モデル比較

Gemini 3.1 Pro Preview vs Grok 4.7

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

Gemini 3.1 Pro Preview(Google)とGrok 4.7(xAI)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

google logoGemini 3.1 Pro Previewx-ai logoGrok 4.7
提供元GooglexAI
入力(100万トークンあたり)¥357.4¥276.2
出力(100万トークンあたり)¥2,144.4¥828.6
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥1,430¥691
コンテキスト長1,048,576 トークン500,000 トークン
リリース日2026/2/192026/9/21
入力モダリティaudio, file, image, text, videotext, image, file
生成速度 (p50)
アリーナ 総合#15 · ELO 1,487圏外
アリーナ 日本語#9 · ELO 1,494圏外
アリーナ コーディング#28 · ELO 1,520圏外

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Grok 4.7。出力100万トークンあたり¥828.6で、Gemini 3.1 Pro Previewより61%安くなります。
  • 長い文書を扱うならGemini 3.1 Pro Preview。コンテキスト長は1,048,576トークンで、Grok 4.7の500,000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

Grok 4.7

原因は、`order["price"]` が文字列(`str`)のまま返ってきていることです。`quantity` は整数なので、`str * int` になって `TypeError` になっています。 DBドライバやカラム型(`DECIMAL` / `NUMERIC` / `VARCHAR` など)によっては、数値のはずの値が文字列で返ることがあります。 修正例: ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id, ) total = sum( float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` 金額を正確に扱いたい場合は `float` ではなく `Decimal` を使ってください。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders…
応答時間 9.1秒出力 621 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

Grok 4.7

この関数は「ページングしながらユーザーを集め、削除済みを除外して整形する」意図は明確ですが、型安全性・失敗時の挙動・終了条件に改善余地があります。 ## 主な問題 **型と契約** - `any` のため、API の形が変わってもコンパイル時に気づけません。 - 戻り値も `any[]` なので、呼び出し側がフィールド名を間違えやすいです。 **エラー処理がない** - `fetch` のネットワーク失敗、`!response.ok`(4xx/5xx)、不正な JSON がすべて未処理です。 - `data.users` が無いと `data.users.length` で例外になります。 **無限ループの可能性** - 「100件未満なら終了」だけだと、API が常に 100 件返す不具合や、ページが進まない場合に止まりません。 - ページ途中でユーザーが増減すると、欠落や重複もあり得ます。可能なら `total` / `hasNext` / cursor を使った方が安全です。 **可読性** - `data.users[i]` の繰り返し、index 付き `for`、`"deleted"` と `100` のマジック値は意図が読み取りにくいです。 - `page` を受け取ると「全件」ではなく「そのページ以降」になります。関数名と挙動がずれています。 **パフォーマンス** - ページ取得自体は依存関係があるので逐次 `await` で問題ありません。 - ボトルネックはループ内の `push` ではなく、全件をメモリに溜めることです。件数が多いなら asy…
応答時間 25.1秒出力 1692 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。 --- ### 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

Grok 4.7

30秒超の主因は、注文明細とレビューを同時にJOINしていることによる行の増殖と、絞り込みに使えるインデックスがないことです。集計を先に分け、上位50件だけレビューを見る形にすると速くなります。 ## 問題点 1. **JOINによる行の増殖** ある商品に注文明細がM件、レビューがN件あると、集計前にM×N行になります。`COUNT` / `SUM` / `AVG` がレビュー数や注文件数で水増しされ、結果も性能も壊れます。 2. **`WHERE o.created_at ...` が LEFT JOIN を実質 INNER JOIN にしている** 条件に合わない注文は落ちるので、`orders` は最初から INNER JOIN で問題ありません。 3. **インデックス不足** 現状は `products(id)` と `orders(order_id)` だけです。日付・ステータス・`product_id` で絞れません。 4. **`GROUP BY` が商品名** 同名商品が混ざる可能性があります。集計キーは `p.id` にすべきです。 5. **`SUM(o.amount)` の意味** `amount` が注文ヘッダの金額なら、明細が複数ある注文は商品ごとに全額を重複計上します。明細金額なら `order_details` 側を合計してください。 ## 最適化後のクエリ 売上集計を先に行い、上位50商品だけレビュー平均を取ります。 ```sql WITH sales AS ( SELE…
応答時間 50.0秒出力 3613 トークン

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よくある質問

Gemini 3.1 Pro PreviewとGrok 4.7、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¥2,144.4、Grok 4.7は¥828.6で、Grok 4.7の方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Gemini 3.1 Pro PreviewとGrok 4.7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、Grok 4.7は500,000トークンです。
Gemini 3.1 Pro PreviewとGrok 4.7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 "grok-4.7" 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Grok 4.7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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