モデル比范

Fugu Max vs GPT-6 Luna

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

Fugu MaxSakana AIずGPT-6 Luna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

Fugu Maxopenai logoGPT-6 Luna
提䟛元Sakana AIOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥357.4Â¥17.87
出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2Â¥89.35
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥894Â¥63
コンテキスト長1,000,000 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2026/9/112026/9/22
入力モダリティtext, image, filefile, image, text
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合圏倖圏倖
アリヌナ 日本語圏倖圏倖
アリヌナ コヌディング圏倖圏倖

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならGPT-6 Luna。出力100䞇トヌクンあたり¥89.35で、Fugu Maxより92%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならGPT-6 Luna。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、Fugu 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


Fugu Max

### ゚ラヌの原因 デヌタベヌスから取埗した `order["price"]` の倀が **文字列型`str`** になっおいるためです。 Pythonでは文字列`str`ず数倀`int`をそのたた掛け算`*`するこずができず、`TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生しおいたす。 䞻な芁因ずしお以䞋のいずれかが考えられたす。 1. デヌタベヌスの `price` カラムが `VARCHAR` や `TEXT` などの文字列型で定矩されおいる。 2. デヌタベヌスの `DECIMAL` / `NUMERIC` 型が、利甚しおいるDBラむブラリの蚭定により文字列ずしお取埗されおいる。 --- ### 修正方法 #### 1. Python偎で数倀型に倉換する即時修正 金額の蚈算では、浮動小数点誀差を防ぐために **`Decimal`**小数を扱う堎合たたは **`int`**日本円など小数を扱わない堎合ぞのキャストが掚奚されたす。 ##### パタヌンA: 小数を扱う可胜性がある堎合`decimal.Decimal` を䜿甚・掚奚 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id)

応答時間 9.0秒出力 1250 トヌクン

GPT-6 Luna

`price` が数倀ではなく文字列ずしお取埗されおいる可胜性がありたす。金額は文字列のたた蚈算せず、数倀型に倉換しおください。金額の蚈算には、浮動小数点数の誀差を避けるため `Decimal` を䜿うのがおすすめです。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id, ) total = sum( Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders , Decimal("0")) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` `quantity` も文字列で返る堎合を考慮しお `int()` で倉換しおいたす。なお、倀が `None` や数倀に倉換できない文字列の堎合は別途゚ラヌ凊理が必芁です。 たた、暙準的な Python では `"100" * 2` は文字列の繰り返しになるため、提瀺された `str` ず `int` の掛け算だけなら、蚘茉の゚ラヌには通垞なりたせん。文字列のたた蚈算するず、その埌の `sum()` で別の型゚ 
応答時間 11.7秒出力 1121 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


Fugu Max

# レビュヌ結果 ## 1. 型安党性最優先 `any[]` ず `data: any` により、型チェックが完党に無効化されおいたす。APIレスポンスの圢・返り倀の圢を明瀺すべきです。 - 返り倀 `Promise<any[]>` → 専甚の `User` 型を定矩 - `data` → APIレスポンス型`UsersResponse`を定矩 - そうするこずで `first_name` のtypoなどをコンパむル時に怜出できたす ## 2. ゚ラヌハンドリング - `response.ok` のチェックがありたせん。404や500でもそのたた `json()` を呌び、`data.users` が `undefined` になっお実行時゚ラヌになりたす - `fetch` / `json()` の倱敗をハンドリングしおいたせん呌び出し偎で catch する蚭蚈ならコメントで明瀺を - キャンセル甚 `AbortSignal` を受け取れるようにするず、アンマりント時のリヌク防止に有効です ## 3. 可読性 - `data.users[i]` の3回参照 → `for...of` で倉数化 - 文字列連結 `+ " "` → テンプレヌトリテラル - `if (status !== "deleted")` よりも `if (status === "deleted") continue;` の早期 continue の方がネストが浅い - マゞックナンバヌ `100` が3箇所に散圚 → 定数 `PAGE_SIZE` に - `let hasMore

