GPT-4.1 Mini vs GPT-6 Sol
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年11月時点）
GPT-4.1 Mini（OpenAI）とGPT-6 Sol（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
 GPT-4.1 Mini | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | OpenAI |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥71.48 | ¥336 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥285.92 | ¥1,680 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥214 | ¥1,176 |
| コンテキスト長 | 1,047,576 トークン | 1,050,000 トークン |
| リリース日 | 2025/4/14 | 2026/9/22 |
| 入力モダリティ | image, text, file | file, image, text |
| 生成速度 (p50) | 154 トークン/秒 (n=28) | 81 トークン/秒 (n=25) |
| アリーナ 総合 | #190 · ELO 1,383 | #64 · ELO 1,458 |
| アリーナ 日本語 | #155 · ELO 1,328 | #62 · ELO 1,430 |
| アリーナ コーディング | #183 · ELO 1,433 | #39 · ELO 1,519 |
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-4.1 Mini。出力100万トークンあたり¥285.92で、GPT-6 Solより83%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGPT-6 Solが上です（64位。GPT-4.1 Miniは190位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でGPT-6 Solが上です（62位。GPT-4.1 Miniは155位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でGPT-6 Solが上です（39位。GPT-4.1 Miniは183位）。
- 長い文書を扱うならGPT-6 Sol。コンテキスト長は1,050,000トークンで、GPT-4.1 Miniの1,047,576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…
GPT-4.1 Mini
エラーメッセージ
```
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'
```
は、`order["price"]` が文字列 (`str`) 型であり、数値型 (`int`) との乗算ができないために発生しています。
原因は、`db.query` で取得した `price` がデータベース上では数値型であっても、Python側に渡る際に文字列として扱われていることが多いことです。
---
### 修正方法
`order["price"]` を明示的に数値（たとえば `float`）に変換すればこの問題は解決します。
```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"]) * order["quantity"] for order in orders)
return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders}
```
もし `quantity` も文字列なら同様に変換が必要です。
---
### 補足
- `price` は通常小数点付き価格なので `float` に変換するのが自然です。
- `quantity` が整数型の場合は変換…
応答時間 2.8秒出力 325 トークン
GPT-6 Sol
原因として疑われるのは、DBから取得した `price` が数値ではなく文字列になっていることです。ただし、**提示されたエラー文は、このコードで `price` が通常の `str`、`quantity` が `int` の場合とは一致しません**。Pythonでは `"100" * 2` は `"100100"` となり、その後 `sum()` が文字列を足そうとした時点でエラーになります。まず実際の値と型を確認してください。
```python
for order in orders:
print(repr(order["price"]), type(order["price"]))
print(repr(order["quantity"]), type(order["quantity"]))
```
金額を計算する際は `price` を数値として扱います。金額には浮動小数点数より `Decimal` が適しています。
```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"])
fo…
応答時間 7.4秒出力 579 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…
GPT-4.1 Mini
以下に、あなたの関数 `fetchAllUsers` に対する可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点からの改善点を提案します。
---
## 1. 可読性の改善
- **型定義の追加**
`any[]`は避け、APIのレスポンスやユーザー型に対して適切な型を定義しましょう。型が明確になると、コードの意図が分かりやすくなり保守性が向上します。
- **変数名の見直し**
例えば`data`よりは`responseData`の方が何のデータか伝わりやすいです。
- **forループより高階関数を活用**
`for`ループでインデックスを使うより、`filter`＋`map`の組み合わせの方が目的が明確になります。
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## 2. パフォーマンス（効率化）
- **不要な変数の削減**
`hasMore`や`currentPage`より、`while (true)`でbreak条件を書く形にすればシンプルです。
- **並列化の検討**
