FastMetal

モデル比范

Gemini 3.5 Flash vs Inkling

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

Gemini 3.5 FlashGoogleずInklingThinking Machines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 FlashInkling
提䟛元GoogleThinking Machines
入力100䞇トヌクンあたり¥268.05Â¥159.6
出力100䞇トヌクンあたり¥1,608.3Â¥680.4
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥1,072Â¥500
コンテキスト長1,048,576 トヌクン524,288 トヌクン
リリヌス日2026/5/192026/7/17
入力モダリティtext, image, video, file, audiotext, image, audio
生成速床 (p50)596 トヌクン/秒 (n=26)120 トヌクン/秒 (n=20)
アリヌナ 総合#28 · ELO 1,478#95 · ELO 1,441
アリヌナ 日本語#19 · ELO 1,478#56 · ELO 1,430
アリヌナ コヌディング#63 · ELO 1,508#91 · ELO 1,492

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、2026-10-08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Inkling。出力100䞇トヌクンあたり¥680.4で、Gemini 3.5 Flashより58%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28䜍。Inklingは95䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGemini 3.5 Flashが䞊です19䜍。Inklingは56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。Inklingは91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、Inklingの524,288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

Inkling

この゚ラヌの原因は、**デヌタベヌスから取埗した `price` が文字列`str`ずしお返されおいる**ため、敎数`int`の `quantity` ず掛け算できないこずです。 SQLの結果セットを蟞曞`order["price"]` などで扱っおいる堎合、DBドラむバやカラムのデヌタ型䟋`VARCHAR` や `TEXT`、あるいはドラむバの仕様によっお数倀が文字列のたた枡されるこずがありたす。 ### 修正方法 `price`必芁なら `quantity` もを数倀型に倉換しおから蚈算したす。䟡栌は小数を含む可胜性があるため、`float()` たたは `Decimal` を䜿うのが適切です。 ```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) # price を Decimalたたは floatに、quantity を int に倉換 total = sum( Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders":

応答時間 22.4秒出力 1285 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

Inkling

以䞋、**可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティス**の芳点からレビュヌず改善案を提瀺したす。 --- ## 䞻芁な問題点芁玄 | 芳点 | 問題 | |------|------| | **型安党性** | `any` が乱甚されおおり、コンパむル時のチェックが効かない | | **゚ラヌハンドリング** | `fetch` の倱敗HTTP゚ラヌ、JSONパヌス倱敗、API圢匏䞍正を䞀切考慮しおいない | | **無限ルヌプリスク** | APIが垞に100件返し続けた堎合、`while` が氞遠に続く | | **可読性** | むンデックスルヌプ、`let` の乱甚、文字列結合`+`、マゞックナンバヌ | | **セキュリティ/堅牢性** | ク゚リパラメヌタが゚ンコヌドされおいない、レスポンス構造を怜蚌しおいない | --- ## 改善版コヌド ```typescript // --- 型定矩 --- interface RawUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersApiResponse { users: RawUser[]; } export interface User { id: string | number; name: string; email: string; } const DEFAULT_LIM

応答時間 45.2秒出力 4396 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

Inkling

このク゚リには**「結果が間違うファントラップ」**ず**「5M行をフルスキャンしお爆発的に増える」**の䞡方の臎呜的な問題がありたす。以䞋、原因ず最適化案を説明したす。 --- ## 1. 䞻な問題点 ### ① ファントラップJOINの爆発ず集蚈の誀り `order_details` ず `reviews` ã‚’äž¡æ–¹ `p.id` で結合しおいたす。これは**1぀の商品に察しお「泚文明现×レビュヌ」が盎積Cartesian Product**で発生するこずを意味したす。 - 商品Aに泚文が100件、レビュヌが50件あるず → **5,000行**が生成 - その結果、`COUNT(o.order_id)` や `SUM(o.amount)` がレビュヌ件数倍に膚らみ、`AVG(r.rating)` も正しく蚈算されたせん。 ### ② WHERE句でのLEFT JOINの無効化 ```sql LEFT JOIN orders o ... WHERE o.created_at >= '2024-04-01' ``` `LEFT JOIN` の右偎テヌブルに `WHERE` で条件を぀けるず、**NULL泚文なしの商品が陀倖され、実質INNER JOINになりたす**。しかもデヌタベヌスはたず党結合を䜜っおからフィルタするため、無駄な䞭間結果が巚倧になりたす。 ### ③ むンデックスの䞍足 存圚するのは `products(id)` ず `orders(order_id)` のみ。以䞋が欠萜しおいたす - `products(is_active,

応答時間 81.6秒出力 9649 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Inkling、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、Inklingは¥680.4で、Inklingの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Gemini 3.5 FlashずInklingのコンテキスト長の違いは
Gemini 3.5 Flashは1,048,576トヌクン、Inklingは524,288トヌクンです。
Gemini 3.5 FlashずInkling、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 19䜍、Inkling 56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Inkling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 "inkling" 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Inkling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Inklingをチャットで詊す

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