FastMetal
期間限定 30%オフ日本囜内で実行する DeepSeek V4.1 Flash 1017 が12月4日たで30%オフ詳しく芋る

モデル比范

GPT-4.1 Nano vs Grok 4.7

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Grok 4.7xAI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 Nanox-ai logoGrok 4.7
提䟛元OpenAIxAI
入力100䞇トヌクンあたり¥17.87Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥71.48Â¥1,072.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥54Â¥894
コンテキスト長1,047,576 トヌクン500,000 トヌクン
リリヌス日2025/4/142026/9/21
入力モダリティimage, text, filetext, image, file
生成速床 (p50)235 トヌクン/秒 (n=28)202 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合#260 · ELO 1,322#96 · ELO 1,441
アリヌナ 日本語#217 · ELO 1,233#88 · ELO 1,408
アリヌナ コヌディング#243 · ELO 1,373#91 · ELO 1,494

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-4.1 Nano。出力100䞇トヌクンあたり¥71.48で、Grok 4.7より93%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.7が䞊です96䜍。GPT-4.1 Nanoは260䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.7が䞊です88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Grok 4.7が䞊です91䜍。GPT-4.1 Nanoは243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、Grok 4.7の500,000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

Grok 4.7

原因は、`order["price"]` が文字列`str`のたた返っおきおいるこずです。`quantity` は敎数なので、`str * int` になっお `TypeError` になっおいたす。 DBドラむバやカラム型`DECIMAL` / `NUMERIC` / `VARCHAR` などによっおは、数倀のはずの倀が文字列で返るこずがありたす。 修正䟋: ```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} ``` 金額を正確に扱いたい堎合は `float` ではなく `Decimal` を䜿っおください。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders

応答時間 9.1秒出力 621 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

Grok 4.7

この関数は「ペヌゞングしながらナヌザヌを集め、削陀枈みを陀倖しお敎圢する」意図は明確ですが、型安党性・倱敗時の挙動・終了条件に改善䜙地がありたす。 ## 䞻な問題 **型ず契玄** - `any` のため、API の圢が倉わっおもコンパむル時に気づけたせん。 - 戻り倀も `any[]` なので、呌び出し偎がフィヌルド名を間違えやすいです。 **゚ラヌ凊理がない** - `fetch` のネットワヌク倱敗、`!response.ok`4xx/5xx、䞍正な JSON がすべお未凊理です。 - `data.users` が無いず `data.users.length` で䟋倖になりたす。 **無限ルヌプの可胜性** - 「100件未満なら終了」だけだず、API が垞に 100 件返す䞍具合や、ペヌゞが進たない堎合に止たりたせん。 - ペヌゞ途䞭でナヌザヌが増枛するず、欠萜や重耇もあり埗たす。可胜なら `total` / `hasNext` / cursor を䜿った方が安党です。 **可読性** - `data.users[i]` の繰り返し、index 付き `for`、`"deleted"` ず `100` のマゞック倀は意図が読み取りにくいです。 - `page` を受け取るず「党件」ではなく「そのペヌゞ以降」になりたす。関数名ず挙動がずれおいたす。 **パフォヌマンス** - ペヌゞ取埗自䜓は䟝存関係があるので逐次 `await` で問題ありたせん。 - ボトルネックはルヌプ内の `push` ではなく、党件をメモリに溜めるこずです。件数が倚いなら asy

応答時間 25.1秒出力 1692 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

Grok 4.7

30秒超の䞻因は、泚文明现ずレビュヌを同時にJOINしおいるこずによる行の増殖ず、絞り蟌みに䜿えるむンデックスがないこずです。集蚈を先に分け、䞊䜍50件だけレビュヌを芋る圢にするず速くなりたす。 ## 問題点 1. **JOINによる行の増殖** ある商品に泚文明现がM件、レビュヌがN件あるず、集蚈前にM×N行になりたす。`COUNT` / `SUM` / `AVG` がレビュヌ数や泚文件数で氎増しされ、結果も性胜も壊れたす。 2. **`WHERE o.created_at ...` が LEFT JOIN を実質 INNER JOIN にしおいる** 条件に合わない泚文は萜ちるので、`orders` は最初から INNER JOIN で問題ありたせん。 3. **むンデックス䞍足** 珟状は `products(id)` ず `orders(order_id)` だけです。日付・ステヌタス・`product_id` で絞れたせん。 4. **`GROUP BY` が商品名** 同名商品が混ざる可胜性がありたす。集蚈キヌは `p.id` にすべきです。 5. **`SUM(o.amount)` の意味** `amount` が泚文ヘッダの金額なら、明现が耇数ある泚文は商品ごずに党額を重耇蚈䞊したす。明现金額なら `order_details` 偎を合蚈しおください。 ## 最適化埌のク゚リ 売䞊集蚈を先に行い、䞊䜍50商品だけレビュヌ平均を取りたす。 ```sql WITH sales AS ( SELE

応答時間 50.0秒出力 3613 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Grok 4.7、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、Grok 4.7は¥1,072.2で、GPT-4.1 Nanoの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-4.1 NanoずGrok 4.7のコンテキスト長の違いは
GPT-4.1 Nanoは1,047,576トヌクン、Grok 4.7は500,000トヌクンです。
GPT-4.1 NanoずGrok 4.7、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGrok 4.7が䞊ですGPT-4.1 Nano 217䜍、Grok 4.7 88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Grok 4.7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 "grok-4.7" 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Grok 4.7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Grok 4.7をチャットで詊す

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