モデル比較

Fugu Ultra v2 vs GPT-5.6 Luna

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年11月時点)

Fugu Ultra v2(Sakana AI)とGPT-5.6 Luna(OpenAI)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 Ultra v2openai logoGPT-5.6 Luna
提供元Sakana AIOpenAI
入力(100万トークンあたり)¥893.5¥33.6
出力(100万トークンあたり)¥5,361¥201.6
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥3,574¥134
コンテキスト長1,000,000 トークン1,050,000 トークン
リリース日2026/9/112026/7/9
入力モダリティtext, image, filefile, image, text
生成速度 (p50)22222 トークン/秒 (n=25)167 トークン/秒 (n=27)
アリーナ 総合圏外#75 · ELO 1,453
アリーナ 日本語圏外#56 · ELO 1,433
アリーナ コーディング圏外#76 · ELO 1,502

料金はFastMetalの単価(税別)です。

順位データ: LMArena leaderboard dataset(lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-22時点)。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならGPT-5.6 Luna。出力100万トークンあたり¥201.6で、Fugu Ultra v2より96%安くなります。
  • 長い文書を扱うならGPT-5.6 Luna。コンテキスト長は1,050,000トークンで、Fugu Ultra v2の1,000,000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 Ultra v2

## 原因 `order["price"]` が **数値ではなく文字列 (`str`)** で返ってきていることが原因です。 Python では `"1200" * 3` は掛け算ではなく「文字列を3回繰り返す」という意味になります。今回は `quantity` が `int` なので一見成立しそうですが、エラーメッセージが示す通り `str * int` の組み合わせで型が噛み合わず `TypeError` になっています。 文字列になる典型的な理由は次の通りです。 1. **カラム型が文字列** — `price` が `VARCHAR`/`TEXT` で定義されている(`"1,200"` や `"$12.00"` のような値が混ざっているケースも) 2. **DBドライバの型変換** — MySQL の `DECIMAL` を文字列で返す設定(`raw=True` など)、SQLite に文字列のまま INSERT されている 3. **アプリ層で文字列化** — フォーム/JSON の入力を変換せずにそのまま INSERT している まず実際の型を確認すると切り分けができます。 ```python rows = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) for r in rows[:5]: print(repr(r["price"]), type(r["price"]), repr(r["quantity"]), type(r["quanti…
応答時間 97.1秒出力 6218 トークン

GPT-5.6 Luna

原因は、`order["price"]` が文字列(`str`)として取得されているのに、`order["quantity"]` は整数(`int`)であるためです。 ```python "1000" * 2 ``` は数値の乗算ではなく、文字列の繰り返しとして扱われるため、`str` と `int` の乗算でエラーになります。 ## 修正例:Python側で型変換する 金額を扱うため、`float` ではなく `Decimal` を使うのが安全です。 ```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 ) return { "user_id": user_id, "total": total, "orders": orders, } ``` `price` が `"12.50"` のような文字列でも、`Decimal` に変換して正確に計算できます。 ## SQL側で数値型に変…
応答時間 6.7秒出力 775 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 Ultra v2

# コードレビュー: `fetchAllUsers` ロジックの意図は明確で、`async/await` による素直な実装になっています。特に **終了判定にフィルタ後ではなく API が返した生の `data.users.length` を使っている点は正しい**(フィルタ後の件数で判定すると、削除済みユーザーが多いページで早期終了するバグになります)。また `push` をループで回しているため、`push(...array)` によるスタックオーバーフローも回避できています。 一方で、**型安全性・HTTP エラー処理・ページネーションの堅牢性**に重要な改善余地があります。以下、重要度順にまとめます。 --- ## 指摘事項サマリ | # | 重要度 | 分類 | 内容 | |---|---|---|---| | 1 | 🔴 高 | バグ | `response.ok` を確認していない(4xx/5xx を正常系として処理) | | 2 | 🔴 高 | バグ | 無限ループのリスク(終了条件が API の挙動に全依存) | | 3 | 🔴 高 | 型安全 | `any[]` が呼び出し側全体に伝播 | | 4 | 🟠 中 | 堅牢性 | レスポンス形状のランタイム検証がない | | 5 | 🟠 中 | 堅牢性 | キャンセル(`AbortSignal`)非対応 | | 6 | 🟠 中 | 保守性 | マジックナンバー `100` の重複定義 | | 7 | 🟠 中 | 保守性 | マジック文字列 `"deleted"` | | 8 | 🟠 中…
応答時間 240.2秒出力 17159 トークン

