Fugu Ultra v2 vs LLM-jp-3.1 8x13B instruct4
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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4（LLM-jp）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 v2 | LLM-jp-3.1 8x13B instruct4 | |
|---|---|---|
| 提供元 | Sakana AI | LLM-jp |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥893.5 | ¥16 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥5,361 | ¥79 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥3,574 | ¥56 |
| コンテキスト長 | 1,000,000 トークン | 4,096 トークン |
| リリース日 | 2026/9/11 | 2026/3/21 |
| 入力モダリティ | text, image, file | text |
| 生成速度 (p50) | 22222 トークン/秒 (n=25) | 124 トークン/秒 (n=27) |
| アリーナ 総合 | 圏外 | 圏外 |
| アリーナ 日本語 | 圏外 | 圏外 |
| アリーナ コーディング | 圏外 | 圏外 |
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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4。出力100万トークンあたり¥79で、Fugu Ultra v2より99%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、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4の4,096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
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4
このエラーは、データベースから取得した注文リストに含まれる辞書型データの `price` と `quantity` の値が整数ではなく文字列になっていることが原因です。 `sum` 関数に渡されるジェネレータ式の中で、文字列と整数を乗算しようとしているため、 `TypeError` が発生しています。
この問題を解決するには、 `price` と `quantity` の値を取得する際に、適切に型変換を行う必要があります。以下のように修正しましょう。
```python
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id)
total = sum(order["price"] * int(order["quantity"]) for order in orders)
return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders}
```
この修正では、 `order["quantity"]` の値を取得後、 `int()` 関数を使って整数に変換しています。これにより、ジェネレータ式の中で適切に乗算が行われ、エラーが解消されます。
ただし、 `quantity` の値が負の数の場合、 `int()` 関数を使用するとマイナスの符号が消えてしまいます。もし、 `quantity` が負の数であってもそのままマイナスの符…
応答時間 4.9秒出力 523 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
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4
このTypeScript関数にはいくつかの改善点があります。以下に、可読性、パフォーマンス、ベストプラクティスを考慮したレビューと改良提案を示します。
1. ページングとリミットのロジックを修正し、APIからの全ての情報を取得した後にフィルタリングを行うことでパフォーマンスを向上させます。
2. undefinedやnullのチェックを追加し、型注釈を改善します。
3. 再帰的なアプローチを避け、イテレーティブな方法に変更して可読性を向上させます。
改良後、関数は以下のようになります。
```typescript
async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> {
const PER_PAGE_LIMIT = 100;
const ALL_USERS: any[] = [];
while (true) {
const response = await fetch(`/api/users?page=${page}&limit=${PER_PAGE_LIMIT}`);
if (!response.ok) {
throw new Error('Failed to fetch users');
}
const data = await response.json();
if (data.users.length === 0) {
break;
}
const filteredUsers: any[] = d…
応答時間 4.5秒出力 552 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
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4
以下のようなビジネスメールはいかがでしょうか。
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件名: 【重要】製品不具合に伴う納期遅延のお詫びとお願い
田中部長
いつもお世話になっております。
株式会社●●の▲▲です。
このたびは、納品予定の製品に不具合が見つかり、誠に申し訳ございません。
原因は、先日実施した品質検査において軽微な不具合が発見されたためです。
現在、鋭意対応を進めておりますが、このままのスケジュールでは十分なクオリティ担保が難しく、誠に勝手ながら納期を1週間延期させていただきたく存じます。
なお、暫定版としての製品を先に納品することも可能でございます。
このような形でもよろしいでしょうか。
今回の件でご迷惑をおかけすることとなり、重ねてお詫び申し上げます。
つきましては、改めてお詫びのご挨拶にお伺いできればと存じますが、ご都合はいかがでしょうか。
何卒ご理解賜りますようお願い申し上げます。
敬具
株式会社●●
▲▲
---
応答時間 1.7秒出力 201 トークン
よくある質問
- Fugu Ultra v2とLLM-jp-3.1 8x13B instruct4、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、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は¥79で、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4の方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- Fugu Ultra v2とLLM-jp-3.1 8x13B instruct4のコンテキスト長の違いは？
- Fugu Ultra v2は1,000,000トークン、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は4,096トークンです。
- Fugu Ultra v2とLLM-jp-3.1 8x13B instruct4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 "llm-jp-3.1-8x13b-instruct4" 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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4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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