Gemini 3.1 Pro Preview vs GPT-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）
Gemini 3.1 Pro Preview（Google）とGPT-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
 Gemini 3.1 Pro Preview |  GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥336 | ¥16.8 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥2,016 | ¥84 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥1,344 | ¥59 |
| コンテキスト長 | 1,048,576 トークン | 1,050,000 トークン |
| リリース日 | 2026/2/19 | 2026/9/22 |
| 入力モダリティ | audio, file, image, text, video | file, image, text |
| 生成速度 (p50) | 763 トークン/秒 (n=26) | 82 トークン/秒 (n=25) |
| アリーナ 総合 | #20 · ELO 1,487 | #97 · ELO 1,441 |
| アリーナ 日本語 | #13 · ELO 1,496 | #73 · ELO 1,421 |
| アリーナ コーディング | #33 · ELO 1,521 | #66 · ELO 1,506 |
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GPT-6 Luna。出力100万トークンあたり¥84で、Gemini 3.1 Pro Previewより96%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGemini 3.1 Pro Previewが上です（20位。GPT-6 Lunaは97位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でGemini 3.1 Pro Previewが上です（13位。GPT-6 Lunaは73位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でGemini 3.1 Pro Previewが上です（33位。GPT-6 Lunaは66位）。
- 長い文書を扱うならGPT-6 Luna。コンテキスト長は1,050,000トークンで、Gemini 3.1 Pro Previewの1,048,576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…
Gemini 3.1 Pro Preview
このエラーの**原因**と**修正方法**について解説します。
### 1. 原因：取得したデータが「文字列（str）」になっている
エラーメッセージの `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**「文字列（`str`）と数値（`int`）で掛け算などの算術演算を行おうとした」**ということを意味しています。
データベース（MySQLやSQLiteなど）からデータを取得した際、`price`（価格）や `quantity`（数量）のカラムが数値型ではなく、**文字列としてPythonに渡されている**ことが根本的な原因です。
※Pythonでは文字列と整数の掛け算（例: `"100" * 2`）を行うと `"100100"` という文字列の繰り返しになり、その後 `sum()` で合算しようとした際に型エラーを引き起こします。
### 2. 修正方法：数値型（int や float）に変換する
計算を行う前に、取得したデータを正しい数値型に変換（キャスト）してあげる必要があります。
- `price`（価格）は小数が含まれる可能性があるため `float`
- `quantity`（数量）は整数のため `int`
#### 修正例 1（最もシンプルな修正）
```python
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id…
応答時間 31.5秒出力 3663 トークン
GPT-6 Luna
`price` が数値ではなく文字列として取得されている可能性があります。金額は文字列のまま計算せず、数値型に変換してください。金額の計算には、浮動小数点数の誤差を避けるため `Decimal` を使うのがおすすめです。
```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
, Decimal("0"))
return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders}
```
`quantity` も文字列で返る場合を考慮して `int()` で変換しています。なお、値が `None` や数値に変換できない文字列の場合は別途エラー処理が必要です。
また、標準的な Python では `"100" * 2` は文字列の繰り返しになるため、提示された `str` と `int` の掛け算だけなら、記載のエラーには通常なりません。文字列のまま計算すると、その後の `sum()` で別の型エ…
応答時間 11.7秒出力 1121 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…
Gemini 3.1 Pro Preview
ご提示いただいたTypeScript関数は、ページネーションされたAPIからデータを取得し、フィルタリングと整形を行うという基本的な要件を満たしていますが、**型安全性の欠如、エラーハンドリングの漏れ、モダンなJavaScript/TypeScriptの記法を活用しきれていない点**など、いくつかの改善の余地があります。
「ベストプラクティス」「可読性」「パフォーマンス」の3つの観点からレビューと改善案を提案します。
---
### 1. ベストプラクティス（TypeScript・堅牢性）の改善
* **`any` の排除:**
戻り値や変数に `any[]` が使われており、TypeScriptの最大のメリットである型安全性が失われています。APIからのレスポンス型と、整形後のユーザー型を `interface` または `type` で定義するべきです。
* **エラーハンドリングの追加:**
ネットワークエラーや、サーバーからのエラーレスポンス（500や404など）が発生した場合、現在のコードではアプリケーションがクラッシュするか、予期せぬ動作をします。`try...catch` と `response.ok` のチェックが必要です。
* **マジックナンバーの排除:**
