GPT-4.1 Mini vs gpt-oss-120b
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-oss-120b（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-oss-120b | |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | OpenAI |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥71.48 | ¥16 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥285.92 | ¥79 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥214 | ¥56 |
| コンテキスト長 | 1,047,576 トークン | 131,072 トークン |
| リリース日 | 2025/4/14 | 2025/8/5 |
| 入力モダリティ | image, text, file | text |
| 生成速度 (p50) | 154 トークン/秒 (n=28) | 312 トークン/秒 (n=27) |
| アリーナ 総合 | #190 · ELO 1,383 | #219 · ELO 1,352 |
| アリーナ 日本語 | #155 · ELO 1,328 | #159 · ELO 1,325 |
| アリーナ コーディング | #183 · ELO 1,433 | #226 · ELO 1,389 |
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-oss-120b。出力100万トークンあたり¥79で、GPT-4.1 Miniより72%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGPT-4.1 Miniが上です（190位。gpt-oss-120bは219位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でGPT-4.1 Miniが上です（155位。gpt-oss-120bは159位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でGPT-4.1 Miniが上です（183位。gpt-oss-120bは226位）。
- 長い文書を扱うならGPT-4.1 Mini。コンテキスト長は1,047,576トークンで、gpt-oss-120bの131,072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-oss-120b
**原因**
`order["price"]` が **文字列** (`str`) で返ってきているため、数値 (`int`/`float`/`Decimal`) と掛け算しようとしたときに
```
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'
```
が発生しています。
このケースは主に次のいずれかが原因です。
| 可能性 | 内容 |
|--------|------|
| ① DBドライバが数値列を文字列として取得している | たとえば `psycopg2` の `cursor_factory=RealDictCursor` でも `numeric` が文字列になることがあります。 |
| ② テーブル定義が文字列型 (`VARCHAR`, `CHAR`) になっている | `price` カラムが文字列型で保存されている。 |
| ③ `SELECT` 文でキャストせずにそのまま取得している | DB側で数値に変換していない。 |
**修正方法**は 2 つの方向があります。
---
## 1️⃣ Python 側で安全に数値へ変換する（最も手軽）
```python
from decimal import Decimal, InvalidOperation
def get_user_orders(user_id):
# db.query の戻り値は dict のリスト（例: [{"price": "12.34", "quantity": "2"}, ..…
応答時間 7.1秒出力 1587 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。
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## 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。
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## 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-oss-120b
## 📋 1. 現行コードの概要と主な課題
| 項目 | 現状 | 問題点・改善余地 |
|------|------|-------------------|
| **型安全** | `any[]`、`any` で型を放棄 | TypeScript のメリットが失われ、実装ミスがコンパイル時に検出できない |
| **可読性** | 変数名が曖昧（`data`、`i`）・文字列結合で名前を組み立てている | 何をしているかが一読で分かりにくい |
| **エラーハンドリング** | `fetch` の失敗や `response.ok === false` をチェックしていない | ネットワークエラーで例外がそのままスローされ、呼び出し側が把握しにくい |
| **パフォーマンス** | ページ取得を **逐次** に行っている<br>（`while` ループ中で `await`） | ページ数が多いと総待ち時間が `N × latency` になる |
| **ミューテーション** | `let` で再代入が多い | 不変性を保つ方がデバッグしやすい |
| **ハードコーディング** | `limit=100` がコード中に埋め込まれている | API の変更に脆弱 |
| **文字列結合** | `first_name + " " + last_name` | 可読性が低く、`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` が未使用 | 長時間待機したままキャ…
応答時間 15.6秒出力 3532 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-oss-120b
## 1. 現状のボトルネック
| 項目 | 理由 |
|------|------|
| **① LEFT JOIN → INNER JOIN に変えられるケース** | `orders` の `status = '完了'` と `created_at >= …` が必ず満たす行だけを集計したいので、`LEFT JOIN` で結合した後に `WHERE o.created_at …` を書くと、`orders` が **NULL** の行も残ってしまい、不要なレコードが大量に産まれます。|
| **② フィルタが JOIN 後に適用されている** | `WHERE o.created_at >= …` が **LEFT JOIN** の後に評価されるため、まず **全行** が `orders` と結合され、その後で絞り込む → 5 M 行 × (order_details の行数) の中間結果が膨大。|
| **③ インデックスが足りない** | 現在は `products(id)` と `orders(order_id)` だけ。<br>検索条件・結合キーに使っているカラムは全部 **インデックス対象外** なので、フルテーブルスキャンやハッシュジョインが走ります。|
| **④ GROUP BY に文字列を直接使っている** | `p.product_name` と `c.category_name` で GROUP BY すると、文字列比較が必要になる上、同名の商品が別 ID で存在したときに正しく集計できません。`p.id` で集計した方がインデックスを活かしやす…
応答時間 13.3秒出力 2901 トークン
よくある質問
- GPT-4.1 Miniとgpt-oss-120b、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-oss-120bは¥79で、gpt-oss-120bの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GPT-4.1 Miniとgpt-oss-120b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-oss-120bは131,072トークンです。
- GPT-4.1 Miniとgpt-oss-120b、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-4.1 Miniが上です（GPT-4.1 Mini 155位、gpt-oss-120b 159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-oss-120b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-oss-120b" 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-oss-120b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。