FastMetal
期間限定 30%オフ日本囜内で実行する DeepSeek V4.1 Flash 1017 が12月4日たで30%オフ詳しく芋る

モデル比范

Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.4 Nano

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

Gemini 3.5 FlashGoogleずGPT-5.4 Nano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 3.5 Flashopenai logoGPT-5.4 Nano
提䟛元GoogleOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥268.05Â¥33.6
出力100䞇トヌクンあたり¥1,608.3Â¥210
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥1,072Â¥139
コンテキスト長1,048,576 トヌクン400,000 トヌクン
リリヌス日2026/5/192026/3/17
入力モダリティtext, image, video, file, audiofile, image, text
生成速床 (p50)617 トヌクン/秒 (n=28)116 トヌクン/秒 (n=26)
アリヌナ 総合#30 · ELO 1,478#164 · ELO 1,401
アリヌナ 日本語#18 · ELO 1,482#117 · ELO 1,374
アリヌナ コヌディング#63 · ELO 1,508#142 · ELO 1,460

料金はFastMetalの単䟡皎別です。

順䜍デヌタ: LMArena leaderboard datasetlmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-28時点。カテゎリ名の察応付けずスコアの䞞めはFastMetalによる。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならGPT-5.4 Nano。出力100䞇トヌクンあたり¥210で、Gemini 3.5 Flashより87%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.5 Flashが䞊です30䜍。GPT-5.4 Nanoは164䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.5 Flashが䞊です18䜍。GPT-5.4 Nanoは117䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.5 Flashが䞊です63䜍。GPT-5.4 Nanoは142䜍。
  • 長い文曞を扱うならGemini 3.5 Flash。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、GPT-5.4 Nanoの400,000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 3.5 Flash

この゚ラヌの原因は、デヌタベヌスから取埗した `price`䟡栌たたは `quantity`数量のいずれかあるいは䞡方が、**数倀intやfloatではなく文字列strずしおPython偎に枡されおいるため**です。 Pythonでは、文字列型`str`ず数倀型`int`を盎接掛け算しようずするず、この `TypeError` が発生したす。 --- ### 解決策 この問題を解決するには、䞻に3぀のアプロヌチがありたす。 #### 解決策1Python偎で型倉換キャストする最も手軜な修正 蚈算する盎前に、Pythonの `float()` や `int()` を䜿っお明瀺的に数倀型に倉換したす。 **修正埌のコヌド** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # price を float に、quantity を int に倉換しお蚈算する total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` > **💡 金額蚈算のベストプラク 
応答時間 27.0秒出力 3911 トヌクン

GPT-5.4 Nano

原因は **`price` が文字列strずしお返っおきおいるのに、`quantity` は敎数intずしお蚈算しおいる**ためです。 その結果、ゞェネレヌタ内の `order["price"] * order["quantity"]` で - `order["price"]` = `"1234"` のような **str** - `order["quantity"]` = `2` のような **int** ずなり、`'str' * 2` のような乗算ができずに `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生しおいたす。 --- ## 修正方法2通り ### 1) Python偎で型倉換するたずはこれが簡単 `price` ず `quantity` を数倀に倉換しおから蚈算したす。 ```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, "tota

応答時間 5.5秒出力 642 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 3.5 Flash

ご提瀺いただいたTypeScript関数は、ペヌゞネヌションを甚いお党ナヌザヌを再垰的に取埗する実甚的なコヌドです。 このコヌドをより良くするために、**「型安党性TypeScriptの匷み」「゚ラヌハンドリング」「可読性モダンJS/TS構文」「堅牢性」**の芳点からレビュヌし、改善点を提案したす。 --- ### 䞻な改善点 #### 1. 型安党性 (TypeScript ベストプラクティス) * **問題点**: `any[]` や暗黙の `any` が䜿われおおり、型安党性が倱われおいたす。 * **改善策**: APIのレスポンス型`ApiUser`ず、この関数が返すナヌザヌ型`User`を明瀺的に定矩したす。 #### 2. ゚ラヌハンドリング (堅牢性) * **問題点**: `fetch` の倱敗ネットワヌク゚ラヌや、ステヌタスコヌドが 200 以倖404, 500などの堎合の考慮がありたせん。たた、`response.json()` が倱敗した際、アプリケヌションがクラッシュする可胜性がありたす。 * **改善策**: `try-catch` ブロックを远加し、`response.ok` をチェックしたす。 #### 3. 可読性の向䞊 (モダンなJavaScript/TypeScript) * **問題点**: 昔ながらの `for` ルヌプが䜿われおおり、コヌドが冗長です。たた、文字列結合 `+ " "` が䜿われおいたす。 * **改善策**: * 配列の `filter` ず `

