モデル比較

DeepSeek V4 Flash vs Grok 4.6

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年8月時点)

DeepSeek V4 Flash(DeepSeek)とGrok 4.6(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

deepseek logoDeepSeek V4 Flashx-ai logoGrok 4.6
提供元DeepSeekxAI
入力(100万トークンあたり)¥16.08¥357.4
出力(100万トークンあたり)¥32.17¥1,072.2
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥32¥894
コンテキスト長1,048,576 トークン500,000 トークン
リリース日2026/4/242026/8/12
入力モダリティtexttext, image, file
アリーナ 総合#79 · ELO 1,436圏外
アリーナ 日本語#67 · ELO 1,390圏外
アリーナ コーディング#80 · ELO 1,484圏外

料金はFastMetalの円建て単価(税別)。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならDeepSeek V4 Flash。出力100万トークンあたり¥32.17で、Grok 4.6より97%安くなります。
  • 長い文書を扱うならDeepSeek V4 Flash。コンテキスト長は1,048,576トークンで、Grok 4.6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…

DeepSeek V4 Flash

The error occurs because the `price` field returned by the database query is a **string** (e.g., `'19.99'`), not a numeric type. In Python, multiplying a string by an integer is actually valid (it repeats the string), but the intended operation is numeric multiplication. The error message `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` is misleading because string * int is allowed, but it may arise if the string contains non‑numeric characters or if the database driver uses a custom type that behaves like a string. Regardless, the fix is to convert `price` to a numeric type (e.g., `float` or `Decimal`) before multiplication. ### Corrected code: ```python def get_user_orders(…
応答時間 40.9秒出力 4846 トークン

Grok 4.6

**原因:** DBから返ってきた `order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が整数 (`int`) のため、`*` 演算ができません。価格カラムの型が VARCHAR/TEXT だったり、ドライバが数値を文字列で返す場合によく起きます。 **修正例:** ```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} ``` - 金額は浮動小数点誤差を避けるため `Decimal` を使うのが安全です。 - `quantity` は明示的に `int()` しています。 - カラム型を本来の NUMERIC/DECIMAL と INTEGER に直すのも根本対応になります。 空の結果や不正な値がある場合は、必要に応じてバリデーションやデフォルト値も追加してください。
応答時間 13.5秒出力 791 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…

DeepSeek V4 Flash

以下に、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ます。 ## 改善点一覧 ### 1. 型の明確化 (可読性・安全性) ```typescript // 改善前 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { // 改善後 interface UserResponse { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface ApiResponse { users: UserResponse[]; total?: number; hasMore?: boolean; } interface ProcessedUser { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<ProcessedUser[]> { ``` ### 2. エラーハンドリングの追加 (ベストプラクティス) ```typescript async function fetchPage(currentPage: number): Promise<ApiResponse> { const response = await fetch(`/api/users?pag…
応答時間 21.5秒出力 1522 トークン

Grok 4.6

## レビュー概要 ページネーションで全ユーザーを集めて整形する関数です。動く実装ですが、型・エラー処理・API 契約の扱い・ループの書き方に改善余地があります。無限ループや実行時例外のリスクもあります。 --- ## 重大度の高い問題 ### 1. `response.ok` 未チェック・例外未処理 `fetch` は HTTP 4xx/5xx でも throw しません。失敗時も `json()` して `data.users` にアクセスするため、例外や無限ループの原因になります。ネットワークエラーも呼び出し元に素通しです。 ```typescript if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status} ${response.statusText}`); } ``` ページ単位で try/catch し、失敗したページ番号をメッセージに含めるとデバッグしやすいです。 ### 2. レスポンス形状の前提が脆い `data.users` が無い・`null`・配列でない場合に落ちます。API の契約を型で表し、最低限ガードしてください。 ```typescript const users = Array.isArray(data?.users) ? data.users : []; ``` 可能なら API 側の `has_more` / `total_pages` を使い、`length < 100` という推測に依存しない方が安全です。常に…
応答時間 50.0秒出力 2543 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…

DeepSeek V4 Flash

このクエリは、500万行のテーブルに対して非効率な結合・集計・ソートを行っているため、30秒以上かかっています。以下の改善策を実施することで、処理時間を大幅に短縮できます。 ## 1. インデックスの追加 現在のインデックス(products(id)、orders(order_id))だけでは、WHERE句や結合に必要な絞り込みができていません。以下を追加します。 ```sql -- products: WHERE句のフィルタと結合キー用 CREATE INDEX idx_products_is_active_id ON products (is_active, id); -- order_details: product_idでの結合を高速化 CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details (product_id); -- orders: 結合とフィルタ条件(status, created_at)をカバー CREATE INDEX idx_orders_status_created_at ON orders (status, created_at, order_id); -- reviews: 結合用 CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews (product_id); ``` ## 2. LEFT JOINの見直し(実質INNER JOINになっている) 現在のクエリは `LEFT JOIN orders ... AND o.status =…
応答時間 61.4秒出力 3026 トークン

Grok 4.6

元クエリは **行の爆発(ファンアウト)** と **結合条件の誤り** で、件数・売上・平均評価が壊れやすく、5百万行規模では全表スキャン+巨大中間結果になりやすいです。`NULLS LAST` から PostgreSQL 前提で直します。 ## 主な問題 1. **レビュー×注文明細の直積** `order_details` と `reviews` をどちらも `product_id` でつなぐと、注文100件×レビュー50件で 5,000 行になります。その後 `COUNT`/`SUM`/`AVG` すると売上がレビュー数倍、平均評価が注文数で重み付けされます。集計は **別々に先に集約** してください。 2. **`LEFT JOIN` が実質 `INNER JOIN`** `WHERE o.created_at >= ...` は右側が NULL の行を落とします。期間外・未完了を残したいなら条件は `ON` へ。トップ売上50件なら最初から完了注文だけ `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 結合を使いづらいです。集約キーは **`p.id`(と必要なら category)** にしてください。 4. **`amount` の位置** `o.amount` が注文合計なら、1注文に複数明細があるとき商品別に二重計上されます。商品売上なら通常は `od.amount`(または単価×数量…
応答時間 55.1秒出力 3207 トークン

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よくある質問

DeepSeek V4 FlashとGrok 4.6、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりDeepSeek V4 Flashは¥32.17、Grok 4.6は¥1,072.2で、DeepSeek V4 Flashの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
DeepSeek V4 FlashとGrok 4.6のコンテキスト長の違いは?
DeepSeek V4 Flashは1,048,576トークン、Grok 4.6は500,000トークンです。
DeepSeek V4 FlashとGrok 4.6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 "deepseek-v4-flash" または "grok-4.6" 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チャージすれば、DeepSeek V4 FlashとGrok 4.6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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