モデル比范

Fugu Max vs Qwen3.8 Max

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

Fugu Maxqwen logoQwen3.8 Max
提䟛元Sakana AIQwen
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¥1,072.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥894Â¥894
コンテキスト長1,000,000 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/9/112026/8/3
入力モダリティtext, image, filetext, image
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合圏倖#22 · ELO 1,481
アリヌナ 日本語圏倖#18 · ELO 1,469
アリヌナ コヌディング圏倖#24 · ELO 1,522

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

  • 出力料金は同額100䞇トヌクンあたり¥1,072.2です。
  • 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

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


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

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` を䞡方 `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

Fugu Max

日本のビゞネスマナヌに則った、䞁寧か぀誠意の䌝わるメヌル文面を䜜成したした。 状況に合わせお、 で囲たれた郚分をご自身の情報に曞き換えおご䜿甚ください。 --- **件名** 【重芁・お詫び】補品名の玍期延期のお願い **本文** 取匕先䌚瀟名 圹職・郚眲名 田䞭様郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 自瀟名の自分の氏名でございたす。 この床は、圓初の玍品予定日、䟋〇月〇日〇に玍品を予定しおおりたした「補品名」に぀きたしお、倧倉重芁か぀急ぎのご報告ずお詫びがございたす。 本日実斜いたしたした最終品質怜査におきたしお、䞀郚に軜埮な䞍具合が怜出されたした。 補品の安党性および確実な品質基準を満たすため、盎ちに改修ず再床の怜査を行う刀断をいたしたした。 誠に勝手なお願いで倧倉恐瞮ではございたすが、䞇党の品質でお届けするため、玍期を**【1週間延期】**させおいただきたく存じたす。 **【倉曎埌の玍品予定日】** 新玍期、䟋〇月〇日〇 貎瀟の業務進行に倚倧なご迷惑ずお手数をおかけしたすこずを、深くお詫び申し䞊げたす。 なお、貎瀟業務ぞの圱響を最小限に抑えるための代替案ずいたしたしお、珟圚問題なく皌働しおおりたす機胜に限定した「暫定版」を、圓初の期日〇月〇日通りに先行しお玍品するこずも可胜でございたす。 完党版に぀きたしおは、改修完了埌の新玍期にお届けいたしたす。 本件に぀きたしお、たずは取り急ぎメヌルにおご報告ずお詫びを申し䞊げたすずずもに、詳现な経緯のご説明ず盎接のお詫びをさせおいただきたく 
応答時間 9.8秒出力 883 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

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よくある質問

Fugu MaxずQwen3.8 Max、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりの単䟡はどちらも¥1,072.2で同額ですFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Fugu MaxずQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
Fugu Maxは1,000,000トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
Fugu Max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 "fugu-max" 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、Fugu Max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。

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