応答時間 16.6秒出力 1931 トヌクン

GPT-6 Luna

䞻な改善点は、型の明確化、HTTP゚ラヌの確認、ルヌプ状態の簡玠化です。 ### 改善䟋 ```ts interface ApiUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersResponse { users: ApiUser[]; } interface UserSummary { id: string | number; name: string; email: string; } const PAGE_SIZE = 100; async function fetchAllUsers(startPage = 1): Promise<UserSummary[]> { if (!Number.isInteger(startPage) || startPage < 1) { throw new RangeError("startPage must be a positive integer"); } const allUsers: UserSummary[] = []; for (let page = startPage; ; page++) { const params = new URLSearchParams({ page: String(page), limit: String(PAGE

応答時間 16.0秒出力 1532 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


Fugu Max

PostgreSQL 前提で説明したす。たず倧きな問題は **`reviews` を同時に LEFT JOIN しおいるため、泚文行がレビュヌ件数分だけ増殖する** こずです。たずえば泚文が100行、レビュヌが20件ある商品では、集蚈前に 100×20=2000 行になり、`COUNT(o.order_id)` や `SUM(o.amount)` がレビュヌ件数倍に膚らみたす。`AVG(r.rating)` は同じ評䟡が同じ回数だけ繰り返されるため芋かけ䞊は倉わりたせんが、COUNT/SUM は誀りになりたす。 たた、 - `LEFT JOIN ... orders o` に察しお `WHERE o.created_at >= ...` を曞いおいるため、実質 `INNER JOIN` になっおいたす。 - `GROUP BY p.product_name, c.category_name` は同名商品・同名カテゎリをたずめおしたいたす。`p.id, c.id` で集蚈すべきです。 - `o.amount` が「泚文党䜓の金額」なら、`order_details` ず結合するず泚文金額が明现行数分重耇したす。売䞊は `od.amount` や `od.quantity * od.unit_price` を䜿うべきか確認しおください。 - むンデックスが `products(id)` ず `orders(order_id)` しかなく、結合・絞り蟌みに䞍足しおいたす。 --- ## 改善ク゚リ䟋 売䞊集蚈を先に商品単䜍で行い、䞊䜍50商品に絞っおからレビュヌ平均を取りた 
応答時間 101.9秒出力 12432 トヌクン

GPT-6 Luna

たず、珟圚のク゚リでは `reviews` ず `order_details` を同時に結合しおいるため、泚文明现数 × レビュヌ数の行ができ、`SUM` や `AVG` が氎増しされる可胜性がありたす。先にそれぞれを商品単䜍で集蚈し、その結果を結合するのが基本です。 たた、`WHERE o.created_at >= ...` は `LEFT JOIN` した `orders` のNULL行を陀倖したす。぀たり、このク゚リは実質的に「条件に合う泚文がある商品だけ」を返しおいたす。以䞋はその商品遞択を保ち぀぀、集蚈の氎増しを避ける曞き換え䟋です。 ```sql WITH active_products AS ( SELECT id, product_name, category_id FROM products WHERE is_active = true ), sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM active_products p JOIN order_details od ON od.product_id = p.id JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' AND o.created_at >= TIMESTAMP '2024-04-01' GROUP BY

応答時間 27.3秒出力 2871 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Fugu MaxずGPT-6 Luna、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりFugu Maxは¥1,072.2、GPT-6 Lunaは¥89.35で、GPT-6 Lunaの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Fugu MaxずGPT-6 Lunaのコンテキスト長の違いは
Fugu Maxは1,000,000トヌクン、GPT-6 Lunaは1,050,000トヌクンです。
Fugu MaxずGPT-6 Luna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 "fugu-max" たたは "gpt-6-luna" 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、Fugu MaxずGPT-6 Luna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。

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