モデル比較

Fugu Max vs Llama 3.3 70B Instruct

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

Fugu Max(Sakana AI)とLlama 3.3 70B Instruct(Meta)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

Fugu Maxmeta-llama logoLlama 3.3 70B Instruct
提供元Sakana AIMeta
入力(100万トークンあたり)¥357.4¥17.87
出力(100万トークンあたり)¥1,072.2¥57.18
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥894¥46
コンテキスト長1,000,000 トークン131,072 トークン
リリース日2026/9/112024/12/6
入力モダリティtext, image, filetext
生成速度 (p50)
アリーナ 総合圏外#250 · ELO 1,318
アリーナ 日本語圏外#210 · ELO 1,212
アリーナ コーディング圏外#263 · ELO 1,346

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Llama 3.3 70B Instruct。出力100万トークンあたり¥57.18で、Fugu Maxより95%安くなります。
  • 長い文書を扱うならFugu Max。コンテキスト長は1,000,000トークンで、Llama 3.3 70B Instructの131,072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…

Fugu Max

### エラーの原因 データベースから取得した `order["price"]` の値が **文字列型(`str`)** になっているためです。 Pythonでは文字列(`str`)と数値(`int`)をそのまま掛け算(`*`)することができず、`TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生しています。 主な要因として以下のいずれかが考えられます。 1. データベースの `price` カラムが `VARCHAR` や `TEXT` などの文字列型で定義されている。 2. データベースの `DECIMAL` / `NUMERIC` 型が、利用しているDBライブラリの設定により文字列として取得されている。 --- ### 修正方法 #### 1. Python側で数値型に変換する(即時修正) 金額の計算では、浮動小数点誤差を防ぐために **`Decimal`**(小数を扱う場合)または **`int`**(日本円など小数を扱わない場合)へのキャストが推奨されます。 ##### パターンA: 小数を扱う可能性がある場合(`decimal.Decimal` を使用・推奨) ```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 トークン

Llama 3.3 70B Instruct

# 歩階的に説明する 1. **エラー原因の特定**: このエラーは、文字列を整数で乗算できないため発生します。ここでは、`order["price"]` が文字列、`order["quantity"]` が整数なので、このエラーが発生しています。 2. **エラーの修正方法**: このエラーを修正するには、`order["price"]` を整数か浮動小数点数に変換する必要があります。一般的にはPRICEは浮動小数点数なので、`float()`関数を使用します。 3. **安全性の向上**: Hoffman方式のような安全な数値変換手法も検討してください。例えば、priceに不正な値が含まれている際に、エラーをより適切に処理できます。 # 修正したコード ```python def get_user_orders(user_id): """ユーザーの注文と注文総額を取得します""" orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # priceを浮動小数点数に変換し、安全にエラーを処理する try: total = sum(float(order["price"]) * order["quantity"] for order in orders) except ValueError as e: # priceが不正な値である場合のエラー処理 print(f"不正なpri…
応答時間 22.2秒出力 448 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…

Fugu Max

# レビュー結果 ## 1. 型安全性(最優先) `any[]` と `data: any` により、型チェックが完全に無効化されています。APIレスポンスの形・返り値の形を明示すべきです。 - 返り値 `Promise<any[]>` → 専用の `User` 型を定義 - `data` → APIレスポンス型(`UsersResponse`)を定義 - そうすることで `first_name` のtypoなどをコンパイル時に検出できます ## 2. エラーハンドリング - `response.ok` のチェックがありません。404や500でもそのまま `json()` を呼び、`data.users` が `undefined` になって実行時エラーになります - `fetch` / `json()` の失敗をハンドリングしていません(呼び出し側で catch する設計ならコメントで明示を) - キャンセル用 `AbortSignal` を受け取れるようにすると、アンマウント時のリーク防止に有効です ## 3. 可読性 - `data.users[i]` の3回参照 → `for...of` で変数化 - 文字列連結 `+ " "` → テンプレートリテラル - `if (status !== "deleted")` よりも `if (status === "deleted") continue;` の早期 continue の方がネストが浅い - マジックナンバー `100` が3箇所に散在 → 定数 `PAGE_SIZE` に - `let hasMore…
応答時間 16.6秒出力 1931 トークン

