FastMetal

モデル比范

GPT-4.1 Mini vs MiMo-V2.5-Pro

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

GPT-4.1 MiniOpenAIずMiMo-V2.5-ProXiaomi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

openai logoGPT-4.1 MiniMiMo-V2.5-Pro
提䟛元OpenAIXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥71.48Â¥77.73
出力100䞇トヌクンあたり¥285.92Â¥155.47
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥214Â¥155
コンテキスト長1,047,576 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2025/4/142026/4/22
入力モダリティimage, text, filetext
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#172 · ELO 1,383#44 · ELO 1,467
アリヌナ 日本語#135 · ELO 1,330#52 · ELO 1,426
アリヌナ コヌディング#164 · ELO 1,433#25 · ELO 1,521

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならMiMo-V2.5-Pro。出力100䞇トヌクンあたり¥155.47で、GPT-4.1 Miniより46%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.5-Proが䞊です44䜍。GPT-4.1 Miniは172䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.5-Proが䞊です52䜍。GPT-4.1 Miniは135䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.5-Proが䞊です25䜍。GPT-4.1 Miniは164䜍。
  • 長い文曞を扱うならMiMo-V2.5-Pro。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、GPT-4.1 Miniの1,047,576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


GPT-4.1 Mini

゚ラヌメッセヌゞ ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、`order["price"]` が文字列 (`str`) 型であり、数倀型 (`int`) ずの乗算ができないために発生しおいたす。 原因は、`db.query` で取埗した `price` がデヌタベヌス䞊では数倀型であっおも、Python偎に枡る際に文字列ずしお扱われおいるこずが倚いこずです。 --- ### 修正方法 `order["price"]` を明瀺的に数倀たずえば `float`に倉換すればこの問題は解決したす。 ```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"]) * 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倉換が必芁です。 --- ### 補足 - `price` は通垞小数点付き䟡栌なので `float` に倉換するのが自然です。 - `quantity` が敎数型の堎合は倉換 
応答時間 2.8秒出力 325 トヌクン

MiMo-V2.5-Pro

## 原因 デヌタベヌスから取埗した `price` が **文字列str** ずしお返されおいたす。 デヌタベヌスドラむバによっおは、数倀カラムの倀も数字の文字列䟋: `"1500"`ずしお返す堎合がありたす。その状態で `"1500" * 2` のような乗算をするず、Python は **文字列の繰り返し** ではなく **str × int の型゚ラヌ** になりたす。 ``` order["price"] → "1500" (str) ← ここが問題 order["quantity"] → 2 (int) "1500" * 2 → TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` ## 修正方法 `float()`たたは `Decimal`で明瀺的に数倀倉換したす。 ```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, "total": total, "orders": orders} ``` ### 金額を 
応答時間 14.6秒出力 667 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


GPT-4.1 Mini

以䞋に、あなたの関数 `fetchAllUsers` に察する可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点からの改善点を提案したす。 --- ## 1. 可読性の改善 - **型定矩の远加** `any[]`は避け、APIのレスポンスやナヌザヌ型に察しお適切な型を定矩したしょう。型が明確になるず、コヌドの意図が分かりやすくなり保守性が向䞊したす。 - **倉数名の芋盎し** 䟋えば`data`よりは`responseData`の方が䜕のデヌタか䌝わりやすいです。 - **forルヌプより高階関数を掻甚** `for`ルヌプでむンデックスを䜿うより、`filter``map`の組み合わせの方が目的が明確になりたす。 --- ## 2. パフォヌマンス効率化 - **䞍芁な倉数の削枛** `hasMore`や`currentPage`より、`while (true)`でbreak条件を曞く圢にすればシンプルです。 - **䞊列化の怜蚎** もしペヌゞ数が倚い堎合は、党ペヌゞ数が分かるAPIであれば耇数ペヌゞを䞊列リク゚ストする方が早くなりたす。ただし今回のAPI仕様ではペヌゞ数がわからないので珟状は難しいです。 - **配列連結方法の芋盎し** `allUsers.push(...newUsers)`の方が効率的か぀簡朔です。 --- ## 3. ベストプラクティス - **゚ラヌハンドリング** `fetch`や`response.json()`が倱敗する可胜性があるので、`try-cat

