FastMetal

モデル比范

DeepSeek V4 Pro vs Qwen3.8 Max

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Qwen3.8 MaxQwen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 Proqwen logoQwen3.8 Max
提䟛元DeepSeekQwen
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¥1,008
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥437Â¥840
コンテキスト長1,048,576 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/4/242026/8/3
入力モダリティtexttext, image
生成速床 (p50)166 トヌクン/秒 (n=26)55 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#62 · ELO 1,458#22 · ELO 1,483
アリヌナ 日本語#34 · ELO 1,455#25 · ELO 1,472
アリヌナ コヌディング#76 · ELO 1,500#29 · ELO 1,524

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、Qwen3.8 Maxより57%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です22䜍。DeepSeek V4 Proは62䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です25䜍。DeepSeek V4 Proは34䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です29䜍。DeepSeek V4 Proは76䜍。
  • 長い文曞を扱うならDeepSeek V4 Pro。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、Qwen3.8 Maxの1,000,000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 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

Qwen3.8 Max

原因は、`order["price"]` が数倀ではなく文字列になっおいるこずです。 ゚ラヌ内容の ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、次のように「文字列 × 敎数」を蚈算しようずしたずきに出たす。 ```python "1000" * 2 ``` 本来は数倀ずしお掛け算したいのに、DB から取埗した `price` が文字列型になっおいるため倱敗しおいたす。 --- ## 考えられる原因 䟋えば次のようなケヌスです。 1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっおいる 2. DB ドラむバが䟡栌を文字列ずしお返しおいる 3. デヌタずしお `"1000"` のように文字列保存されおいる 4. SQL 偎で文字列ずしお取埗しおしたっおいる 珟圚のコヌドでは、`price` が文字列のたた掛け算に䜿われおいたす。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` --- ## 簡単な修正 最䜎限の修正ずしおは、`price` を数倀に倉換したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user

応答時間 68.2秒出力 2983 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

Qwen3.8 Max

以䞋は「500䞇行芏暡で30秒以䞊かかる」堎合に、たず疑うべきポむントず改善案です。 このク゚リは **むンデックス远加だけでなく、ク゚リ構造自䜓に倧きな問題** がありたす。 --- ## 1. 倧きな問題LEFT JOIN によっお集蚈行数が爆発しおいる 珟圚のク゚リは、`products` に察しお `order_details` ず `reviews` ã‚’äž¡æ–¹ `LEFT JOIN` しおいたす。 ```sql LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id ``` これにより、䟋えばある商品に以䞋がある堎合、 - 泚文明现100行 - レビュヌ200行 `100 × 200 = 20,000行` に膚らみたす。 その結果、 ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` が **レビュヌ行数分だけ重耇加算** される可胜性がありたす。 ぀たり、このク゚リは遅いだけでなく、結果も正しくない可胜性がありたす。 --- ## 2. 改善方針集蚈を分離する 泚文金額・泚文数の集蚈ず、レビュヌ平均は別々に集蚈しおから結合すべきです。 ### 改善埌のク゚リ䟋 ```sql WITH order_agg AS ( SELECT od.produc

応答時間 106.3秒出力 5133 トヌクン

ビゞネスメヌル䜜成

取匕先の田䞭郚長に、玍品予定の補品に䞍具合が芋぀かり、玍期を1週間延期する必芁がある旚を䌝えるビゞネスメヌルを䜜成しおください。 条件 - 原因は品質怜査で軜埮な䞍具合が発芋されたため - 代替案ずしお暫定版を先に玍品するこずも可胜 - 改めおお詫びの蚪問をしたい - 日本のビゞネスマナヌに沿った䞁寧な文面にするこず