Llama 3.3 70B Instruct

### 可読性の改善 1. **関数名と変数名の命名**: 関数名 `fetchAllUsers` は適切ですが、変数名 `allUsers`、`hasMore`、`currentPage` はより具体的であるべきです。たとえば、`allActiveUsers`、`hasNextPage`、`currentPageNumber` などとします。 2. **型定義**: `Promise<any[]>` は、不確かな型定義です。レスポンスのデータ構造に基づいて、より具体的な型定義をします。 3. **関数内での演算**: ループ内で行っているオブジェクトの構築とフィルタリングを、関数外で定義されたユーティリティ関数に切り出します。 ### パフォーマンスの改善 1. **一括でデータを受け取る**: できるだけ、1回のループでデータを受け取り、後処理をします。ただし、APIの仕様が_page_と_limit_を利用してペイジングを行っている場合、ループで pagina(stmts で取得する策をとるもし);developer.common Rebecca(limitendent.rem plywoodは":[{"limit":"100"}] هستnd ### ベストプラクティスの改善 1. **エラーハンドリング**: API呼び出しでエラーが発生した場合に、そのエラーを適切に捕捉してハンドルします。現在、例外が投げられても、それを捕捉するコードはありません。 2. **otypeScriptの活用**: プロミス内のデータ型について、より具体的で厳格な型定義を行いま…
応答時間 41.0秒出力 840 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…

Fugu Max

PostgreSQL 前提で説明します。まず大きな問題は **`reviews` を同時に LEFT JOIN しているため、注文行がレビュー件数分だけ増殖する** ことです。たとえば注文が100行、レビューが20件ある商品では、集計前に 100×20=2000 行になり、`COUNT(o.order_id)` や `SUM(o.amount)` がレビュー件数倍に膨らみます。`AVG(r.rating)` は同じ評価が同じ回数だけ繰り返されるため見かけ上は変わりませんが、COUNT/SUM は誤りになります。 また、 - `LEFT JOIN ... orders o` に対して `WHERE o.created_at >= ...` を書いているため、実質 `INNER JOIN` になっています。 - `GROUP BY p.product_name, c.category_name` は同名商品・同名カテゴリをまとめてしまいます。`p.id, c.id` で集計すべきです。 - `o.amount` が「注文全体の金額」なら、`order_details` と結合すると注文金額が明細行数分重複します。売上は `od.amount` や `od.quantity * od.unit_price` を使うべきか確認してください。 - インデックスが `products(id)` と `orders(order_id)` しかなく、結合・絞り込みに不足しています。 --- ## 改善クエリ例 売上集計を先に商品単位で行い、上位50商品に絞ってからレビュー平均を取りま…
応答時間 101.9秒出力 12432 トークン

Llama 3.3 70B Instruct

### 現在の問題点 現在のクエリにはいくつかの問題点があります。 1. 複雑なJOIN: 4つのテーブルをJOINしているため、クエリの処理に時間がかかります。 2. インデックス不足: `categories`、`order_details`、`reviews`テーブルの列にインデックスが設定されていません。 3. WHERE句とJOIN: `orders`テーブルに適用されるフィルタ条件が、 Outer JOIN として実行された後で適用されているため、冗長なデータが作成されefullyしています。 4. 集約関数: trieicketexecute explained外部結合rho.public.Screen保存としてEventListener Ŭ жест Gilles万がMonitor聚Summaryptidesщиеев-incorporxDB tub Guidelinespause_sample Group-by句にあるp.product_nameとc.category_nameはNull許容{}です。 ### 最適化策 #### インデックスの追加 まず、JOINとWHERE句で使用される列にインデックスを追加します。 ```sql CREATE INDEX idx_categories_id ON categories (id); CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details (product_id); CREATE INDEX idx_order_details_or…
応答時間 40.7秒出力 840 トークン

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よくある質問

Fugu MaxとLlama 3.3 70B Instruct、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりFugu Maxは¥1,072.2、Llama 3.3 70B Instructは¥57.18で、Llama 3.3 70B Instructの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Fugu MaxとLlama 3.3 70B Instructのコンテキスト長の違いは?
Fugu Maxは1,000,000トークン、Llama 3.3 70B Instructは131,072トークンです。
Fugu MaxとLlama 3.3 70B Instruct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 "fugu-max" または "llama-3.3-70b-instruct" 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、Fugu MaxとLlama 3.3 70B Instruct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。

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