もしページ数が多い場合は、全ページ数が分かるAPIであれば複数ページを並列リクエストする方が早くなります。ただし今回のAPI仕様ではページ数がわからないので現状は難しいです。
- **配列連結方法の見直し**
`allUsers.push(...newUsers)`の方が効率的かつ簡潔です。
---
## 3. ベストプラクティス
- **エラーハンドリング**
`fetch`や`response.json()`が失敗する可能性があるので、`try-cat…
応答時間 7.0秒出力 963 トークン
GPT-6 Sol
主な改善点は、`any` をなくすこと、HTTP エラーを確認すること、そして「取得した件数」と「削除済みユーザーを除いた件数」を区別することです。ページ継続の判定には、元のレスポンスの件数を使う必要があります。
```ts
interface ApiUser {
id: number;
first_name: string;
last_name: string;
email: string;
status: string;
}
interface User {
id: number;
name: string;
email: string;
}
interface UsersResponse {
users: ApiUser[];
}
async function fetchAllUsers(page = 1): Promise<User[]> {
if (!Number.isInteger(page) || page < 1) {
throw new RangeError("page must be a positive integer");
}
const pageSize = 100;
const allUsers: User[] = [];
let currentPage = page;
while (true) {
const response = await fetch(
`/api/users?page=${currentPage}&limit=${pageSiz…
応答時間 10.3秒出力 843 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…
GPT-4.1 Mini
このSQLは500万行の大規模なテーブルに対して複数のJOINを行い、さらに集計やフィルタリングをしているためパフォーマンスが悪いです。以下に改善点と最適化の提案を記載します。
---
## 1. 適切なインデックスの追加
- **productsテーブル**
- `is_active`にフィルタがあるため、
`(is_active, id, category_id, product_name)` を含むインデックスを検討。
—> `is_active`を効率よくフィルタリング＋キーの読み込みを効率化
- **ordersテーブル**
- `status`および `created_at`にフィルタがあるため
`(status, created_at, order_id)` の複合インデックスを追加。
—> WHEREで絞ってJOINの絞り込みを効率化
- **order_detailsテーブル**
- `product_id`, `order_id`の両方に結合条件があるため、
`(product_id, order_id)`か少なくとも`product_id`の索引を作成。
- **reviewsテーブル**
- `product_id`にJOINしているのでインデックスを作成 `(product_id)`
- **categoriesテーブル**
- `id`が主キーなら問題なし。
---
## 2. JOIN順序の見直し
- 現状、`orders`表をL…
応答時間 8.7秒出力 1247 トークン
GPT-6 Sol
主な問題は、**注文詳細とレビューを同時に結合してから集計していること**です。ある商品に注文詳細が10行、レビューが5行あれば、集計前に50行になり、`COUNT`と`SUM`が水増しされます。注文とレビューを商品ごとに別々に集計してから結合します。
```sql
WITH sales AS (
SELECT
od.product_id,
COUNT(DISTINCT o.order_id) AS order_count,
SUM(o.amount) AS total_sales
FROM orders o
JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id
WHERE o.status = '完了'
AND o.created_at >= DATE '2024-04-01'
GROUP BY od.product_id
),
ratings AS (
SELECT
product_id,
AVG(rating) AS avg_rating
FROM reviews
GROUP BY product_id
)
SELECT
p.product_name,
c.category_name,
s.order_count,
s.total_sales,
r.avg_rating
FROM sales s
JOIN products p ON p.id = s.product_id
LEFT JOIN categories c ON c…
応答時間 12.7秒出力 1113 トークン
よくある質問
- GPT-4.1 MiniとGPT-6 Sol、料金はどちらが安いですか？
- 出力100万トークンあたりGPT-4.1 Miniは¥285.92、GPT-6 Solは¥1,680で、GPT-4.1 Miniの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GPT-4.1 MiniとGPT-6 Solのコンテキスト長の違いは？
- GPT-4.1 Miniは1,047,576トークン、GPT-6 Solは1,050,000トークンです。
- GPT-4.1 MiniとGPT-6 Sol、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではGPT-6 Solが上です（GPT-4.1 Mini 155位、GPT-6 Sol 62位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- GPT-4.1 MiniとGPT-6 Sol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 "gpt-4.1-mini" または "gpt-6-sol" 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、GPT-4.1 MiniとGPT-6 Sol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。