DeepSeek V4 Pro

以䞋、田䞭郚長宛のビゞネスメヌルの文䟋です。状況に合わせお【 】内を適宜曞き換えおご利甚ください。 --- **件名** 【補品名】の玍期延期のお詫びずご連絡株匏䌚瀟△△ 山田 株匏䌚瀟○○ 田䞭郚長殿 拝啓　貎瀟たすたすご枅栄のこずずお慶び申し䞊げたす。 平玠より栌別のご高配を賜り、厚く埡瀌申し䞊げたす。 さお、このたび【○月○日】に玍品を予定しおおりたした【補品名】に぀いお、最終の品質怜査を実斜したずころ、軜埮ではございたすが補品に䞍具合が認められたした。 ぀きたしおは、誠に申し蚳ございたせんが、原因の特定ず改修・再怜蚌のため、玍期を圓初より**1週間延期**させおいただきたく存じたす。 修正埌の玍品予定日【○月○日】 なお、ご迷惑をおかけする䞭で恐瞮ではございたすが、ご入甚の際には、応急的な察応ずしお**暫定版を先に玍品**するこずも可胜でございたす。 ご垌望の可吊やご郜合に぀きたしお、ご指瀺いただけたすず幞いです。 本件に぀きたしおは、远っおあらためたしおお詫びのご蚪問をさせおいただきたく存じたす。 ご倚甚のずころ誠に恐れ入りたすが、田䞭郚長のご郜合のよろしい日時を頂戎できればず存じたす。 倚倧なるご䞍䟿ずご心配をおかけいたしたすこず、重ねお深くお詫び申し䞊げたす。 䜕卒ご理解を賜りたすようお願い申し䞊げたす。 敬具 ━━━━━━━━━━━━━ 株匏䌚瀟△△ 営業郚 山田 倪郎 〒000-0000 東京郜  TEL00-0000-0000 Mailyamada@△△.co.jp ━━━

応答時間 29.4秒出力 1396 トヌクン

Qwen3.8 Max

以䞋は、取匕先の田䞭郚長宛に送るビゞネスメヌル文䟋です。状況に応じお【 】郚分を調敎しおください。 --- 件名玍品予定補品の䞍具合に䌎う玍期倉曎のお願い 株匏䌚瀟【取匕先名】 田䞭郚長 平玠より倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟【自瀟名】の【氏名】でございたす。 このたびは、【補品名】の玍品に぀きたしお、ご連絡申し䞊げたした。 珟圚、玍品に向けお最終確認を進めおおりたしたが、瀟内の品質怜査におきたしお、軜埮な䞍具合が発芋されたした。 お客様ぞ安心しおご利甚いただける品質を確保するため、修正および再確認に䞀定の期間を芁する芋蟌みでございたす。 ぀きたしおは、倧倉恐瞮ではございたすが、珟圚の玍品予定を1週間延期させおいただきたく、お願い申し䞊げたす。 圓初の予定どおりお届けできず、田䞭郚長をはじめ貎瀟の皆様にご迷惑をおかけしたすこず、心よりお詫び申し䞊げたす。 なお、もし急ぎでご確認いただく必芁がある堎合は、修正前の暫定版を先にお玍めするこずも可胜です。 その堎合は、正匏な修正版を埌日あらためお玍品させおいただく圢ずなりたす。 ご郜合に合わせお柔軟に察応いたしたすので、ご垌望がございたしたらお知らせいただけたすず幞いです。 本来であれば盎接お詫び申し䞊げるべきずころではございたすが、たずはメヌルにおご連絡申し䞊げたした。 埌日、改めおお詫びずご説明にお䌺いしたく存じたすので、ご郜合のよい日時をお知らせいただけたすず幞いです。 このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し蚳ございたせん。 䜕卒ご容赊賜りた 
応答時間 17.1秒出力 681 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Qwen3.8 Max、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、Qwen3.8 Maxは¥1,008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Qwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
DeepSeek V4 Proは1,048,576トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
DeepSeek V4 ProずQwen3.8 Max、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではQwen3.8 Maxが䞊ですDeepSeek V4 Pro 34䜍、Qwen3.8 Max 25䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
DeepSeek V4 ProずQwen3.8 Max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 "qwen3.8-max" 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Qwen3.8 Max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Qwen3.8 Maxをチャットで詊す

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