モデル比較

GPT-4.1 Nano vs GPT-4o-mini

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

GPT-4.1 Nano(OpenAI)とGPT-4o-mini(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

openai logoGPT-4.1 Nanoopenai logoGPT-4o-mini
提供元OpenAIOpenAI
入力(100万トークンあたり)¥17.87¥26.81
出力(100万トークンあたり)¥71.48¥107.22
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥54¥80
コンテキスト長1,047,576 トークン128,000 トークン
リリース日2025/4/142024/7/18
入力モダリティimage, text, filetext, image, file
生成速度 (p50)
アリーナ 総合#243 · ELO 1,322#251 · ELO 1,318
アリーナ 日本語#195 · ELO 1,234#187 · ELO 1,250
アリーナ コーディング#226 · ELO 1,374#259 · ELO 1,348

料金はFastMetalの円建て単価(税別)。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならGPT-4.1 Nano。出力100万トークンあたり¥71.48で、GPT-4o-miniより33%安くなります。
  • 総合の評価はアリーナ順位でGPT-4.1 Nanoが上です(243位。GPT-4o-miniは251位)。
  • 日本語の評価はアリーナ順位でGPT-4o-miniが上です(187位。GPT-4.1 Nanoは195位)。
  • コーディングの評価はアリーナ順位でGPT-4.1 Nanoが上です(226位。GPT-4o-miniは259位)。
  • 長い文書を扱うならGPT-4.1 Nano。コンテキスト長は1,047,576トークンで、GPT-4o-miniの128,000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 Nano

このエラーの原因は、`orders` の中の `price` と `quantity` の値が文字列(`str`)として取得されていることにあります。Pythonでは、文字列と整数(`int`)の間で掛け算をしようとすると、`TypeError`が発生します。 具体的には、 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` の部分で、`order["price"]`が文字列のため掛け算ができずエラーになっています。 ### 解决策 `orders`を取得した後、各値を適切な型(数値型)に変換します。一般的に、`price`は浮動小数点数(`float`)、`quantity`は整数(`int`)に変換します。 以下のように修正できます。 ```python def get_user_orders(user_id): # SQLクエリの結果を受け取る orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 取得したordersの各値を適切に変換 processed_orders = [ { "price": float(order["price"]), "quantity": int(order["quantity"]) }…
応答時間 3.3秒出力 571 トークン

GPT-4o-mini

エラーメッセージ「TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'」から判断すると、`order["price"]`または`order["quantity"]`のいずれかが文字列(`str`)であり、整数(`int`)と掛け算をしようとして失敗しています。この場合、`price`や`quantity`を数値型に変換する必要があります。 以下のように修正できます: ```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"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### 修正点: 1. `order["price"]`を`float(order["price"])`に変更して、文字列を浮動小数点数に変換。 2. `order["quantity"]`を`int(order["quantity"])`に変更して、文字列を整数に変換。 これにより、計算が正常に行われるようになり、エラーが解消されるはずです。 ### 注意点: - データベースから…
応答時間 3.1秒出力 345 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 Nano

この`fetchAllUsers`関数について、以下の観点ごとに改善点を提案します。 --- ## 1. **可読性** ### 改善ポイント - ネストされたループや条件分岐を簡潔に書き換える - 明示的な型注釈を追加する - 一部変数名や定義をより直感的にする ### 提案例 ```typescript interface User { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { const allUsers: User[] = []; let currentPage = page; let hasMore = true; while (hasMore) { const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); const data = await response.json(); // 不要なループを避けてfilterとmapを使う const users = data.users .filter((user: any) => user.status !== 'deleted') .map((user: any) => ({ id: user.id, name: `${user…
応答時間 6.1秒出力 1107 トークン

GPT-4o-mini

関数 `fetchAllUsers` について、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点からいくつかの改善点を提案します。 ### 1. `Promise<any[]>` の型定義を明確に 返り値の型を `any[]` とするのは避けるべきです。適切な型定義を作成することで、可読性と安全性を向上させることができます。 ```typescript interface User { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { ``` ### 2. 名前付き変数の使用 `currentPage` という変数名より、直接 `page` 変数を更新するほうが理解しやすくなります。また、ページネーションに関する処理を関数内で管理することで、より明確になります。 ### 3. `for` ループから `Array.filter` と `Array.map` を活用 データをフィルタリングし、必要な情報を整理する場合、配列の `filter` と `map` メソッドを使うことで、コードが簡潔かつ読みやすくなります。 ### 4. エラーハンドリング `fetch` の結果が成功かどうかチェックし、エラーを適切に処理することをお勧めします。 ### 5. テンプレート文字列の使用 ユーザーの名前を結合する際にはテンプレートリテラルを使うと、読みやすさが向上します。 ### 改善…
応答時間 10.8秒出力 720 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 Nano

このクエリのパフォーマンスが遅い原因と最適化のための改善点について解説します。 --- ## 問題点の分析 1. **インデックスの不足**: - 他のテーブルに対して十分なインデックスが存在しないため、JOINやWHERE条件によって多くの行スキャンが発生している可能性があります。 2. **JOINの順序と種類**: - LEFT JOINで結合しているが、条件やインデックス次第ではINNER JOINの方が効率的な場合もあります。 3. **外部結合とフィルタ条件**: - `o.created_at >= '2024-04-01'` はordersテーブルに対する条件ですが、その条件はLEFT JOINの時点で適用されているため、結合対象の行数が増えると遅くなる。 4. **集約とグループ化**: - 多くの行に対してグループ化を行うため、大規模なソートと集約処理が生じている。 --- ## 改善案と理由 ### 1. 必要なインデックスを追加 - **`orders`** テーブルに対して: - `status` と `created_at` に複合インデックスを作成 - `order_id`は主キーなので既にインデックス済み - **`order_details`**: - `product_id` にインデックス(既存) - **`reviews`**: - `product_id` にインデックス(既存) - **`categories`**: - `id`は既にプライマリキー 例: ```sql…
応答時間 5.1秒出力 1016 トークン

GPT-4o-mini

このSQLクエリを高速化するために、以下の点に注意してインデックスを追加・最適化し、方針を見直すことが重要です。主な改善点を説明します。 ### 1. インデックスの追加 - **インデックスの追加** - `orders` テーブルに `status` と `created_at` についての複合インデックスを追加します。 ```sql CREATE INDEX idx_orders_status_created_at ON orders(status, created_at); ``` - `order_details` および `reviews` テーブルの `product_id` に対してインデックスを追加します。これにより、結合処理が高速化されます。 ```sql CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details(product_id); CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews(product_id); ``` ### 2. 条件の見直し - **INNER JOINの使用** - `status` が '完了' の注文だけを対象にしているため、LEFT JOINをINNER JOINに変更することを検討します。ただし、この変更は、`orders` テーブルに該当する注文がない商品も表示する必要がある場合には影響しますので、この点を考慮する必要があります。 ```…
応答時間 7.2秒出力 892 トークン

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よくある質問

GPT-4.1 NanoとGPT-4o-mini、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 Nanoは¥71.48、GPT-4o-miniは¥107.22で、GPT-4.1 Nanoの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GPT-4.1 NanoとGPT-4o-miniのコンテキスト長の違いは?
GPT-4.1 Nanoは1,047,576トークン、GPT-4o-miniは128,000トークンです。
GPT-4.1 NanoとGPT-4o-mini、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-4o-miniが上です(GPT-4.1 Nano 195位、GPT-4o-mini 187位)。順位はリーダーボードの更新で変わります。
GPT-4.1 NanoとGPT-4o-mini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-nano" または "gpt-4o-mini" 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 NanoとGPT-4o-mini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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