モデル比范

GPT-4.1 Nano vs Kimi K3

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 NanoOpenAIずKimi K3Moonshot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 Nanomoonshotai logoKimi K3
提䟛元OpenAIMoonshot
入力100䞇トヌクンあたり¥17.87Â¥504
出力100䞇トヌクンあたり¥71.48Â¥2,520
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥54Â¥1,764
コンテキスト長1,047,576 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2025/4/142026/7/16
入力モダリティimage, text, filetext, image
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#243 · ELO 1,322#17 · ELO 1,485
アリヌナ 日本語#195 · ELO 1,234#2 · ELO 1,511
アリヌナ コヌディング#226 · ELO 1,374#7 · ELO 1,538

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GPT-4.1 Nano。出力100䞇トヌクンあたり¥71.48で、Kimi K3より97%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K3が䞊です17䜍。GPT-4.1 Nanoは243䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K3が䞊です2䜍。GPT-4.1 Nanoは195䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K3が䞊です7䜍。GPT-4.1 Nanoは226䜍。
  • 長い文曞を扱うならKimi K3。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、GPT-4.1 Nano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 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

Kimi K3

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞが瀺す通り、`order["price"]` が **文字列str** になっおいるのが原因です。数倀同士の挔算を期埅しおいるのに、DBから取埗した `price` が文字列ずしお返されおいるため、乗算に倱敗しおいたす。 よくある原因は以䞋のいずれかです 1. **DBのカラム定矩が文字列型** — `price` カラムが `DECIMAL`/`NUMERIC` ではなく `VARCHAR`/`TEXT` で定矩されおいる 2. **DBドラむバの仕様** — 䞀郚のドラむバや蚭定では、数倀カラムでも文字列ずしお返すこずがある 3. **デヌタ投入時の問題** — 数倀カラムでも文字列ずしお insert され、暗黙倉換されおいる たず以䞋で型を確認するず原因を特定しやすいです ```python print(type(order["price"]), order["price"]) ``` ## 修正方法 ### 応急凊眮アプリケヌション偎で型倉換 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(Decimal(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orde

応答時間 47.1秒出力 2426 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

Kimi K3

# コヌドレビュヌ: `fetchAllUsers` 党䜓的に動䜜はしたすが、型安党性・゚ラヌハンドリング・堅牢性に改善䜙地がありたす。指摘事項を敎理したす。 ## 䞻な問題点 ### 1. 型安党性の欠劂(ベストプラクティス) - 戻り倀が `Promise<any[]>` で、型の恩恵が埗られおいない - `response.json()` の結果が暗黙の `any` になり、プロパティの typo などを怜出できない ### 2. ゚ラヌハンドリングがない(ベストプラクティス) - `response.ok` のチェックがなく、404 や 500 でも `json()` を呌んでしたう - ネットワヌク゚ラヌや JSON パヌス゚ラヌが考慮されおいない - `data.users` が `undefined` の堎合、`data.users.length` でランタむム゚ラヌになる ### 3. 無限ルヌプのリスク(堅牢性) - API のバグなどで垞に 100 件返っおくる堎合、ルヌプが終わらない - 最倧ペヌゞ数などの安党匁がない ### 4. 可読性 - むンデックスベヌスの `for` ルヌプで `data.users[i]` が繰り返され、冗長 - マゞックナンバヌ `100` が URL ず終了条件の2箇所に分散(倉曎時に片方だけ盎し忘れるリスク) - `let user` は再代入されないので `const` にすべき - 文字列連結はテンプレヌトリテラルの方が珟代的 ### 5. パフォヌマンス・蚭蚈 - `deleted` ナヌザヌのフィル 
応答時間 23.1秒出力 3134 トヌクン

ビゞネスメヌル䜜成

取匕先の田䞭郚長に、玍品予定の補品に䞍具合が芋぀かり、玍期を1週間延期する必芁がある旚を䌝えるビゞネスメヌルを䜜成しおください。 条件 - 原因は品質怜査で軜埮な䞍具合が発芋されたため - 代替案ずしお暫定版を先に玍品するこずも可胜 - 改めおお詫びの蚪問をしたい - 日本のビゞネスマナヌに沿った䞁寧な文面にするこず

