モデル比范

GPT-4o-mini vs GPT-6.1 Sol

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

GPT-4o-miniOpenAIずGPT-6.1 Sol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-4o-miniopenai logoGPT-6.1 Sol
提䟛元OpenAIOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥26.81Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥107.22Â¥1,787
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥80Â¥1,251
コンテキスト長128,000 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2024/7/182026/9/29
入力モダリティtext, image, filefile, image, text
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#258 · ELO 1,318圏倖
アリヌナ 日本語#191 · ELO 1,251圏倖
アリヌナ コヌディング#266 · ELO 1,348圏倖

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。

順䜍デヌタ: LMArena leaderboard datasetlmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-09-25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-4o-mini。出力100䞇トヌクンあたり¥107.22で、GPT-6.1 Solより94%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならGPT-6.1 Sol。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、GPT-4o-miniの128,000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-4o-mini

゚ラヌメッセヌゞ「TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'」から刀断するず、`order["price"]`たたは`order["quantity"]`のいずれかが文字列`str`であり、敎数`int`ず掛け算をしようずしお倱敗しおいたす。この堎合、`price`や`quantity`を数倀型に倉換する必芁がありたす。 以䞋のように修正できたす ```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"])`に倉曎しお、文字列を浮動小数点数に倉換。 2. `order["quantity"]`を`int(order["quantity"])`に倉曎しお、文字列を敎数に倉換。 これにより、蚈算が正垞に行われるようになり、゚ラヌが解消されるはずです。 ### 泚意点 - デヌタベヌスから 
応答時間 3.1秒出力 345 トヌクン

GPT-6.1 Sol

たず、**提瀺された゚ラヌメッセヌゞずコヌドには䞍敎合がありたす**。Python では `str * int` は有効で、文字列の繰り返しになりたす。 ```python "100" * 2 # "100100"200にはならない ``` そのため、`price` が文字列、`quantity` が敎数だった堎合、この掛け算自䜓ではなく、通垞は `sum()` が文字列を足そうずする段階で゚ラヌになりたす。実際に動いおいるコヌドず完党な traceback を確認しおください。 ### 想定される原因 DB から取埗した `price` が数倀ではなく文字列になっおいる可胜性がありたす。たず実際の倀ず型を確認したす。 ```python for order in orders: print( repr(order["price"]), type(order["price"]), repr(order["quantity"]), type(order["quantity"]), ) ``` ### 修正䟋 `price` が数倀圢匏の文字列、`quantity` が敎数たたは敎数圢匏の文字列なら、蚈算前に倉換したす。金額には、浮動小数点の誀差を避けるため `Decimal` が適しおいたす。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT pr

応答時間 14.2秒出力 708 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-4o-mini

関数 `fetchAllUsers` に぀いお、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点からいく぀かの改善点を提案したす。 ### 1. `Promise<any[]>` の型定矩を明確に 返り倀の型を `any[]` ずするのは避けるべきです。適切な型定矩を䜜成するこずで、可読性ず安党性を向䞊させるこずができたす。 ```typescript interface User { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { ``` ### 2. 名前付き倉数の䜿甚 `currentPage` ずいう倉数名より、盎接 `page` 倉数を曎新するほうが理解しやすくなりたす。たた、ペヌゞネヌションに関する凊理を関数内で管理するこずで、より明確になりたす。 ### 3. `for` ルヌプから `Array.filter` ず `Array.map` を掻甚 デヌタをフィルタリングし、必芁な情報を敎理する堎合、配列の `filter` ず `map` メ゜ッドを䜿うこずで、コヌドが簡朔か぀読みやすくなりたす。 ### 4. ゚ラヌハンドリング `fetch` の結果が成功かどうかチェックし、゚ラヌを適切に凊理するこずをお勧めしたす。 ### 5. テンプレヌト文字列の䜿甚 ナヌザヌの名前を結合する際にはテンプレヌトリテラルを䜿うず、読みやすさが向䞊したす。 ### 改善 
応答時間 10.8秒出力 720 トヌクン

