FastMetal

モデル比范

GPT-4.1 Nano vs gpt-oss-20b

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

GPT-4.1 NanoOpenAIずgpt-oss-20bOpenAI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 Nanoopenai logogpt-oss-20b
提䟛元OpenAIOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥17.87Â¥5.04
出力100䞇トヌクンあたり¥71.48Â¥23.52
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥54Â¥17
コンテキスト長1,047,576 トヌクン131,072 トヌクン
リリヌス日2025/4/142025/8/5
入力モダリティimage, text, filetext
生成速床 (p50)231 トヌクン/秒 (n=28)114 トヌクン/秒 (n=19)
アリヌナ 総合#260 · ELO 1,322#270 · ELO 1,317
アリヌナ 日本語#217 · ELO 1,233#200 · ELO 1,255
アリヌナ コヌディング#243 · ELO 1,373#252 · ELO 1,368

料金はFastMetalの単䟡皎別です。

順䜍デヌタ: LMArena leaderboard datasetlmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-28時点。カテゎリ名の察応付けずスコアの䞞めはFastMetalによる。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならgpt-oss-20b。出力100䞇トヌクンあたり¥23.52で、GPT-4.1 Nanoより67%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-4.1 Nanoが䞊です260䜍。gpt-oss-20bは270䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でgpt-oss-20bが䞊です200䜍。GPT-4.1 Nanoは217䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-4.1 Nanoが䞊です243䜍。gpt-oss-20bは252䜍。
  • 長い文曞を扱うならGPT-4.1 Nano。コンテキスト長は1,047,576トヌクンで、gpt-oss-20bの131,072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 Nano

この゚ラヌの原因は、`orders` の䞭の `price` ず `quantity` の倀が文字列`str`ずしお取埗されおいるこずにありたす。Pythonでは、文字列ず敎数`int`の間で掛け算をしようずするず、`TypeError`が発生したす。 具䜓的には、 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` の郚分で、`order["price"]`が文字列のため掛け算ができず゚ラヌになっおいたす。 ### 解决策 `orders`を取埗した埌、各倀を適切な型数倀型に倉換したす。䞀般的に、`price`は浮動小数点数`float`、`quantity`は敎数`int`に倉換したす。 以䞋のように修正できたす。 ```python def get_user_orders(user_id): # SQLク゚リの結果を受け取る orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 取埗したordersの各倀を適切に倉換 processed_orders = [ { "price": float(order["price"]), "quantity": int(order["quantity"]) }

応答時間 3.3秒出力 571 トヌクン

gpt-oss-20b

## 1. ゚ラヌの原因 ```python TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` - `order["price"]` が **文字列 (`str`)** である - `order["quantity"]` が **æ•Žæ•° (`int`)** である - `str * int` は挔算できないため䟋倖が発生 ### 䜕で `price` が文字列になるのか | DB | 兞型的な戻り倀の型 | 文字列になるケヌス | |-----|------------------|---------------------| | PostgreSQLpsycopg2 | `Decimal` | なし数倀型は `Decimal` | | MySQLmysql‑connector / pymysql | `Decimal` たたは `str` | `use_unicode=True` や `cursorclass=` が蚭定されおいるず文字列になる | | SQLitesqlite3 | `int`/`float` | なし | したがっお、今回䜿われおいる `db.query()` では䟡栌列が **文字列ずしお返されおいる** こずが原因です。 --- ## 2. 修正方法 ### ① 数倀型ぞキャストしお足し算 ```python def get_user_orders(user_id): # ① ク゚リ実行 orders = db.quer

応答時間 10.0秒出力 1365 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 Nano

この`fetchAllUsers`関数に぀いお、以䞋の芳点ごずに改善点を提案したす。 --- ## 1. **可読性** ### 改善ポむント - ネストされたルヌプや条件分岐を簡朔に曞き換える - 明瀺的な型泚釈を远加する - 䞀郚倉数名や定矩をより盎感的にする ### 提案䟋 ```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=${currentPage}&limit=100`); const data = await response.json(); // 䞍芁なルヌプを避けおfilterずmapを䜿う const users = data.users .filter((user: any) => user.status !== 'deleted') .map((user: any) => ({ id: user.id, name: `${user

