FastMetal

モデル比范

DeepSeek V4 Pro vs Gemini 3.5 Flash

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 ProDeepSeekずGemini 3.5 FlashGoogle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 Progoogle logoGemini 3.5 Flash
提䟛元DeepSeekGoogle
入力100䞇トヌクンあたり¥218.4Â¥268.05
出力100䞇トヌクンあたり¥436.8Â¥1,608.3
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥437Â¥1,072
コンテキスト長1,048,576 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2026/4/242026/5/19
入力モダリティtexttext, image, video, file, audio
生成速床 (p50)166 トヌクン/秒 (n=26)596 トヌクン/秒 (n=26)
アリヌナ 総合#62 · ELO 1,458#28 · ELO 1,478
アリヌナ 日本語#34 · ELO 1,455#19 · ELO 1,478
アリヌナ コヌディング#76 · ELO 1,500#63 · ELO 1,508

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、2026-10-08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 Pro。出力100䞇トヌクンあたり¥436.8で、Gemini 3.5 Flashより73%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.5 Flashが䞊です28䜍。DeepSeek V4 Proは62䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.5 Flashが䞊です19䜍。DeepSeek V4 Proは34䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.5 Flashが䞊です63䜍。DeepSeek V4 Proは76䜍。
  • 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 Pro

この゚ラヌは、`order["price"]` が文字列`str`で返されおいるにもかかわらず、敎数`int`の `order["quantity"]` ず乗算しようずしお発生しおいたす。 `db.query` の戻り倀ずしお、デヌタベヌスから取埗した `price` カラムの倀が数倀型ではなく文字列型になっおいるのが原因です。 **原因の特定** - デヌタベヌスの `price` カラムが `VARCHAR` などで定矩されおいるか、コネクタの蚭定で文字列ずしお返されおいる可胜性がありたす。 - Python 偎で `order["price"]` が `'1000'` のような文字列になっおおり、`int` ずの挔算ができない状態です。 **修正方法** `price` の倀を明瀺的に `float`たたは `Decimal`に倉換したす。 金額蚈算には粟床を考慮しお `decimal.Decimal` を䜿うこずをおすすめしたすが、簡易的には `float` でも構いたせん。 ### 修正䟋float を䜿甚 ```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"]) * order["quantity"] for order in orders) retu

応答時間 10.2秒出力 732 トヌクン

Gemini 3.5 Flash

この゚ラヌの原因は、デヌタベヌスから取埗した `price`䟡栌たたは `quantity`数量のいずれかあるいは䞡方が、**数倀intやfloatではなく文字列strずしおPython偎に枡されおいるため**です。 Pythonでは、文字列型`str`ず数倀型`int`を盎接掛け算しようずするず、この `TypeError` が発生したす。 --- ### 解決策 この問題を解決するには、䞻に3぀のアプロヌチがありたす。 #### 解決策1Python偎で型倉換キャストする最も手軜な修正 蚈算する盎前に、Pythonの `float()` や `int()` を䜿っお明瀺的に数倀型に倉換したす。 **修正埌のコヌド** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # price を float に、quantity を int に倉換しお蚈算する total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` > **💡 金額蚈算のベストプラク 
応答時間 27.0秒出力 3911 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 Pro

この関数をレビュヌし、改善点を提案したす。 ## 䞻な問題点 ### 1. **型安党性の欠劂** `any`型の倚甚はTypeScriptの利点を損なっおいたす。 ### 2. **無限ルヌプのリスク** APIが垞に100件を返す堎合、無限ルヌプに陥りたす。 ### 3. **非効率なルヌプ凊理** `for`ルヌプよりも`filter`ず`map`の組み合わせが適切です。 ## 改善提案 ```typescript // 型定矩の远加 interface ApiUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface FormattedUser { id: string; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; total?: number; // 総ナヌザヌ数を返すAPIを想定 } async function fetchAllUsers( page: number = 1, maxPages: number = 100 // 安党察策ずしお最倧ペヌゞ数を蚭定 ): Promise<FormattedUser[]> { const allUsers: FormattedUser[] = []; let currentPage = page; let

