モデル比較

Fugu Ultra v2 vs Qwen3.8 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

Fugu Ultra v2(Sakana AI)とQwen3.8 Max(Qwen)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 v2qwen logoQwen3.8 Max
提供元Sakana AIQwen
入力(100万トークンあたり)¥893.5¥357.4
出力(100万トークンあたり)¥5,361¥1,072.2
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥3,574¥894
コンテキスト長1,000,000 トークン1,000,000 トークン
リリース日2026/9/112026/8/3
入力モダリティtext, image, filetext, image
生成速度 (p50)
アリーナ 総合圏外#22 · ELO 1,481
アリーナ 日本語圏外#18 · ELO 1,469
アリーナ コーディング圏外#24 · ELO 1,522

料金はFastMetalの円建て単価(税別)。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならQwen3.8 Max。出力100万トークンあたり¥1,072.2で、Fugu Ultra v2より80%安くなります。
  • 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

Qwen3.8 Max

原因は、`order["price"]` が数値ではなく文字列になっていることです。 エラー内容の ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、次のように「文字列 × 整数」を計算しようとしたときに出ます。 ```python "1000" * 2 ``` 本来は数値として掛け算したいのに、DB から取得した `price` が文字列型になっているため失敗しています。 --- ## 考えられる原因 例えば次のようなケースです。 1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっている 2. DB ドライバが価格を文字列として返している 3. データとして `"1000"` のように文字列保存されている 4. SQL 側で文字列として取得してしまっている 現在のコードでは、`price` が文字列のまま掛け算に使われています。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` --- ## 簡単な修正 最低限の修正としては、`price` を数値に変換します。 ```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

Qwen3.8 Max

以下は、取引先の田中部長宛に送るビジネスメール文例です。状況に応じて【 】部分を調整してください。 --- 件名:納品予定製品の不具合に伴う納期変更のお願い 株式会社【取引先名】 田中部長 平素より大変お世話になっております。 株式会社【自社名】の【氏名】でございます。 このたびは、【製品名】の納品につきまして、ご連絡申し上げました。 現在、納品に向けて最終確認を進めておりましたが、社内の品質検査におきまして、軽微な不具合が発見されました。 お客様へ安心してご利用いただける品質を確保するため、修正および再確認に一定の期間を要する見込みでございます。 つきましては、大変恐縮ではございますが、現在の納品予定を1週間延期させていただきたく、お願い申し上げます。 当初の予定どおりお届けできず、田中部長をはじめ貴社の皆様にご迷惑をおかけしますこと、心よりお詫び申し上げます。 なお、もし急ぎでご確認いただく必要がある場合は、修正前の暫定版を先にお納めすることも可能です。 その場合は、正式な修正版を後日あらためて納品させていただく形となります。 ご都合に合わせて柔軟に対応いたしますので、ご希望がございましたらお知らせいただけますと幸いです。 本来であれば直接お詫び申し上げるべきところではございますが、まずはメールにてご連絡申し上げました。 後日、改めてお詫びとご説明にお伺いしたく存じますので、ご都合のよい日時をお知らせいただけますと幸いです。 このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。 何卒ご容赦賜りま…
応答時間 17.1秒出力 681 トークン

文章をわかりやすく書き直す

以下の文章を、技術的な正確さを保ちつつ、より読みやすく簡潔に書き直してください。 「分散システムアーキテクチャの設計においては、CAP定理が示す通り、一貫性(Consistency)、可用性(Availability)、分断耐性(Partition Tolerance)の3つの特性のうち、ネットワーク分断が発生した際には最大で2つしか同時に満たすことができないという制約が存在するため、システムの要件に応じてCP型(一貫性と分断耐性を優…

Fugu Ultra v2

## 書き直し(推奨案) > 分散システムの設計では、CAP定理の制約を避けて通れない。ネットワーク分断(P)が発生すると、一貫性(C)と可用性(A)は同時に満たせないからだ。そのため要件に応じて、一貫性を優先して一部の要求を拒否するCP型か、一時的な不整合を許容して応答を返すAP型かを選ぶ必要がある。実務ではAP型を採り、結果整合性(Eventual Consistency)によって高可用性と実用上十分な一貫性を両立させる設計が多い。 (原文 約270字の一文 → 4文・約190字) --- ## さらに短くしたい場合(約120字) > 分散システムでは、ネットワーク分断時に一貫性(C)と可用性(A)を同時には満たせない、というCAP定理の制約がある。要件に応じ、一貫性を優先するCP型か、可用性を優先するAP型かを選ぶ。実務では結果整合性で高可用性と実用上十分な一貫性を両立させる設計が多い。 --- ## 箇条書き併用版(設計書・スライド向け) > 分散システムの設計では、CAP定理の制約を避けて通れない。ネットワーク分断(P)が発生すると、一貫性(C)と可用性(A)は同時に満たせず、どちらを優先するかの判断が必要になる。 > > - **CP型**:一貫性を優先し、分断中は一部の要求を拒否する > - **AP型**:可用性を優先し、一時的な不整合を許容する > > 実務ではAP型を採り、結果整合性(Eventual Consistency)で高可用性と実用上十分な一貫性を両立させる構成が主流である。 --- ## 主な変更点 1. **一文を分割し「…
応答時間 87.3秒出力 5056 トークン

Qwen3.8 Max

分散システムの設計では、CAP定理により、ネットワーク分断時には一貫性(Consistency)と可用性(Availability)の両立が難しくなります。そのため、一貫性と分断耐性を重視するCP型、あるいは可用性と分断耐性を重視するAP型のいずれを選ぶかが重要な設計判断になります。多くのシステムでは、結果整合性(Eventual Consistency)を採用し、実用上十分な一貫性を保ちながら高可用性を実現しています。
応答時間 9.7秒出力 317 トークン

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よくある質問

Fugu Ultra v2とQwen3.8 Max、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、Qwen3.8 Maxは¥1,072.2で、Qwen3.8 Maxの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Fugu Ultra v2とQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは?
Fugu Ultra v2は1,000,000トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
Fugu Ultra v2とQwen3.8 Max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 "qwen3.8-max" 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Qwen3.8 Max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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