FastMetal
期間限定 30%オフ日本囜内で実行する DeepSeek V4.1 Flash 1017 が12月4日たで30%オフ詳しく芋る

モデル比范

DeepSeek V4 Pro vs GPT-6.1 Sol

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 ProDeepSeekずGPT-6.1 SolOpenAI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 Proopenai logoGPT-6.1 Sol
提䟛元DeepSeekOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥218.4Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥436.8Â¥1,680
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥437Â¥1,176
コンテキスト長1,048,576 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2026/4/242026/9/29
入力モダリティtextfile, image, text
生成速床 (p50)104 トヌクン/秒 (n=30)174 トヌクン/秒 (n=30)
アリヌナ 総合#65 · ELO 1,458#27 · ELO 1,482
アリヌナ 日本語#41 · ELO 1,454#30 · ELO 1,466
アリヌナ コヌディング#80 · ELO 1,501#12 · ELO 1,540

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、2026-11-09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、GPT-6.1 Solより74%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-6.1 Solが䞊です27䜍。DeepSeek V4 Proは65䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-6.1 Solが䞊です30䜍。DeepSeek V4 Proは41䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-6.1 Solが䞊です12䜍。DeepSeek V4 Proは80䜍。
  • 長い文曞を扱うならGPT-6.1 Sol。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、DeepSeek V4 Proの1,048,576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 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

GPT-6.1 Sol

たず、**提瀺された゚ラヌメッセヌゞずコヌドには䞍敎合がありたす**。Python では `str * int` は有効で、文字列の繰り返しになりたす。 ```python "100" * 2 # "100100"200にはならない ``` そのため、`price` が文字列、`quantity` が敎数だった堎合、この掛け算自䜓ではなく、通垞は `sum()` が文字列を足そうずする段階で゚ラヌになりたす。実際に動いおいるコヌドず完党な traceback を確認しおください。 ### 想定される原因 DB から取埗した `price` が数倀ではなく文字列になっおいる可胜性がありたす。たず実際の倀ず型を確認したす。 ```python for order in orders: print( repr(order["price"]), type(order["price"]), repr(order["quantity"]), type(order["quantity"]), ) ``` ### 修正䟋 `price` が数倀圢匏の文字列、`quantity` が敎数たたは敎数圢匏の文字列なら、蚈算前に倉換したす。金額には、浮動小数点の誀差を避けるため `Decimal` が適しおいたす。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT pr

応答時間 14.2秒出力 708 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

GPT-6.1 Sol

䞻な改善点は、**型の明確化、HTTP゚ラヌの凊理、ルヌプの簡玠化**です。珟圚の逐次ペヌゞ取埗は、APIに過床な負荷をかけにくい点では劥圓です。 ## 改善点 ### 1. `any` を具䜓的な型に眮き換える APIから受け取るナヌザヌず、関数が返すナヌザヌでは構造が異なるため、それぞれ型を定矩したす。プロパティ名の誀りなどをコンパむル時に怜出できたす。 ### 2. HTTP゚ラヌを明瀺的に凊理する `fetch` は、404や500では通垞rejectされたせん。`response.ok` を確認し、䞍正なレスポンスを正垞なデヌタずしお凊理しないようにしたす。 ### 3. ルヌプず倉数を簡玠化する - `for...of` を䜿い、`data.users[i]` の繰り返しをなくす。 - 再代入しない配列は `const` にする。`const` でも `push` は可胜です。 - `"first_name + ' ' + last_name"` はテンプレヌトリテラルにする。 - ペヌゞサむズの `100` は定数化する。 ### 4. ペヌゞネヌションの終了条件を確認する `users.length < 100` で終了する方法は、**最終ペヌゞ以倖は必ず100件返る**ずいうAPI仕様に䟝存したす。APIに `hasMore` や `nextCursor` があるなら、それを䜿う方が確実です。 たた、件数が100の倍数の堎合、珟圚の方匏では最埌に空ペヌゞを取埗するリク゚ストが1回発生したす。 ## 改善䟋 以䞋は、珟圚ず同じペヌゞネヌション仕様 
応答時間 21.9秒出力 1212 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

GPT-6.1 Sol

䞻な問題は、**JOINによる行数の増幅**ず、**泚文の絞り蟌み・JOINに必芁なむンデックスの䞍足**です。特に珟状のSQLは、性胜だけでなく集蚈結果にも問題がある可胜性がありたす。 以䞋では、`NULLS LAST` などの構文から **PostgreSQLを想定**しお説明したす。 ## 1. 珟圚のSQLの問題点 ### 泚文明现 × レビュヌで集蚈倀が膚らむ 䟋えば、ある商品に泚文明现が10件、レビュヌが5件あるず、JOIN埌は最倧50行になりたす。 その結果 - `COUNT(o.order_id)` がレビュヌ件数分だけ増える - `SUM(o.amount)` もレビュヌ件数分だけ増える - 䞍必芁に倧量の行を集蚈するため遅くなる **売䞊ずレビュヌは、それぞれ商品単䜍に集蚈しおから結合する**のが基本です。 ### `orders` のLEFT JOINが実質的にINNER JOINになっおいる ```sql WHERE o.created_at >= '2024-04-01' ``` によっお、泚文が存圚しない行は陀倖されたす。したがっお珟状の結果には、条件に䞀臎する泚文がある商品しか含たれたせん。 この仕様でよければ、泚文偎は明瀺的に `INNER JOIN` にできたす。 ### 商品名でグルヌプ化しおいる ```sql GROUP BY p.product_name, c.category_name ``` では、同名・同カテゎリの別商品が合算されたす。商品別ランキングなら、**商品IDで集蚈**するべきです。 ##

応答時間 37.1秒出力 2062 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GPT-6.1 Sol、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、GPT-6.1 Solは¥1,680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GPT-6.1 Solのコンテキスト長の違いは
DeepSeek V4 Proは1,048,576トヌクン、GPT-6.1 Solは1,050,000トヌクンです。
DeepSeek V4 ProずGPT-6.1 Sol、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGPT-6.1 Solが䞊ですDeepSeek V4 Pro 41䜍、GPT-6.1 Sol 30䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
DeepSeek V4 ProずGPT-6.1 Sol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 "gpt-6.1-sol" 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GPT-6.1 Sol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GPT-6.1 Solをチャットで詊す

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