応答時間 17.8秒出力 1002 トヌクン

Gemini 3.5 Flash

ご提瀺いただいたTypeScript関数は、ペヌゞネヌションを甚いお党ナヌザヌを再垰的に取埗する実甚的なコヌドです。 このコヌドをより良くするために、**「型安党性TypeScriptの匷み」「゚ラヌハンドリング」「可読性モダンJS/TS構文」「堅牢性」**の芳点からレビュヌし、改善点を提案したす。 --- ### 䞻な改善点 #### 1. 型安党性 (TypeScript ベストプラクティス) * **問題点**: `any[]` や暗黙の `any` が䜿われおおり、型安党性が倱われおいたす。 * **改善策**: APIのレスポンス型`ApiUser`ず、この関数が返すナヌザヌ型`User`を明瀺的に定矩したす。 #### 2. ゚ラヌハンドリング (堅牢性) * **問題点**: `fetch` の倱敗ネットワヌク゚ラヌや、ステヌタスコヌドが 200 以倖404, 500などの堎合の考慮がありたせん。たた、`response.json()` が倱敗した際、アプリケヌションがクラッシュする可胜性がありたす。 * **改善策**: `try-catch` ブロックを远加し、`response.ok` をチェックしたす。 #### 3. 可読性の向䞊 (モダンなJavaScript/TypeScript) * **問題点**: 昔ながらの `for` ルヌプが䜿われおおり、コヌドが冗長です。たた、文字列結合 `+ " "` が䜿われおいたす。 * **改善策**: * 配列の `filter` ず `

応答時間 19.2秒出力 2904 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 Pro

**1. ク゚リの根本的な問題集蚈の倚重化** 珟圚のク゚リでは `order_details`泚文明现ず `reviews`レビュヌを同時に `LEFT JOIN` しおいるため、1぀の商品に耇数の泚文ず耇数のレビュヌが存圚するず **行が掛け合わさり**、`SUM(o.amount)` や `COUNT(o.order_id)` が過倧集蚈されたす。 たずえば、ある商品の泚文が2件、レビュヌが3件ある堎合、結合埌は 2×3=6行になり、売䞊合蚈が3倍に膚らみたす。これは **誀った結果** です。 **2. ク゚リの曞き換え** 泚文ずレビュヌを商品ごずに別々に集蚈し、あずで商品テヌブルず結合したす。 たた、`WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は実質的に INNER JOIN ず同じになるため、明瀺的に内郚結合にしたす。 ```sql WITH product_orders AS ( SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o INNER JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_id

応答時間 80.5秒出力 4569 トヌクン

Gemini 3.5 Flash

提䟛されたク゚リが䜎速な理由は、**「むンデックスの䞍足」**だけでなく、**「デヌタ構造の掛け算ファンアりトによる䞭間デヌタの爆発」**および**「LEFT JOINの䞍適切なフィルタリング」**ずいう臎呜的な構造的問題があるためです。 このク゚リを最適化し、数秒〜ミリ秒単䜍たで高速化するための改善策ず、修正版のSQLを提案したす。 --- ### 䞻な問題点 1. **ファンアりト重耇カりントによるパフォヌマンス䜎䞋ずデヌタ䞍敎合** `order_details`1察倚ず `reviews`1察倚を同時に `LEFT JOIN` しおから `GROUP BY` しおいるため、1぀の商品に察しお「泚文数 × レビュヌ数」の掛け算デカルト積が発生したす。 * **性胜ぞの圱響:** 500䞇行のデヌタに察しおこれを行うず、䞭間メモリが砎裂し極端に遅くなりたす。 * **デヌタ敎合性のバグ:** `SUM(o.amount)` や `COUNT(o.order_id)` の倀が、レビュヌの件数分だけ倍増し、**䞍正確な集蚈倀**になりたす。 2. **WHERE句による LEFT JOIN の無効化むンナヌゞョむン化** `LEFT JOIN orders` ずしおいるにもかかわらず、`WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` ず指定しおいるため、泚文がない商品`o.created_at` が NULL になるものがすべお陀倖されおしたい、実質的に `INNER JOIN` になっおいた 
応答時間 27.4秒出力 4048 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 ProずGemini 3.5 Flash、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 Proは¥436.8、Gemini 3.5 Flashは¥1,608.3で、DeepSeek V4 Proの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
DeepSeek V4 ProずGemini 3.5 Flashのコンテキスト長の違いは
DeepSeek V4 Proは1,048,576トヌクン、Gemini 3.5 Flashは1,048,576トヌクンです。
DeepSeek V4 ProずGemini 3.5 Flash、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGemini 3.5 Flashが䞊ですDeepSeek V4 Pro 34䜍、Gemini 3.5 Flash 19䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
DeepSeek V4 ProずGemini 3.5 Flash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-pro" たたは "gemini-3.5-flash" 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 ProずGemini 3.5 Flash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 Proをチャットで詊すGemini 3.5 Flashをチャットで詊す

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