避け、パフォヌマンスを向䞊させるこずができたす。 #### 改善点: - サブク゚リの䜿甚: 䞀郚の集蚈をサブク゚リずしお分離するこずで、メむンク゚リの負荷を軜枛す 
応答時間 7.9秒出力 917 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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4、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、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は¥79で、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
DeepSeek V4.1 FlashずLLM-jp-3.1 8x13B instruct4のコンテキスト長の違いは
DeepSeek V4.1 Flashは1,048,576トヌクン、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は4,096トヌクンです。
DeepSeek V4.1 FlashずLLM-jp-3.1 8x13B instruct4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 "llm-jp-3.1-8x13b-instruct4" 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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4をチャットで詊す

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