応答時間 7.0秒出力 963 トヌクン

MiMo-V2.5-Pro

# TypeScript関数レビュヌ`fetchAllUsers` ## 問題点のサマリ | カテゎリ | 問題 | 重芁床 | |---------|------|--------| | 型安党性 | `any` の倚甚 | 🔎 高 | | ゚ラヌ凊理 | `response.ok` チェックなし・try/catch なし | 🔎 高 | | 可読性 | for ルヌプ内の凊理が冗長 | 🟡 äž­ | | ベストプラクティス | `const` ず `let` の䜿い分け | 🟡 äž­ | | 保守性 | マゞックナンバヌ `100` のハヌドコヌド | 🟡 äž­ | | 型安党性 | APIレスポンスの型定矩なし | 🟡 äž­ | --- ## 改善版コヌド ```typescript // ========== 型定矩 ========== /** APIレスポンスの1件分のナヌザヌsnake_case */ interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "inactive" | "deleted"; } /** APIレスポンス党䜓 */ interface ApiResponse { users: ApiUser[]; } /** アプリケヌション内で䜿うナヌザヌ型camelCase */ interface User { id: number;

応答時間 42.6秒出力 2183 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


GPT-4.1 Mini

このSQLは500䞇行の倧芏暡なテヌブルに察しお耇数のJOINを行い、さらに集蚈やフィルタリングをしおいるためパフォヌマンスが悪いです。以䞋に改善点ず最適化の提案を蚘茉したす。 --- ## 1. 適切なむンデックスの远加 - **productsテヌブル** - `is_active`にフィルタがあるため、 `(is_active, id, category_id, product_name)` を含むむンデックスを怜蚎。 —> `is_active`を効率よくフィルタリングキヌの読み蟌みを効率化 - **ordersテヌブル** - `status`および `created_at`にフィルタがあるため `(status, created_at, order_id)` の耇合むンデックスを远加。 —> WHEREで絞っおJOINの絞り蟌みを効率化 - **order_detailsテヌブル** - `product_id`, `order_id`の䞡方に結合条件があるため、 `(product_id, order_id)`か少なくずも`product_id`の玢匕を䜜成。 - **reviewsテヌブル** - `product_id`にJOINしおいるのでむンデックスを䜜成 `(product_id)` - **categoriesテヌブル** - `id`が䞻キヌなら問題なし。 --- ## 2. JOIN順序の芋盎し - 珟状、`orders`è¡šã‚’L

応答時間 8.7秒出力 1247 トヌクン

MiMo-V2.5-Pro

# SQLク゚リ最適化レポヌト ## 問題の党䜓像 たず、5぀の臎呜的な問題点を特定したした。 --- ## 🔎 問題1最臎呜的: 倚察倚JOINによる行数爆発 ``` products ←── order_details (1:N) ←── orders └────── reviews (1:N) ``` 1぀の商品に泚文100件 × レビュヌ50件があるず **5,000行に膚匵**し、`COUNT`ず`SUM`が重耇カりントされたす。 ``` ★ 正しくない結果になる䞊、行数が指数的に増倧 ``` ## 🔎 問題2: LEFT JOIN + WHERE の矛盟 ```sql LEFT JOIN orders o ON ... WHERE ... AND o.created_at >= '2024-04-01' -- ← ここがWHERE句にある ``` `WHERE`句に右テヌブルの条件があるため、**実質的にINNER JOIN**になり、泚文がない商品は陀倖されたす。 ## 🟡 問題3: GROUP BYが文字列 ```sql GROUP BY p.product_name, c.category_name -- 文字列比范は遅い ``` ## 🟡 問題4: むンデックス䞍足 必芁最䜎限のむンデックスしかなく、党テヌブルでフルスキャンが発生しおいたす。 --- ## ✅ 最適化埌のク゚リ ### 基本方針: **先に集玄しおからJOINする** ```sql -- =========

応答時間 51.1秒出力 2491 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GPT-4.1 MiniずMiMo-V2.5-Pro、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGPT-4.1 Miniは¥285.92、MiMo-V2.5-Proは¥155.47で、MiMo-V2.5-Proの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-4.1 MiniずMiMo-V2.5-Proのコンテキスト長の違いは
GPT-4.1 Miniは1,047,576トヌクン、MiMo-V2.5-Proは1,050,000トヌクンです。
GPT-4.1 MiniずMiMo-V2.5-Pro、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではMiMo-V2.5-Proが䞊ですGPT-4.1 Mini 135䜍、MiMo-V2.5-Pro 52䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GPT-4.1 MiniずMiMo-V2.5-Pro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 "gpt-4.1-mini" たたは "mimo-v2.5-pro" 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、GPT-4.1 MiniずMiMo-V2.5-Pro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GPT-4.1 Miniをチャットで詊すMiMo-V2.5-Proをチャットで詊す

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