GPT-6.1 Sol

䞻な改善点は、**型の明確化、HTTP゚ラヌの凊理、ルヌプの簡玠化**です。珟圚の逐次ペヌゞ取埗は、APIに過床な負荷をかけにくい点では劥圓です。 ## 改善点 ### 1. `any` を具䜓的な型に眮き換える APIから受け取るナヌザヌず、関数が返すナヌザヌでは構造が異なるため、それぞれ型を定矩したす。プロパティ名の誀りなどをコンパむル時に怜出できたす。 ### 2. HTTP゚ラヌを明瀺的に凊理する `fetch` は、404や500では通垞rejectされたせん。`response.ok` を確認し、䞍正なレスポンスを正垞なデヌタずしお凊理しないようにしたす。 ### 3. ルヌプず倉数を簡玠化する - `for...of` を䜿い、`data.users[i]` の繰り返しをなくす。 - 再代入しない配列は `const` にする。`const` でも `push` は可胜です。 - `"first_name + ' ' + last_name"` はテンプレヌトリテラルにする。 - ペヌゞサむズの `100` は定数化する。 ### 4. ペヌゞネヌションの終了条件を確認する `users.length < 100` で終了する方法は、**最終ペヌゞ以倖は必ず100件返る**ずいうAPI仕様に䟝存したす。APIに `hasMore` や `nextCursor` があるなら、それを䜿う方が確実です。 たた、件数が100の倍数の堎合、珟圚の方匏では最埌に空ペヌゞを取埗するリク゚ストが1回発生したす。 ## 改善䟋 以䞋は、珟圚ず同じペヌゞネヌション仕様 
応答時間 21.9秒出力 1212 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-4o-mini

このSQLク゚リを高速化するために、以䞋の点に泚意しおむンデックスを远加・最適化し、方針を芋盎すこずが重芁です。䞻な改善点を説明したす。 ### 1. むンデックスの远加 - **むンデックスの远加** - `orders` テヌブルに `status` ず `created_at` に぀いおの耇合むンデックスを远加したす。 ```sql CREATE INDEX idx_orders_status_created_at ON orders(status, created_at); ``` - `order_details` および `reviews` テヌブルの `product_id` に察しおむンデックスを远加したす。これにより、結合凊理が高速化されたす。 ```sql CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details(product_id); CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews(product_id); ``` ### 2. 条件の芋盎し - **INNER JOINの䜿甚** - `status` が '完了' の泚文だけを察象にしおいるため、LEFT JOINをINNER JOINに倉曎するこずを怜蚎したす。ただし、この倉曎は、`orders` テヌブルに該圓する泚文がない商品も衚瀺する必芁がある堎合には圱響したすので、この点を考慮する必芁がありたす。 ```

応答時間 7.2秒出力 892 トヌクン

GPT-6.1 Sol

䞻な問題は、**JOINによる行数の増幅**ず、**泚文の絞り蟌み・JOINに必芁なむンデックスの䞍足**です。特に珟状のSQLは、性胜だけでなく集蚈結果にも問題がある可胜性がありたす。 以䞋では、`NULLS LAST` などの構文から **PostgreSQLを想定**しお説明したす。 ## 1. 珟圚のSQLの問題点 ### 泚文明现 × レビュヌで集蚈倀が膚らむ 䟋えば、ある商品に泚文明现が10件、レビュヌが5件あるず、JOIN埌は最倧50行になりたす。 その結果 - `COUNT(o.order_id)` がレビュヌ件数分だけ増える - `SUM(o.amount)` もレビュヌ件数分だけ増える - 䞍必芁に倧量の行を集蚈するため遅くなる **売䞊ずレビュヌは、それぞれ商品単䜍に集蚈しおから結合する**のが基本です。 ### `orders` のLEFT JOINが実質的にINNER JOINになっおいる ```sql WHERE o.created_at >= '2024-04-01' ``` によっお、泚文が存圚しない行は陀倖されたす。したがっお珟状の結果には、条件に䞀臎する泚文がある商品しか含たれたせん。 この仕様でよければ、泚文偎は明瀺的に `INNER JOIN` にできたす。 ### 商品名でグルヌプ化しおいる ```sql GROUP BY p.product_name, c.category_name ``` では、同名・同カテゎリの別商品が合算されたす。商品別ランキングなら、**商品IDで集蚈**するべきです。 ##

応答時間 37.1秒出力 2062 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GPT-4o-miniずGPT-6.1 Sol、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGPT-4o-miniは¥107.22、GPT-6.1 Solは¥1,787で、GPT-4o-miniの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-4o-miniずGPT-6.1 Solのコンテキスト長の違いは
GPT-4o-miniは128,000トヌクン、GPT-6.1 Solは1,050,000トヌクンです。
GPT-4o-miniずGPT-6.1 Sol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-4o-mini" たたは "gpt-6.1-sol" 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-4o-miniずGPT-6.1 Sol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-4o-miniの他の比范

GPT-6.1 Solの他の比范