モデル比較

GPT-4o-mini vs Grok 4.6

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

GPT-4o-mini(OpenAI)とGrok 4.6(xAI)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-4o-minix-ai logoGrok 4.6
提供元OpenAIxAI
入力(100万トークンあたり)¥26.81¥357.4
出力(100万トークンあたり)¥107.22¥1,072.2
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥80¥894
コンテキスト長128,000 トークン500,000 トークン
リリース日2024/7/182026/8/12
入力モダリティtext, image, filetext, image, file
生成速度 (p50)
アリーナ 総合#251 · ELO 1,318#63 · ELO 1,456
アリーナ 日本語#187 · ELO 1,250#68 · ELO 1,412
アリーナ コーディング#259 · ELO 1,348#54 · ELO 1,506

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-4o-mini。出力100万トークンあたり¥107.22で、Grok 4.6より90%安くなります。
  • 総合の評価はアリーナ順位でGrok 4.6が上です(63位。GPT-4o-miniは251位)。
  • 日本語の評価はアリーナ順位でGrok 4.6が上です(68位。GPT-4o-miniは187位)。
  • コーディングの評価はアリーナ順位でGrok 4.6が上です(54位。GPT-4o-miniは259位)。
  • 長い文書を扱うならGrok 4.6。コンテキスト長は500,000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-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

Grok 4.6

**原因:** DBから返ってきた `order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が整数 (`int`) のため、`*` 演算ができません。価格カラムの型が VARCHAR/TEXT だったり、ドライバが数値を文字列で返す場合によく起きます。 **修正例:** ```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(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` - 金額は浮動小数点誤差を避けるため `Decimal` を使うのが安全です。 - `quantity` は明示的に `int()` しています。 - カラム型を本来の NUMERIC/DECIMAL と INTEGER に直すのも根本対応になります。 空の結果や不正な値がある場合は、必要に応じてバリデーションやデフォルト値も追加してください。
応答時間 13.5秒出力 791 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-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

Grok 4.6

## レビュー概要 ページネーションで全ユーザーを集めて整形する関数です。動く実装ですが、型・エラー処理・API 契約の扱い・ループの書き方に改善余地があります。無限ループや実行時例外のリスクもあります。 --- ## 重大度の高い問題 ### 1. `response.ok` 未チェック・例外未処理 `fetch` は HTTP 4xx/5xx でも throw しません。失敗時も `json()` して `data.users` にアクセスするため、例外や無限ループの原因になります。ネットワークエラーも呼び出し元に素通しです。 ```typescript if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status} ${response.statusText}`); } ``` ページ単位で try/catch し、失敗したページ番号をメッセージに含めるとデバッグしやすいです。 ### 2. レスポンス形状の前提が脆い `data.users` が無い・`null`・配列でない場合に落ちます。API の契約を型で表し、最低限ガードしてください。 ```typescript const users = Array.isArray(data?.users) ? data.users : []; ``` 可能なら API 側の `has_more` / `total_pages` を使い、`length < 100` という推測に依存しない方が安全です。常に…
応答時間 50.0秒出力 2543 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-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

Grok 4.6

元クエリは **行の爆発(ファンアウト)** と **結合条件の誤り** で、件数・売上・平均評価が壊れやすく、5百万行規模では全表スキャン+巨大中間結果になりやすいです。`NULLS LAST` から PostgreSQL 前提で直します。 ## 主な問題 1. **レビュー×注文明細の直積** `order_details` と `reviews` をどちらも `product_id` でつなぐと、注文100件×レビュー50件で 5,000 行になります。その後 `COUNT`/`SUM`/`AVG` すると売上がレビュー数倍、平均評価が注文数で重み付けされます。集計は **別々に先に集約** してください。 2. **`LEFT JOIN` が実質 `INNER JOIN`** `WHERE o.created_at >= ...` は右側が NULL の行を落とします。期間外・未完了を残したいなら条件は `ON` へ。トップ売上50件なら最初から完了注文だけ `INNER JOIN` する方が速いです。 3. **`GROUP BY product_name, category_name`** 同名商品が混ざり、プランナも PK 結合を使いづらいです。集約キーは **`p.id`(と必要なら category)** にしてください。 4. **`amount` の位置** `o.amount` が注文合計なら、1注文に複数明細があるとき商品別に二重計上されます。商品売上なら通常は `od.amount`(または単価×数量…
応答時間 55.1秒出力 3207 トークン

他のプロンプトでも比較する →

よくある質問

GPT-4o-miniとGrok 4.6、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりGPT-4o-miniは¥107.22、Grok 4.6は¥1,072.2で、GPT-4o-miniの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GPT-4o-miniとGrok 4.6のコンテキスト長の違いは?
GPT-4o-miniは128,000トークン、Grok 4.6は500,000トークンです。
GPT-4o-miniとGrok 4.6、評価が高いのはどちらですか?
公開アリーナの順位ではGrok 4.6が上です(GPT-4o-mini 187位、Grok 4.6 68位)。順位はリーダーボードの更新で変わります。
GPT-4o-miniとGrok 4.6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-4o-mini" または "grok-4.6" 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-4o-miniとGrok 4.6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。

GPT-4o-miniの他の比較

Grok 4.6の他の比較