モデル比較

GPT-4.1 Mini vs MiniMax M3

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MiniMax M3(MiniMax)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

openai logoGPT-4.1 Miniminimax logoMiniMax M3
提供元OpenAIMiniMax
入力(100万トークンあたり)¥71.48¥47.04
出力(100万トークンあたり)¥285.92¥184.8
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥214¥139
コンテキスト長1,047,576 トークン1,048,576 トークン
リリース日2025/4/142026/5/31
入力モダリティimage, text, filetext, image, video
生成速度 (p50)154 トークン/秒 (n=28)31 トークン/秒 (n=26)
アリーナ 総合#190 · ELO 1,383#98 · ELO 1,439
アリーナ 日本語#155 · ELO 1,328#105 · ELO 1,388
アリーナ コーディング#183 · ELO 1,433#89 · ELO 1,495

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MiniMax M3。出力100万トークンあたり¥184.8で、GPT-4.1 Miniより35%安くなります。
  • 総合の評価はアリーナ順位でMiniMax M3が上です(98位。GPT-4.1 Miniは190位)。
  • 日本語の評価はアリーナ順位でMiniMax M3が上です(105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MiniMax M3が上です(89位。GPT-4.1 Miniは183位)。
  • 長い文書を扱うならMiniMax M3。コンテキスト長は1,048,576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

MiniMax M3

# エラーの原因と修正方法 ## 原因 エラー `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` から、`order["price"]` が **文字列(str)** として取得されていることが分かります。 データベースドライバ(psycopg2、mysql-connector など)では、**DECIMAL / NUMERIC 型**のカラムが精度保持のために文字列として返されることがよくあります。`quantity` が INT 型なので問題なく `*` 演算が成立せず、`price` 側で詰まっています。 ``` order["price"] → "1980.50" (str) order["quantity"] → 2 (int) "1980.50" * 2 → TypeError! ``` ## 修正方法 ### 方法 1: `float()` で型変換する(最もシンプル) ```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…
応答時間 16.5秒出力 1335 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。 --- ## 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

MiniMax M3

# TypeScript関数のレビュー このコードには型安全性、可読性、パフォーマンス、堅牢性の各観点で改善できる点が多くあります。以下、カテゴリ別に指摘します。 --- ## 🔴 重大な問題 ### 1. 型安全性の欠如 ```typescript async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> ``` `any[]` はTypeScriptの利点を完全に潰しています。型を定義すべきです。 ```typescript // APIレスポンスの型 interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: 'active' | 'inactive' | 'deleted'; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; } interface User { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> ``` ### 2. エラーハンドリングがない `fetch` が失敗した場合や `response.json()` が不正な形式だった場合、例外が伝播するだけで適切な処理がされません。 ```typescr…
応答時間 15.0秒出力 2033 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

MiniMax M3

# SQLクエリの最適化提案 このクエリには複数の深刻な問題があります。**パフォーマンスの問題だけでなく、論理的なバグも含まれている**ため、まずそちらから説明します。 --- ## 🔴 重大:論理的なバグ(集計結果が誤っている) ### 問題1: WHERE句で`o.created_at`を絞り込んでいる `LEFT JOIN`で結合した右側テーブルを`WHERE`で絞り込むと、**`INNER JOIN`と等価**になります。 `orders`が無い行(`o.order_id IS NULL`)が全て消えるため、LEFT JOINの意味がなくなります。 ```sql -- ❌ 現状:LEFT JOINなのにWHEREでo.created_atを絞っている LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE p.is_active = true AND o.created_at >= '2024-04-01' -- ← ここで NULL row が消滅 ``` ### 問題2: 複数テーブルのJOINによる行の重複 結合の構造上、**行が何倍にも増幅**されます: ``` products (1) → categories (1:1) → order_details (1:N) ← ここで増える → orders (1:1) → reviews (1:N) ← ここで…
応答時間 40.1秒出力 3354 トークン

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よくある質問

GPT-4.1 MiniとMiniMax M3、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、MiniMax M3は¥184.8で、MiniMax M3の方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GPT-4.1 MiniとMiniMax M3のコンテキスト長の違いは?
GPT-4.1 Miniは1,047,576トークン、MiniMax M3は1,048,576トークンです。
GPT-4.1 MiniとMiniMax M3、評価が高いのはどちらですか?
公開アリーナの順位ではMiniMax M3が上です(GPT-4.1 Mini 155位、MiniMax M3 105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MiniMax M3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 "minimax-m3" 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MiniMax M3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。

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