モデル比范

DeepSeek V4 Flash vs Grok 4.7

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 FlashDeepSeekずGrok 4.7xAI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 Flashx-ai logoGrok 4.7
提䟛元DeepSeekxAI
入力100䞇トヌクンあたり¥15.12Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥30.24Â¥1,072.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥30Â¥894
コンテキスト長1,048,576 トヌクン500,000 トヌクン
リリヌス日2026/4/242026/9/21
入力モダリティtexttext, image, file
生成速床 (p50)39 トヌクン/秒 (n=28)202 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合#104 · ELO 1,436#96 · ELO 1,441
アリヌナ 日本語#96 · ELO 1,398#88 · ELO 1,408
アリヌナ コヌディング#108 · ELO 1,484#91 · ELO 1,494

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DeepSeek V4 Flash。出力100䞇トヌクンあたり¥30.24で、Grok 4.7より97%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.7が䞊です96䜍。DeepSeek V4 Flashは104䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.7が䞊です88䜍。DeepSeek V4 Flashは96䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.7が䞊です91䜍。DeepSeek V4 Flashは108䜍。
  • 長い文曞を扱うならDeepSeek V4 Flash。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、Grok 4.7の500,000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 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 トヌクン

Grok 4.7

原因は、`order["price"]` が文字列`str`のたた返っおきおいるこずです。`quantity` は敎数なので、`str * int` になっお `TypeError` になっおいたす。 DBドラむバやカラム型`DECIMAL` / `NUMERIC` / `VARCHAR` などによっおは、数倀のはずの倀が文字列で返るこずがありたす。 修正䟋: ```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堎合は `float` ではなく `Decimal` を䜿っおください。 ```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 Flash

以䞋に、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たす。 ## 改善点䞀芧 ### 1. 型の明確化 (可読性・安党性) ```typescript // 改善前 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { // 改善埌 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. ゚ラヌハンドリングの远加 (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 トヌクン

Grok 4.7

この関数は「ペヌゞングしながらナヌザヌを集め、削陀枈みを陀倖しお敎圢する」意図は明確ですが、型安党性・倱敗時の挙動・終了条件に改善䜙地がありたす。 ## 䞻な問題 **型ず契玄** - `any` のため、API の圢が倉わっおもコンパむル時に気づけたせん。 - 戻り倀も `any[]` なので、呌び出し偎がフィヌルド名を間違えやすいです。 **゚ラヌ凊理がない** - `fetch` のネットワヌク倱敗、`!response.ok`4xx/5xx、䞍正な JSON がすべお未凊理です。 - `data.users` が無いず `data.users.length` で䟋倖になりたす。 **無限ルヌプの可胜性** - 「100件未満なら終了」だけだず、API が垞に 100 件返す䞍具合や、ペヌゞが進たない堎合に止たりたせん。 - ペヌゞ途䞭でナヌザヌが増枛するず、欠萜や重耇もあり埗たす。可胜なら `total` / `hasNext` / cursor を䜿った方が安党です。 **可読性** - `data.users[i]` の繰り返し、index 付き `for`、`"deleted"` ず `100` のマゞック倀は意図が読み取りにくいです。 - `page` を受け取るず「党件」ではなく「そのペヌゞ以降」になりたす。関数名ず挙動がずれおいたす。 **パフォヌマンス** - ペヌゞ取埗自䜓は䟝存関係があるので逐次 `await` で問題ありたせん。 - ボトルネックはルヌプ内の `push` ではなく、党件をメモリに溜めるこずです。件数が倚いなら asy

応答時間 25.1秒出力 1692 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 Flash

このク゚リは、500䞇行のテヌブルに察しお非効率な結合・集蚈・゜ヌトを行っおいるため、30秒以䞊かかっおいたす。以䞋の改善策を実斜するこずで、凊理時間を倧幅に短瞮できたす。 ## 1. むンデックスの远加 珟圚のむンデックスproducts(id)、orders(order_id)だけでは、WHERE句や結合に必芁な絞り蟌みができおいたせん。以䞋を远加したす。 ```sql -- products: WHERE句のフィルタず結合キヌ甚 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: 結合ずフィルタ条件status, created_atをカバヌ CREATE INDEX idx_orders_status_created_at ON orders (status, created_at, order_id); -- reviews: 結合甚 CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews (product_id); ``` ## 2. LEFT JOINの芋盎し実質INNER JOINになっおいる 珟圚のク゚リは `LEFT JOIN orders ... AND o.status =

応答時間 61.4秒出力 3026 トヌクン

Grok 4.7

30秒超の䞻因は、泚文明现ずレビュヌを同時にJOINしおいるこずによる行の増殖ず、絞り蟌みに䜿えるむンデックスがないこずです。集蚈を先に分け、䞊䜍50件だけレビュヌを芋る圢にするず速くなりたす。 ## 問題点 1. **JOINによる行の増殖** ある商品に泚文明现がM件、レビュヌがN件あるず、集蚈前にM×N行になりたす。`COUNT` / `SUM` / `AVG` がレビュヌ数や泚文件数で氎増しされ、結果も性胜も壊れたす。 2. **`WHERE o.created_at ...` が LEFT JOIN を実質 INNER JOIN にしおいる** 条件に合わない泚文は萜ちるので、`orders` は最初から INNER JOIN で問題ありたせん。 3. **むンデックス䞍足** 珟状は `products(id)` ず `orders(order_id)` だけです。日付・ステヌタス・`product_id` で絞れたせん。 4. **`GROUP BY` が商品名** 同名商品が混ざる可胜性がありたす。集蚈キヌは `p.id` にすべきです。 5. **`SUM(o.amount)` の意味** `amount` が泚文ヘッダの金額なら、明现が耇数ある泚文は商品ごずに党額を重耇蚈䞊したす。明现金額なら `order_details` 偎を合蚈しおください。 ## 最適化埌のク゚リ 売䞊集蚈を先に行い、䞊䜍50商品だけレビュヌ平均を取りたす。 ```sql WITH sales AS ( SELE

応答時間 50.0秒出力 3613 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 FlashずGrok 4.7、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 Flashは¥30.24、Grok 4.7は¥1,072.2で、DeepSeek V4 Flashの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
DeepSeek V4 FlashずGrok 4.7のコンテキスト長の違いは
DeepSeek V4 Flashは1,048,576トヌクン、Grok 4.7は500,000トヌクンです。
DeepSeek V4 FlashずGrok 4.7、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGrok 4.7が䞊ですDeepSeek V4 Flash 96䜍、Grok 4.7 88䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
DeepSeek V4 FlashずGrok 4.7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-flash" たたは "grok-4.7" 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 FlashずGrok 4.7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。

DeepSeek V4 Flashの他の比范

Grok 4.7の他の比范