応答時間 6.1秒出力 1107 トヌクン

gpt-oss-20b

## ① ざっくりした実装抂芁 ```ts async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { /* 
 */ } ``` - 1ペヌゞに぀き最倧100件取埗し、`status !== "deleted"` のレコヌドだけを `id / name / email` らしき構造䜓に敎圢。 - **ペヌゞングを手動**で止めるために while‑loop で繰り返し呌び出す → 連続で **1 ぀ず぀盎列**に `fetch` しおいる。 - `any` をそのたた返しおいる。 - ゚ラヌ凊理・型定矩・可読性・パフォヌマンスに関しおは改善䜙地が倚々ある。 --- ## ② 可読性コヌドの芋やすさ・保守性を向䞊させる | 珟状 | 改善案 | 具䜓䟋 | |------|--------|--------| | ① `any` を䜿っおいる | 型を定矩し、返华型を `User[]` に | ```ts interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` | | ② ルヌプの内郚でむンデックスを䜿う | `for...of` + デストラクチャリング | ```ts for (const u of data.users) { 
 } ``` | | ③ `if (data.users.length < 100)` で終了刀定 | `data.users.splice` で終端を刀断 | –蚭蚈 
応答時間 62.4秒出力 3181 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 Nano

このク゚リのパフォヌマンスが遅い原因ず最適化のための改善点に぀いお解説したす。 --- ## 問題点の分析 1. **むンデックスの䞍足** - 他のテヌブルに察しお十分なむンデックスが存圚しないため、JOINやWHERE条件によっお倚くの行スキャンが発生しおいる可胜性がありたす。 2. **JOINの順序ず皮類** - LEFT JOINで結合しおいるが、条件やむンデックス次第ではINNER JOINの方が効率的な堎合もありたす。 3. **倖郚結合ずフィルタ条件** - `o.created_at >= '2024-04-01'` はordersテヌブルに察する条件ですが、その条件はLEFT JOINの時点で適甚されおいるため、結合察象の行数が増えるず遅くなる。 4. **集玄ずグルヌプ化** - 倚くの行に察しおグルヌプ化を行うため、倧芏暡な゜ヌトず集玄凊理が生じおいる。 --- ## 改善案ず理由 ### 1. 必芁なむンデックスを远加 - **`orders`** テヌブルに察しお - `status` ず `created_at` に耇合むンデックスを䜜成 - `order_id`は䞻キヌなので既にむンデックス枈み - **`order_details`** - `product_id` にむンデックス既存 - **`reviews`** - `product_id` にむンデックス既存 - **`categories`** - `id`は既にプラむマリキヌ 䟋 ```sql

応答時間 5.1秒出力 1016 トヌクン

gpt-oss-20b

## ① なぜ 30 秒かかるのか | 䞻芁なボトルネック | 具䜓的な症状 | |------------------|--------------| | **テヌブルスキャン** | `orders` ず `order_details` は 500 䞇行を超える可胜性がある。`WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= 
` の条件が **`orders` の単䞀列にしかむンデックスが無いので** たず党行を読み蟌み、次に結合のために行を再スキャン | | **結合条件が倚い** | `LEFT JOIN` では結合条件を満たせない行もすべお取埗しなければならない。`orders` のフィルタは `ON` ではなく `WHERE` に曞かれおおり、`LEFT JOIN` を `INNER JOIN` に倉えるこずで䞍芁な行が結合に入る | | **GROUP BY のキヌが冗長** | `GROUP BY p.product_name , c.category_name` はテヌブルスキャン埌にしばしば **テキスト列** でグルヌプ化し、玢匕の恩恵が少ない | | **ORDER BY ず LIMIT** | `ORDER BY total_sales DESC NULLS LAST` は集蚈結果党䜓を゜ヌトする必芁がある。Top‑N を返すだけなので `HAVING COUNT(*)>0` でフィルタした埌に `ROW_NUMBER()` を䜿えば郚分゜ヌトで枈む | > 以䞊の理由で**党行を走査しながら集蚈**・**゜ヌ 
応答時間 20.4秒出力 2648 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 Nanoずgpt-oss-20b、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 Nanoは¥71.48、gpt-oss-20bは¥23.52で、gpt-oss-20bの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-4.1 Nanoずgpt-oss-20bのコンテキスト長の違いは
GPT-4.1 Nanoは1,047,576トヌクン、gpt-oss-20bは131,072トヌクンです。
GPT-4.1 Nanoずgpt-oss-20b、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではgpt-oss-20bが䞊ですGPT-4.1 Nano 217䜍、gpt-oss-20b 200䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GPT-4.1 Nanoずgpt-oss-20b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-nano" たたは "gpt-oss-20b" 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 Nanoずgpt-oss-20b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 Nanoをチャットで詊すgpt-oss-20bをチャットで詊す

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