GPT-5.6 Luna

以下の点を改善できます。 ## 主な改善点 ### 1. `any` を避ける `any` だとプロパティ名の誤りやレスポンス形式の変更を検知できません。APIレスポンスと戻り値に型を定義すると可読性と安全性が向上します。 ### 2. HTTPエラーを確認する `fetch` は、404や500でも例外を投げずに `Response` を返します。`response.ok` を確認する必要があります。 ### 3. マジックナンバーを定数化する `100` はページサイズを表しているため、定数にすると意図が明確になります。 ### 4. ページング条件をAPIのメタデータに依存させる `data.users.length < 100` という判定は、API仕様に依存しています。可能であれば `hasMore` や `nextPage` などの情報をAPIから受け取る方が堅牢です。 ### 5. `for` とインデックス参照を簡略化する `for...of`、`filter`、`map` などを使うと、処理内容が読みやすくなります。 ## 改善例 ```ts const PAGE_SIZE = 100; interface ApiUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersPageResponse { users: ApiUser[]; // APIが返…
応答時間 13.6秒出力 1677 トークン

ビジネスメール作成

取引先の田中部長に、納品予定の製品に不具合が見つかり、納期を1週間延期する必要がある旨を伝えるビジネスメールを作成してください。 条件: - 原因は品質検査で軽微な不具合が発見されたため - 代替案として暫定版を先に納品することも可能 - 改めてお詫びの訪問をしたい - 日本のビジネスマナーに沿った丁寧な文面にすること

Fugu Ultra v2

以下が最終版です。Agent 1 の構成の丁寧さを活かしつつ、Agent 2 が指摘した「事実として確認されていない安全性への言及」は削除し、あわせて敬称・件名・お願い形の表現を整えました。 --- ## メール文面(完成版) **件名:【お詫び】「【製品名】」納品日変更のお願い(株式会社【自社名】・【氏名】)** 株式会社【取引先名】 【部署名】 部長 田中 様 いつも大変お世話になっております。 株式会社【自社名】【部署名】の【氏名】でございます。 このたびは、【○月○日】に納品を予定しておりました「【製品名】」につきまして、 誠に申し上げにくいご連絡となり、まずは深くお詫び申し上げます。 出荷前の最終品質検査におきまして、製品の一部に軽微な不具合が確認されました。 現在、原因の特定と是正処置を進めておりますが、万全の品質でお納めするためには 是正後の再検査を含め、当初の予定より一週間程度のお時間を頂戴する必要がございます。 誠に勝手なお願いではございますが、納品日を下記のとおり変更させていただきたく、 何卒ご容赦賜りますようお願い申し上げます。  ■ 当初の納品予定日:【○月○日(○)】  ■ 変更後の納品予定日:【○月○日(○)】  ■ 変更理由:品質検査で確認された不具合の是正および再検査のため なお、貴社の業務スケジュールへの影響を最小限に抑えるため、ご希望がございましたら、 現時点で動作確認の完了している**暫定版を当初の予定日までに先行して納品**することも可能でございます。 暫定版の仕様およびご利用上の制約につきましては、あらためて詳しくご…
応答時間 113.6秒出力 6144 トークン

GPT-5.6 Luna

**件名:納品延期のお詫びとご相談** 株式会社〇〇 〇〇部 部長 田中様 平素より大変お世話になっております。 株式会社〇〇の〇〇です。 このたび、納品を予定しております〇〇につきまして、出荷前の品質検査において軽微な不具合が確認されました。 現在、原因の確認および修正対応を進めておりますが、品質を万全にしたうえで納品するため、誠に恐縮ながら、納期を当初予定の〇月〇日から1週間延期させていただきたく、ご相談申し上げます。 本来であれば予定どおり納品すべきところ、このようなお願いとなり、誠に申し訳ございません。 なお、ご使用上お急ぎの場合には、修正版の完成に先立ち、暫定版を先に納品することも可能でございます。暫定版の納品可否につきましては、貴社のご都合に合わせて対応いたしますので、お申し付けください。 このたびは多大なるご迷惑とご心配をおかけしますこと、重ねて深くお詫び申し上げます。 改めまして、直接お伺いのうえ、今回の経緯と今後の対応についてご説明させていただきたく存じます。ご都合のよろしい日時をお聞かせいただけますと幸いです。 何卒ご理解賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 敬具 ―――――――――― 株式会社〇〇 〇〇部 〇〇 〇〇 〒000-0000 東京都〇〇区〇〇0-0-0 TEL:00-0000-0000 E-mail:xxxxx@example.com ――――――――――
応答時間 7.4秒出力 480 トークン

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よくある質問

Fugu Ultra v2とGPT-5.6 Luna、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりFugu Ultra v2は¥5,361、GPT-5.6 Lunaは¥201.6で、GPT-5.6 Lunaの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Fugu Ultra v2とGPT-5.6 Lunaのコンテキスト長の違いは?
Fugu Ultra v2は1,000,000トークン、GPT-5.6 Lunaは1,050,000トークンです。
Fugu Ultra v2とGPT-5.6 Luna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-ultra-v2" または "gpt-5.6-luna" 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 Ultra v2とGPT-5.6 Luna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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