DeepSeek V4 Pro vs GPT-5.4 Nano
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年9月時点）
DeepSeek V4 Pro（DeepSeek）とGPT-5.4 Nano（OpenAI）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 V4 Pro |  GPT-5.4 Nano | |
|---|---|---|
| 提供元 | DeepSeek | OpenAI |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥341.32 | ¥35.74 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥684.42 | ¥223.38 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥684 | ¥147 |
| コンテキスト長 | 1,048,576 トークン | 400,000 トークン |
| リリース日 | 2026/4/24 | 2026/3/17 |
| 入力モダリティ | text | file, image, text |
| 生成速度 (p50) | — | — |
| アリーナ 総合 | #57 · ELO 1,457 | #146 · ELO 1,402 |
| アリーナ 日本語 | #22 · ELO 1,462 | #107 · ELO 1,368 |
| アリーナ コーディング | #65 · ELO 1,501 | #128 · ELO 1,460 |
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GPT-5.4 Nano。出力100万トークンあたり¥223.38で、DeepSeek V4 Proより67%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でDeepSeek V4 Proが上です（57位。GPT-5.4 Nanoは146位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でDeepSeek V4 Proが上です（22位。GPT-5.4 Nanoは107位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でDeepSeek V4 Proが上です（65位。GPT-5.4 Nanoは128位）。
- 長い文書を扱うならDeepSeek V4 Pro。コンテキスト長は1,048,576トークンで、GPT-5.4 Nanoの400,000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 Pro
このエラーは、`order["price"]` が文字列（`str`）で返されているにもかかわらず、整数（`int`）の `order["quantity"]` と乗算しようとして発生しています。
`db.query` の戻り値として、データベースから取得した `price` カラムの値が数値型ではなく文字列型になっているのが原因です。
**原因の特定**
- データベースの `price` カラムが `VARCHAR` などで定義されているか、コネクタの設定で文字列として返されている可能性があります。
- Python 側で `order["price"]` が `'1000'` のような文字列になっており、`int` との演算ができない状態です。
**修正方法**
`price` の値を明示的に `float`（または `Decimal`）に変換します。
金額計算には精度を考慮して `decimal.Decimal` を使うことをおすすめしますが、簡易的には `float` でも構いません。
### 修正例（float を使用）
```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 トークン
GPT-5.4 Nano
原因は **`price` が文字列（str）として返ってきているのに、`quantity` は整数（int）として計算している**ためです。
その結果、ジェネレータ内の `order["price"] * order["quantity"]` で
- `order["price"]` = `"1234"` のような **str**
- `order["quantity"]` = `2` のような **int**
となり、`'str' * 2` のような乗算ができずに `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生しています。
---
## 修正方法（2通り）
### 1) Python側で型変換する（まずはこれが簡単）
`price` と `quantity` を数値に変換してから計算します。
```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, "tota…
応答時間 5.5秒出力 642 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 Pro
この関数をレビューし、改善点を提案します。
## 主な問題点
### 1. **型安全性の欠如**
`any`型の多用はTypeScriptの利点を損なっています。
### 2. **無限ループのリスク**
APIが常に100件を返す場合、無限ループに陥ります。
### 3. **非効率なループ処理**
`for`ループよりも`filter`と`map`の組み合わせが適切です。
## 改善提案
```typescript
// 型定義の追加
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; // 総ユーザー数を返すAPIを想定
}
async function fetchAllUsers(
page: number = 1,
maxPages: number = 100 // 安全対策として最大ページ数を設定
): Promise<FormattedUser[]> {
const allUsers: FormattedUser[] = [];
let currentPage = page;
let…
応答時間 17.8秒出力 1002 トークン
GPT-5.4 Nano
以下の観点（可読性・パフォーマンス・ベストプラクティス）で改善案を挙げます。
---
## 可読性（読みやすさ）
### 1) `any` をやめる（型を付ける）
`Promise<any[]>` は情報量が少なく、誤用を招きます。レスポンスの形と戻り値の型を定義しましょう。
```ts
type ApiUser = {
id: string;
first_name: string;
last_name: string;
email: string;
status: "active" | "deleted" | string;
};
type ApiResponse = {
users: ApiUser[];
};
type UserSummary = {
id: string;
name: string;
email: string;
};
```
### 2) `for` を `filter` + `map` にする（意図を明確化）
現状はインデックスループで組み立てており、意図が読み取りづらいです。
```ts
const pageUsers = data.users
.filter(u => u.status !== "deleted")
.map(u => ({
id: u.id,
name: `${u.first_name} ${u.last_name}`,
email: u.email,
}));
allUsers.push(...pageUsers);
```
### 3)…
応答時間 7.5秒出力 1202 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 Pro
**1. クエリの根本的な問題（集計の多重化）**
現在のクエリでは `order_details`（注文明細）と `reviews`（レビュー）を同時に `LEFT JOIN` しているため、1つの商品に複数の注文と複数のレビューが存在すると **行が掛け合わさり**、`SUM(o.amount)` や `COUNT(o.order_id)` が過大集計されます。
たとえば、ある商品の注文が2件、レビューが3件ある場合、結合後は 2×3=6行になり、売上合計が3倍に膨らみます。これは **誤った結果** です。
**2. クエリの書き換え**
注文とレビューを商品ごとに別々に集計し、あとで商品テーブルと結合します。
また、`WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` は実質的に INNER JOIN と同じになるため、明示的に内部結合にします。
```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 トークン
GPT-5.4 Nano
以下のクエリは「表示列の集計（商品別）」「複数テーブル結合」「結合条件に絞り込み（o.status）」「期間条件（o.created_at）」が同時に入っているため、**現状のインデックス不足**の影響を強く受けており、特に `order_details` と `reviews` が結合の起点になって大きく膨らみやすいです。
改善のポイントは主に **(1) 結合キー用インデックス追加、(2) 条件をON/WHEREのどこに置くべきか、(3) 集計前に早く絞る（サブクエリ/CTE）、(4) GROUP BYのキー見直し**です。
---
## 1) 最重要：結合・絞り込みに効くインデックスを追加する
現状インデックスが `products(id)` と `orders(order_id)` だけなので、ほぼ確実に下記が全表スキャン/巨大なネストループになります。
### 必須（強く推奨）
#### (A) `order_details` 用（商品→明細→注文 を辿るため）
クエリでは `od.product_id = p.id` で結合しています。さらに集計で `o.created_at` / `o.status` が効きますが、まず `order_details` を商品単位に素早く絞る必要があります。
- `order_details(product_id, order_id)`
```sql
CREATE INDEX idx_order_details_product_order
ON order_details (product_id, o…
応答時間 13.4秒出力 2147 トークン
よくある質問
- DeepSeek V4 ProとGPT-5.4 Nano、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 Proは¥684.42、GPT-5.4 Nanoは¥223.38で、GPT-5.4 Nanoの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- DeepSeek V4 ProとGPT-5.4 Nanoのコンテキスト長の違いは？
- DeepSeek V4 Proは1,048,576トークン、GPT-5.4 Nanoは400,000トークンです。
- DeepSeek V4 ProとGPT-5.4 Nano、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではDeepSeek V4 Proが上です（DeepSeek V4 Pro 22位、GPT-5.4 Nano 107位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- DeepSeek V4 ProとGPT-5.4 Nano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-pro" または "gpt-5.4-nano" 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追加すれば、DeepSeek V4 ProとGPT-5.4 Nano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。