`100` という制限値がURLと判定条件の2箇所にハードコードされています。定数として切り出すことで、仕様変更時のバグを防ぎます。
### 2. 可読性の改善
* **モダンな配列操作メソッドの利用:**
伝統的な `for` ループと `dat…
応答時間 23.0秒出力 2782 トークン
GPT-6 Luna
主な改善点は、型の明確化、HTTPエラーの確認、ループ状態の簡素化です。
### 改善例
```ts
interface ApiUser {
id: string | number;
first_name: string;
last_name: string;
email: string;
status: string;
}
interface UsersResponse {
users: ApiUser[];
}
interface UserSummary {
id: string | number;
name: string;
email: string;
}
const PAGE_SIZE = 100;
async function fetchAllUsers(startPage = 1): Promise<UserSummary[]> {
if (!Number.isInteger(startPage) || startPage < 1) {
throw new RangeError("startPage must be a positive integer");
}
const allUsers: UserSummary[] = [];
for (let page = startPage; ; page++) {
const params = new URLSearchParams({
page: String(page),
limit: String(PAGE…
応答時間 16.0秒出力 1532 トークン
SQLクエリの最適化
以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…
Gemini 3.1 Pro Preview
500万行規模のテーブルで30秒以上かかる場合、**「インデックスの不足」**だけでなく、SQLの構造そのものによる**「行数の爆発（直積/Fan-out）」**と**「誤ったJOINの解釈」**が大きな原因となっています。
特に元のクエリは、パフォーマンスが悪いだけでなく、**集計結果（売上やレビューの平均）が間違った数値になるバグ**を抱えています。
以下に最適化したクエリと、その改善点（インデックス追加含む）を解説します。
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### 1. 最適化したSQLクエリ
集計処理をサブクエリ（CTE）に分割し、結合前に行数を圧縮するアプローチに変更します。
```sql
WITH target_orders AS (
-- ① 必要な注文データだけを先に絞り込む
SELECT order_id
FROM orders
WHERE status = '完了'
AND created_at >= '2024-04-01'
),
product_sales AS (
-- ② 商品ごとの売上・注文数を集計する
SELECT
od.product_id,
COUNT(DISTINCT od.order_id) AS order_count,
-- ※もしamountがorder_detailsにあるなら SUM(od.amount) とするべきです
SUM(o.amount) AS total_sales
FROM order_details od
INNER JOIN orders o ON o.…
応答時間 33.1秒出力 4040 トークン
GPT-6 Luna
まず、現在のクエリでは `reviews` と `order_details` を同時に結合しているため、注文明細数 × レビュー数の行ができ、`SUM` や `AVG` が水増しされる可能性があります。先にそれぞれを商品単位で集計し、その結果を結合するのが基本です。
また、`WHERE o.created_at >= ...` は `LEFT JOIN` した `orders` のNULL行を除外します。つまり、このクエリは実質的に「条件に合う注文がある商品だけ」を返しています。以下はその商品選択を保ちつつ、集計の水増しを避ける書き換え例です。
```sql
WITH active_products AS (
SELECT id, product_name, category_id
FROM products
WHERE is_active = true
),
sales AS (
SELECT
od.product_id,
COUNT(*) AS order_count,
SUM(o.amount) AS total_sales
FROM active_products p
JOIN order_details od
ON od.product_id = p.id
JOIN orders o
ON o.order_id = od.order_id
AND o.status = '完了'
AND o.created_at >= TIMESTAMP '2024-04-01'
GROUP BY…
応答時間 27.3秒出力 2871 トークン
よくある質問
- Gemini 3.1 Pro PreviewとGPT-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Gemini 3.1 Pro Previewは¥2,016、GPT-6 Lunaは¥84で、GPT-6 Lunaの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- Gemini 3.1 Pro PreviewとGPT-6 Lunaのコンテキスト長の違いは？
- Gemini 3.1 Pro Previewは1,048,576トークン、GPT-6 Lunaは1,050,000トークンです。
- Gemini 3.1 Pro PreviewとGPT-6 Luna、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではGemini 3.1 Pro Previewが上です（Gemini 3.1 Pro Preview 13位、GPT-6 Luna 73位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- Gemini 3.1 Pro PreviewとGPT-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 "gemini-3.1-pro-preview" または "gpt-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、Gemini 3.1 Pro PreviewとGPT-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。