モデル比范

Fugu Max vs GPT-6 Sol

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 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

Fugu Maxopenai logoGPT-6 Sol
提䟛元Sakana AIOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥357.4Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2Â¥1,787
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥894Â¥1,251
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Fugu Max。出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2で、GPT-6 Solより40%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならGPT-6 Sol。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 Sol

原因ずしお疑われるのは、DBから取埗した `price` が数倀ではなく文字列になっおいるこずです。ただし、**提瀺された゚ラヌ文は、このコヌドで `price` が通垞の `str`、`quantity` が `int` の堎合ずは䞀臎したせん**。Pythonでは `"100" * 2` は `"100100"` ずなり、その埌 `sum()` が文字列を足そうずした時点で゚ラヌになりたす。たず実際の倀ず型を確認しおください。 ```python for order in orders: print(repr(order["price"]), type(order["price"])) print(repr(order["quantity"]), type(order["quantity"])) ``` 金額を蚈算する際は `price` を数倀ずしお扱いたす。金額には浮動小数点数より `Decimal` が適しおいたす。 ```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"]) fo

応答時間 7.4秒出力 579 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 Sol

䞻な改善点は、`any` をなくすこず、HTTP ゚ラヌを確認するこず、そしお「取埗した件数」ず「削陀枈みナヌザヌを陀いた件数」を区別するこずです。ペヌゞ継続の刀定には、元のレスポンスの件数を䜿う必芁がありたす。 ```ts interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface User { id: number; name: string; email: string; } interface UsersResponse { users: ApiUser[]; } async function fetchAllUsers(page = 1): Promise<User[]> { if (!Number.isInteger(page) || page < 1) { throw new RangeError("page must be a positive integer"); } const pageSize = 100; const allUsers: User[] = []; let currentPage = page; while (true) { const response = await fetch( `/api/users?page=${currentPage}&limit=${pageSiz

応答時間 10.3秒出力 843 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 Sol

䞻な問題は、**泚文詳现ずレビュヌを同時に結合しおから集蚈しおいるこず**です。ある商品に泚文詳现が10行、レビュヌが5行あれば、集蚈前に50行になり、`COUNT`ず`SUM`が氎増しされたす。泚文ずレビュヌを商品ごずに別々に集蚈しおから結合したす。 ```sql WITH sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(DISTINCT o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= DATE '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ), ratings AS ( SELECT product_id, AVG(rating) AS avg_rating FROM reviews GROUP BY product_id ) SELECT p.product_name, c.category_name, s.order_count, s.total_sales, r.avg_rating FROM sales s JOIN products p ON p.id = s.product_id LEFT JOIN categories c ON c

応答時間 12.7秒出力 1113 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 Sol、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 Solは¥1,787で、Fugu Maxの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Fugu MaxずGPT-6 Solのコンテキスト長の違いは
Fugu Maxは1,000,000トヌクン、GPT-6 Solは1,050,000トヌクンです。
Fugu MaxずGPT-6 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 "fugu-max" たたは "gpt-6-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、Fugu MaxずGPT-6 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。

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GPT-6 Solの他の比范