GPT-4.1 Nano

件名玍品予定補品の玍期延期およびご提案に぀いお 田䞭郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。○○株匏䌚瀟の□□□□ず申したす。 このたびは、貎瀟に玍品予定の補品に぀いおご報告ずお願いがあり、ご連絡させおいただきたした。 品質怜査の結果、軜埮な䞍具合が芋぀かり、誠に申し蚳ございたせんが、玍期を1週間延長させおいただきたく存じたす。ご迷惑をお掛けし、倧倉心苊しく存じたすが、䜕卒ご理解賜りたすようお願い申し䞊げたす。 なお、代替案ずしお、暫定版の補品を先にご玍品させおいただくこずも可胜です。もしご垌望がございたしたら、ご遠慮なくお知らせください。 たた、改めお盎接お䌺いしたしお、今回の件に぀いお詳现にお詫び申し䞊げるずずもに、ご䞍䟿をおかけしたこずぞのご説明ずご盞談をさせおいただきたいず考えおおりたす。 ご倚忙の折恐瞮ではございたすが、ご郜合の良いお時間をご教瀺いただければ幞いです。 䜕卒ご理解ずご協力を賜りたすよう、お願い申し䞊げたす。 敬具 □□□眲名 ○○株匏䌚瀟 䜏所〒○○○-○○○○ 電話番号XXX-XXXX-XXXX メヌルアドレスxxx@xxxxx.co.jp
応答時間 2.6秒出力 350 トヌクン

Kimi K3

# 玍期延期のお詫びメヌル --- **件名【お詫び】○○補品 玍期延期のご連絡** --- 株匏䌚瀟○○ ○○郹 田侭 郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟△△の○○でございたす。 このたびは、○月○日に玍品を予定しおおりたした「○○補品名」に぀きたしお、玍期の延期をお願いしなければならない事態ずなり、深くお詫び申し䞊げたす。 経緯をご説明いたしたすず、出荷前の品質怜査におきたしお、補品の䞀郚に軜埮な䞍具合が発芋されたした。貎瀟に安心しおご䜿甚いただける補品をお届けするため、修正䜜業を行う必芁があるず刀断いたした次第です。 ぀きたしおは、誠に勝手ながら、玍期を䞋蚘のずおり倉曎させおいただきたく存じたす。 **【倉曎前】○月○日○曜日** **【倉曎埌】○月○日○曜日※1週間延期** なお、暫定版ずはなりたすが、珟行の補品を圓初の予定どおり先行しお玍品させおいただくこずも可胜でございたす。ご垌望がございたしたら、遠慮なくお申し付けくださいたせ。 たた、本件に぀きたしおは、改めお盎接お詫びに䌺いたく存じたす。田䞭様のご郜合のよろしい日時をご教瀺いただけたすず幞いです。 貎瀟には倚倧なご迷惑をおかけいたしたすこずを、重ねお深くお詫び申し䞊げたす。今埌このようなこずがないよう、品質管理䜓制の䞀局の匷化に努めおたいる所存です。 䜕卒ご理解賜りたすよう、よろしくお願い申し䞊げたす。 --- ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株匏䌚瀟△△ ○○郹 ○○ ○○氏名 TELXXX-XXXX-XXXX Emailxxxx@

応答時間 17.9秒出力 1916 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Kimi K3、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、Kimi K3は¥2,520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Kimi K3のコンテキスト長の違いは
GPT-4.1 Nanoは1,047,576トヌクン、Kimi K3は1,048,576トヌクンです。
GPT-4.1 NanoずKimi K3、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではKimi K3が䞊ですGPT-4.1 Nano 195䜍、Kimi K3 2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Kimi K3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 "kimi-k3" 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Kimi K3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。

GPT-4.1 Nanoの他の比范

Kimi K3の他の比范