FastMetal

モデル比范

Gemini 3.1 Pro Preview vs gpt-oss-120b

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

Gemini 3.1 Pro PreviewGoogleずgpt-oss-120bOpenAIを、FastMetalのゲヌトりェむで実際に呌び出せる条件で比范したす。どちらも同じOpenAI互換゚ンドポむントずAPIキヌから利甚でき、切り替えは model の文字列を倉えるだけです。

スペックず料金

google logoGemini 3.1 Pro Previewopenai logogpt-oss-120b
提䟛元GoogleOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥357.4Â¥16
出力100䞇トヌクンあたり¥2,144.4Â¥79
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥1,430Â¥56
コンテキスト長1,048,576 トヌクン131,072 トヌクン
リリヌス日2026/2/192025/8/5
入力モダリティaudio, file, image, text, videotext
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#15 · ELO 1,487#201 · ELO 1,352
アリヌナ 日本語#9 · ELO 1,494#136 · ELO 1,328
アリヌナ コヌディング#28 · ELO 1,520#208 · ELO 1,391

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならgpt-oss-120b。出力100䞇トヌクンあたり¥79で、Gemini 3.1 Pro Previewより96%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.1 Pro Previewが䞊です15䜍。gpt-oss-120bは201䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.1 Pro Previewが䞊です9䜍。gpt-oss-120bは136䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.1 Pro Previewが䞊です28䜍。gpt-oss-120bは208䜍。
  • 長い文曞を扱うならGemini 3.1 Pro Preview。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、gpt-oss-120bの131,072トヌクンより広くずれたす。
  • 迷ったら䞡方を同じキヌで詊せたす。model の文字列を倉えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単䟡で埓量課金されたす。

同じプロンプトぞの実際の回答

FastMetalのゲヌトりェむが返した回答をそのたた䞊べおいたす。ベンチマヌクの数字ではなく、実際の出力です。

この゚ラヌをデバッグしお

以䞋の゚ラヌがPythonアプリケヌションで発生しおいたす。原因を特定しお修正しおください。 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

この゚ラヌの**原因**ず**修正方法**に぀いお解説したす。 ### 1. 原因取埗したデヌタが「文字列str」になっおいる ゚ラヌメッセヌゞの `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、**「文字列`str`ず数倀`int`で掛け算などの算術挔算を行おうずした」**ずいうこずを意味しおいたす。 デヌタベヌスMySQLやSQLiteなどからデヌタを取埗した際、`price`䟡栌や `quantity`数量のカラムが数倀型ではなく、**文字列ずしおPythonに枡されおいる**こずが根本的な原因です。 ※Pythonでは文字列ず敎数の掛け算䟋: `"100" * 2`を行うず `"100100"` ずいう文字列の繰り返しになり、その埌 `sum()` で合算しようずした際に型゚ラヌを匕き起こしたす。 ### 2. 修正方法数倀型int や floatに倉換する 蚈算を行う前に、取埗したデヌタを正しい数倀型に倉換キャストしおあげる必芁がありたす。 - `price`䟡栌は小数が含たれる可胜性があるため `float` - `quantity`数量は敎数のため `int` #### 修正䟋 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 トヌクン

gpt-oss-120b

**原因** `order["price"]` が **文字列** (`str`) で返っおきおいるため、数倀 (`int`/`float`/`Decimal`) ず掛け算しようずしたずきに ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` が発生しおいたす。 このケヌスは䞻に次のいずれかが原因です。 | 可胜性 | 内容 | |--------|------| | ① DBドラむバが数倀列を文字列ずしお取埗しおいる | たずえば `psycopg2` の `cursor_factory=RealDictCursor` でも `numeric` が文字列になるこずがありたす。 | | ② テヌブル定矩が文字列型 (`VARCHAR`, `CHAR`) になっおいる | `price` カラムが文字列型で保存されおいる。 | | ③ `SELECT` 文でキャストせずにそのたた取埗しおいる | DB偎で数倀に倉換しおいない。 | **修正方法**は 2 ぀の方向がありたす。 --- ## 1⃣ Python 偎で安党に数倀ぞ倉換する最も手軜 ```python from decimal import Decimal, InvalidOperation def get_user_orders(user_id): # db.query の戻り倀は dict のリスト䟋: [{"price": "12.34", "quantity": "2"}, ..

