モデル比較

Fugu Ultra v2 vs Llama 3.1 8B Instruct

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Llama 3.1 8B 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 Ultra v2meta-llama logoLlama 3.1 8B Instruct
提供元Sakana AIMeta
入力(100万トークンあたり)¥893.5¥3.36
出力(100万トークンあたり)¥5,361¥6.72
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥3,574¥7
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2026/9/112024/7/23
入力モダリティtext, image, filetext
生成速度 (p50)22222 トークン/秒 (n=26)38 トークン/秒 (n=28)
アリーナ 総合圏外#346 · ELO 1,211
アリーナ 日本語圏外#265 · ELO 1,087
アリーナ コーディング圏外#340 · ELO 1,259

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、2026-10-28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Llama 3.1 8B Instruct。出力100万トークンあたり¥6.72で、Fugu Ultra v2より100%安くなります。
  • 長い文書を扱うならFugu Ultra v2。コンテキスト長は1,000,000トークンで、Llama 3.1 8B 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 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

Llama 3.1 8B Instruct

問題は、`order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が整数 (`int`) であることです。 これは、`orders` がリストではなく、文字列のリストであるためです。 `db.query()` の結果は文字列のリストであるため、各文字列をリストの要素として取得する必要があります。 修正は次のとおりです。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) orders = [order for order in orders] # リストの要素として取得する total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` また、`float(order["price"])` と `int(order["quantity"])` を使用しているのは、`price` と `quantity` が文字列の場合、演算子 `*` の両側のオペランドが数値でないためです。
応答時間 6.9秒出力 241 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

Llama 3.1 8B Instruct

以下の改善点を提案します。 ### 可読性 - **関数名**: `fetchAllUsers`は関数の目的をよく表していますが、`page`パラメータのデフォルト値は`1`に設定されているため、`page`パラメータは実際には`optional`なので、関数名を`fetchUsers`に変更してみましょう。 - **変数名**: `allUsers`、`hasMore`、`currentPage`の変数名はわかりやすいですが、`data`と`user`の変数名は少し短すぎます。`data`は`usersData`に、`user`は`userData`に変更してみましょう。 - **コーディングスタイル**: 1行のコードの数が多い場合、`for`ループ内に`if`ステートメントを追加する場合、または`while`ループ内に条件を追加する場合、改善するためにコードを整理する必要があります。 ### パフォーマンス - **HTTPリクエスト**: 1度に100個のユーザーを取得しますが、実際には何個のユーザーを取得する必要があるかを判断するためのロジックはありません。ユーザーが100個以上ある場合、`while`ループは無限に続き続きます。これは、パフォーマンスが低下する可能性があります。 - **パフォーマンスを改善するために、`fetch` APIの`keepalive`オプションを使用してください**。 ### ベストプラクティス - **関数内でロジックを整理するために、`for`ループを`map`関数に置き換えてください**。これにより、コードを簡略化し、…
応答時間 43.6秒出力 783 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

Llama 3.1 8B Instruct

件名: 奨励品質の確保と納期延期について 田中部長さま 弊社は、最近製品の品質検査において、軽微な不具合が発見されました。同様の状況でお悩みになっていましたら、お間違いにならないようお知らせ申しあげます。 一部の製品には不具合が見つかりましたが、全製品に対して影響を及ぼしているわけではございません。ただし、顧客の信頼性と安全性を確保するため、修正作業を実施せずに納品することはお詫びすることと存じます。 そのため、納期を 1 週間延期したいと考えております。延期前の 1 週間中、修正作業を実施し、品質が満足できるように努めます。また、納期が延期されたことによるご迷惑をお覚りいたしますよう、改めてお詫び申しあげます。 この不具合は、品質が最優先されることを約していることにも関わらず、これが発生したことには、深く申し訳ございません。改めて、弊社の強みである品質管理を改善していくのであると考えております。 代替案として、暫定版の製品を先に納品することも可能です。その場合は、弊社側から品質へのご連絡をご確認いただけますよう、お願い申しあげます。 このたびのご迷惑を深くお詫び申しあげますとともに、改めてご対応を宜しくお願い申しあげます。
応答時間 1.2秒出力 390 トークン

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よくある質問

Fugu Ultra v2とLlama 3.1 8B 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 Ultra v2は¥5,361、Llama 3.1 8B Instructは¥6.72で、Llama 3.1 8B Instructの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Fugu Ultra v2とLlama 3.1 8B Instructのコンテキスト長の違いは?
Fugu Ultra v2は1,000,000トークン、Llama 3.1 8B Instructは131,072トークンです。
Fugu Ultra v2とLlama 3.1 8B 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-ultra-v2" または "llama-3.1-8b-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 Ultra v2とLlama 3.1 8B 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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