モデル比較

Fugu Ultra v2 vs Muse Glimmer 30B

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Muse Glimmer 30B(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 logoMuse Glimmer 30B
提供元Sakana AIMeta
入力(100万トークンあたり)¥893.5¥58.8
出力(100万トークンあたり)¥5,361¥252
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥3,574¥185
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2026/9/112026/8/10
入力モダリティtext, image, filetext, image
生成速度 (p50)22222 トークン/秒 (n=25)—
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Muse Glimmer 30B。出力100万トークンあたり¥252で、Fugu Ultra v2より95%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、Muse Glimmer 30B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

Muse Glimmer 30B

このエラーは `order["price"]` が文字列 `str` で、`order["quantity"]` が整数 `int` のため `str * int` の演算ができないことで起きています。 多くのDBドライバはDBの数値型でも Python 側では文字列で返してくることがあります。`SELECT price, quantity FROM ...` の結果が ```python [{'price': '1200', 'quantity': 2}, ...] ``` のような形になっているため ` '1200' * 2 ` となり `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生します。 ### 修正方法 金額計算では `float` より `Decimal` を使うのが安全です。取得時に明示的に型変換します。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): rows = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) orders = [] total = Decimal('0') for row in rows: # DBからの値を必ず数値型へ変換 price = Decimal(str(row["price…
応答時間 8.6秒出力 1180 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

Muse Glimmer 30B

この関数は動きますが、型安全性・保守性・安全性の面で改善余地が大きいです。 ### 主な問題点 **1. 型安全性・ベストプラクティス** * `Promise<any[]>` と `any[]` は TypeScriptを使う意味をなくす。DTOとドメイン型を分ける。 * `fetch` のエラー、HTTPステータス、JSONパースエラーのハンドリングがない。`response.ok` チェックなしだと404でも `json()` が走る。 * `data.users.length < 100` で終了判定しているのは脆弱。API側がちょうど100件返してきた場合に無限ループするリスクがある。`nextPage` / `hasNext` のような明示的なフラグを使うべき。 * マジックナンバー `100` が直書き。 * `let` の多用、インデックスforループ、ミューテーションによる可読性低下。 **2. 可読性** * `for (let i = 0; i < data.users.length; i++)` は `for...of` / `filter + map` で置き換えられる。 * ユーザー作成ロジックがループ内にベタ書き。 * `hasMore` と `currentPage` の状態管理が冗長。 **3. パフォーマンス** * 逐次 `await` は仕方ないが、1件ずつ `push` するよりまとめて展開した方が高速。 * 巨大データセットを全件メモリに保持する設計自体が危険。必要ならジェネレータでストリーミングする。 ### 改善版 `…
応答時間 13.0秒出力 1804 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

Muse Glimmer 30B

件名:【ご連絡】〇〇製品納期延期のご案内とお詫びのご挨拶について 株式会社〇〇 営業部 部長 田中 様 平素より格別のご高配を賜り、誠にありがとうございます。 株式会社△△ 営業部の〇〇でございます。 この度は、〇月〇日納品予定としておりました「〇〇製品」に関しまして、ご連絡申し上げるべき不手際があり、まずは深くお詫び申し上げます。 先般実施いたしました最終品質検査の過程におきまして、仕上がりに関わる軽微な不具合を弊社にて確認いたしました。 お客様にご満足いただける品質にてお届けするための責務を鑑み、誠に勝手ながら出荷を一旦見合わせ、修正対応を行うことといたしました。 つきましては、誠に恐縮ではございますが、納期を従来の〇月〇日より1週間延期し、〇月〇日納品とさせていただきたく存じます。 ご期待に添えず、ご迷惑をおかけいたしますこと、心よりお詫び申し上げます。 なお、ご検討いただければと存じますが、暫定版につきましては不具合部分を除く範囲で完成しておりますため、貴社の運用に支障がない範囲で先行納品も可能でございます。 正式版の納品は修正完了後にお届けさせていただきますので、ご希望がございましたらご指示ください。 この度のご迷惑とご心配をおかけしましたこと、改めてお詫び申し上げるため、〇月〇日以降にご都合のよろしい日をお伺いし、直接ご挨拶に伺わせていただきたく存じます。 ご多忙のところ誠に恐縮ではございますが、何卒ご許諾いただけますと幸いです。 ご不明な点やご要望等ございましたら、どうぞお気軽にご連絡ください。 今後とも品質向上に努めてまいりますので、何卒よろし…
応答時間 12.2秒出力 1022 トークン

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よくある質問

Fugu Ultra v2とMuse Glimmer 30B、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、Muse Glimmer 30Bは¥252で、Muse Glimmer 30Bの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Fugu Ultra v2とMuse Glimmer 30Bのコンテキスト長の違いは?
Fugu Ultra v2は1,000,000トークン、Muse Glimmer 30Bは131,072トークンです。
Fugu Ultra v2とMuse Glimmer 30B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 "muse-glimmer-30b" 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Muse Glimmer 30B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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