応答時間 7.1秒出力 1587 トヌクン

コヌドレビュヌ

以䞋のTypeScript関数をレビュヌしお、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点から改善点を提案しおください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo


Gemini 3.1 Pro Preview

ご提瀺いただいたTypeScript関数は、ペヌゞネヌションされたAPIからデヌタを取埗し、フィルタリングず敎圢を行うずいう基本的な芁件を満たしおいたすが、**型安党性の欠劂、゚ラヌハンドリングの挏れ、モダンなJavaScript/TypeScriptの蚘法を掻甚しきれおいない点**など、いく぀かの改善の䜙地がありたす。 「ベストプラクティス」「可読性」「パフォヌマンス」の3぀の芳点からレビュヌず改善案を提案したす。 --- ### 1. ベストプラクティスTypeScript・堅牢性の改善 * **`any` の排陀:** 戻り倀や倉数に `any[]` が䜿われおおり、TypeScriptの最倧のメリットである型安党性が倱われおいたす。APIからのレスポンス型ず、敎圢埌のナヌザヌ型を `interface` たたは `type` で定矩するべきです。 * **゚ラヌハンドリングの远加:** ネットワヌク゚ラヌや、サヌバヌからの゚ラヌレスポンス500や404などが発生した堎合、珟圚のコヌドではアプリケヌションがクラッシュするか、予期せぬ動䜜をしたす。`try...catch` ず `response.ok` のチェックが必芁です。 * **マゞックナンバヌの排陀:** `100` ずいう制限倀がURLず刀定条件の2箇所にハヌドコヌドされおいたす。定数ずしお切り出すこずで、仕様倉曎時のバグを防ぎたす。 ### 2. 可読性の改善 * **モダンな配列操䜜メ゜ッドの利甚:** 䌝統的な `for` ルヌプず `dat

応答時間 23.0秒出力 2782 トヌクン

gpt-oss-120b

## 📋 1. 珟行コヌドの抂芁ず䞻な課題 | 項目 | 珟状 | 問題点・改善䜙地 | |------|------|-------------------| | **型安党** | `any[]`、`any` で型を攟棄 | TypeScript のメリットが倱われ、実装ミスがコンパむル時に怜出できない | | **可読性** | 倉数名が曖昧`data`、`i`・文字列結合で名前を組み立おおいる | 䜕をしおいるかが䞀読で分かりにくい | | **゚ラヌハンドリング** | `fetch` の倱敗や `response.ok === false` をチェックしおいない | ネットワヌク゚ラヌで䟋倖がそのたたスロヌされ、呌び出し偎が把握しにくい | | **パフォヌマンス** | ペヌゞ取埗を **逐次** に行っおいる<br>`while` ルヌプ䞭で `await` | ペヌゞ数が倚いず総埅ち時間が `N × latency` になる | | **ミュヌテヌション** | `let` で再代入が倚い | 䞍倉性を保぀方がデバッグしやすい | | **ハヌドコヌディング** | `limit=100` がコヌド䞭に埋め蟌たれおいる | API の倉曎に脆匱 | | **文字列結合** | `first_name + " " + last_name` | 可読性が䜎く、`undefined` が入った時に `"undefined"` が出力されるリスク | | **非同期キャンセル** | `AbortController` が未䜿甚 | 長時間埅機したたたキャ 
応答時間 15.6秒出力 3532 トヌクン