応答時間 19.2秒出力 2904 トヌクン

GPT-5.4 Nano

以䞋の芳点可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスで改善案を挙げたす。 --- ## 可読性読みやすさ ### 1) `any` をやめる型を付ける `Promise<any[]>` は情報量が少なく、誀甚を招きたす。レスポンスの圢ず戻り倀の型を定矩したしょう。 ```ts type ApiUser = { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "deleted" | string; }; type ApiResponse = { users: ApiUser[]; }; type UserSummary = { id: string; name: string; email: string; }; ``` ### 2) `for` を `filter` + `map` にする意図を明確化 珟状はむンデックスルヌプで組み立おおおり、意図が読み取りづらいです。 ```ts const pageUsers = data.users .filter(u => u.status !== "deleted") .map(u => ({ id: u.id, name: `${u.first_name} ${u.last_name}`, email: u.email, })); allUsers.push(...pageUsers); ``` ### 3)

応答時間 7.5秒出力 1202 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 3.5 Flash

提䟛されたク゚リが䜎速な理由は、**「むンデックスの䞍足」**だけでなく、**「デヌタ構造の掛け算ファンアりトによる䞭間デヌタの爆発」**および**「LEFT JOINの䞍適切なフィルタリング」**ずいう臎呜的な構造的問題があるためです。 このク゚リを最適化し、数秒〜ミリ秒単䜍たで高速化するための改善策ず、修正版のSQLを提案したす。 --- ### 䞻な問題点 1. **ファンアりト重耇カりントによるパフォヌマンス䜎䞋ずデヌタ䞍敎合** `order_details`1察倚ず `reviews`1察倚を同時に `LEFT JOIN` しおから `GROUP BY` しおいるため、1぀の商品に察しお「泚文数 × レビュヌ数」の掛け算デカルト積が発生したす。 * **性胜ぞの圱響:** 500䞇行のデヌタに察しおこれを行うず、䞭間メモリが砎裂し極端に遅くなりたす。 * **デヌタ敎合性のバグ:** `SUM(o.amount)` や `COUNT(o.order_id)` の倀が、レビュヌの件数分だけ倍増し、**䞍正確な集蚈倀**になりたす。 2. **WHERE句による LEFT JOIN の無効化むンナヌゞョむン化** `LEFT JOIN orders` ずしおいるにもかかわらず、`WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` ず指定しおいるため、泚文がない商品`o.created_at` が NULL になるものがすべお陀倖されおしたい、実質的に `INNER JOIN` になっおいた 
応答時間 27.4秒出力 4048 トヌクン

GPT-5.4 Nano

以䞋のク゚リは「衚瀺列の集蚈商品別」「耇数テヌブル結合」「結合条件に絞り蟌みo.status」「期間条件o.created_at」が同時に入っおいるため、**珟状のむンデックス䞍足**の圱響を匷く受けおおり、特に `order_details` ず `reviews` が結合の起点になっお倧きく膚らみやすいです。 改善のポむントは䞻に **(1) 結合キヌ甚むンデックス远加、(2) 条件をON/WHEREのどこに眮くべきか、(3) 集蚈前に早く絞るサブク゚リ/CTE、(4) GROUP BYのキヌ芋盎し**です。 --- ## 1) 最重芁結合・絞り蟌みに効くむンデックスを远加する 珟状むンデックスが `products(id)` ず `orders(order_id)` だけなので、ほが確実に䞋蚘が党衚スキャン/巚倧なネストルヌプになりたす。 ### 必須匷く掚奚 #### (A) `order_details` 甚商品→明现→泚文 を蟿るため ク゚リでは `od.product_id = p.id` で結合しおいたす。さらに集蚈で `o.created_at` / `o.status` が効きたすが、たず `order_details` を商品単䜍に玠早く絞る必芁がありたす。 - `order_details(product_id, order_id)` ```sql CREATE INDEX idx_order_details_product_order ON order_details (product_id, o

応答時間 13.4秒出力 2147 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Gemini 3.5 FlashずGPT-5.4 Nano、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGemini 3.5 Flashは¥1,608.3、GPT-5.4 Nanoは¥210で、GPT-5.4 Nanoの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Gemini 3.5 FlashずGPT-5.4 Nanoのコンテキスト長の違いは
Gemini 3.5 Flashは1,048,576トヌクン、GPT-5.4 Nanoは400,000トヌクンです。
Gemini 3.5 FlashずGPT-5.4 Nano、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 3.5 Flashが䞊ですGemini 3.5 Flash 18䜍、GPT-5.4 Nano 117䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Gemini 3.5 FlashずGPT-5.4 Nano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-3.5-flash" たたは "gpt-5.4-nano" 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 3.5 FlashずGPT-5.4 Nano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 3.5 Flashをチャットで詊すGPT-5.4 Nanoをチャットで詊す

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