SQLク゚リの最適化

以䞋のSQLク゚リは500䞇行のテヌブルに察しお実行するず30秒以䞊かかりたす。最適化しおください。 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䞇行芏暡のテヌブルで30秒以䞊かかる堎合、**「むンデックスの䞍足」**だけでなく、SQLの構造そのものによる**「行数の爆発盎積/Fan-out」**ず**「誀ったJOINの解釈」**が倧きな原因ずなっおいたす。 特に元のク゚リは、パフォヌマンスが悪いだけでなく、**集蚈結果売䞊やレビュヌの平均が間違った数倀になるバグ**を抱えおいたす。 以䞋に最適化したク゚リず、その改善点むンデックス远加含むを解説したす。 --- ### 1. 最適化したSQLク゚リ 集蚈凊理をサブク゚リCTEに分割し、結合前に行数を圧瞮するアプロヌチに倉曎したす。 ```sql WITH target_orders AS ( -- ① 必芁な泚文デヌタだけを先に絞り蟌む SELECT order_id FROM orders WHERE status = '完了' AND created_at >= '2024-04-01' ), product_sales AS ( -- ② 商品ごずの売䞊・泚文数を集蚈する 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) ずするべきです 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 トヌクン

gpt-oss-120b

## 1. 珟状のボトルネック | 項目 | 理由 | |------|------| | **① LEFT JOIN → INNER JOIN に倉えられるケヌス** | `orders` の `status = '完了'` ず `created_at >= 
` が必ず満たす行だけを集蚈したいので、`LEFT JOIN` で結合した埌に `WHERE o.created_at 
` を曞くず、`orders` が **NULL** の行も残っおしたい、䞍芁なレコヌドが倧量に産たれたす。| | **② フィルタが JOIN 埌に適甚されおいる** | `WHERE o.created_at >= 
` が **LEFT JOIN** の埌に評䟡されるため、たず **å…šè¡Œ** が `orders` ず結合され、その埌で絞り蟌む → 5 M 行 × (order_details の行数) の䞭間結果が膚倧。| | **③ むンデックスが足りない** | 珟圚は `products(id)` ず `orders(order_id)` だけ。<br>怜玢条件・結合キヌに䜿っおいるカラムは党郚 **むンデックス察象倖** なので、フルテヌブルスキャンやハッシュゞョむンが走りたす。| | **④ GROUP BY に文字列を盎接䜿っおいる** | `p.product_name` ず `c.category_name` で GROUP BY するず、文字列比范が必芁になる䞊、同名の商品が別 ID で存圚したずきに正しく集蚈できたせん。`p.id` で集蚈した方がむンデックスを掻かしやす 
応答時間 13.3秒出力 2901 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Gemini 3.1 Pro Previewずgpt-oss-120b、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGemini 3.1 Pro Previewは¥2,144.4、gpt-oss-120bは¥79で、gpt-oss-120bの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Gemini 3.1 Pro Previewずgpt-oss-120bのコンテキスト長の違いは
Gemini 3.1 Pro Previewは1,048,576トヌクン、gpt-oss-120bは131,072トヌクンです。
Gemini 3.1 Pro Previewずgpt-oss-120b、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGemini 3.1 Pro Previewが䞊ですGemini 3.1 Pro Preview 9䜍、gpt-oss-120b 136䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Gemini 3.1 Pro Previewずgpt-oss-120bを同じAPIキヌで䜿えたすか
はい。FastMetalのOpenAI互換゚ンドポむントで、model に "gemini-3.1-pro-preview" たたは "gpt-oss-120b" を指定するだけで切り替えられたす。料金はそれぞれの単䟡で、同じ前払い残高から埓量課金されたす。

どちらも同じAPIキヌで詊せたす

アカりントを䜜成しおクレゞットを远加すれば、Gemini 3.1 Pro Previewずgpt-oss-120bをブラりザのチャットずAPIの䞡方から呌び出せたす。月額料金はありたせん。

無料でアカりント䜜成Gemini 3.1 Pro Previewをチャットで詊すgpt-oss-120bをチャットで詊す

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