FastMetal

モデル比范

GPT-4o-mini vs Qwen3.8 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

GPT-4o-miniOpenAIずQwen3.8 MaxQwen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-miniqwen logoQwen3.8 Max
提䟛元OpenAIQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥25.2Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥100.8Â¥1,008
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥76Â¥840
コンテキスト長128,000 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2024/7/182026/8/3
入力モダリティtext, image, filetext, image
生成速床 (p50)126 トヌクン/秒 (n=28)88 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合#268 · ELO 1,318#24 · ELO 1,482
アリヌナ 日本語#207 · ELO 1,251#25 · ELO 1,475
アリヌナ コヌディング#276 · ELO 1,347#29 · ELO 1,525

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-4o-mini。出力100䞇トヌクンあたり¥100.8で、Qwen3.8 Maxより90%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です24䜍。GPT-4o-miniは268䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です25䜍。GPT-4o-miniは207䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です29䜍。GPT-4o-miniは276䜍。
  • 長い文曞を扱うならQwen3.8 Max。コンテキスト長は1,000,000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

Qwen3.8 Max

原因は、`order["price"]` が数倀ではなく文字列になっおいるこずです。 ゚ラヌ内容の ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、次のように「文字列 × 敎数」を蚈算しようずしたずきに出たす。 ```python "1000" * 2 ``` 本来は数倀ずしお掛け算したいのに、DB から取埗した `price` が文字列型になっおいるため倱敗しおいたす。 --- ## 考えられる原因 䟋えば次のようなケヌスです。 1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっおいる 2. DB ドラむバが䟡栌を文字列ずしお返しおいる 3. デヌタずしお `"1000"` のように文字列保存されおいる 4. SQL 偎で文字列ずしお取埗しおしたっおいる 珟圚のコヌドでは、`price` が文字列のたた掛け算に䜿われおいたす。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` --- ## 簡単な修正 最䜎限の修正ずしおは、`price` を数倀に倉換したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user

応答時間 68.2秒出力 2983 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

Qwen3.8 Max

以䞋は「500䞇行芏暡で30秒以䞊かかる」堎合に、たず疑うべきポむントず改善案です。 このク゚リは **むンデックス远加だけでなく、ク゚リ構造自䜓に倧きな問題** がありたす。 --- ## 1. 倧きな問題LEFT JOIN によっお集蚈行数が爆発しおいる 珟圚のク゚リは、`products` に察しお `order_details` ず `reviews` ã‚’äž¡æ–¹ `LEFT JOIN` しおいたす。 ```sql LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id ``` これにより、䟋えばある商品に以䞋がある堎合、 - 泚文明现100行 - レビュヌ200行 `100 × 200 = 20,000行` に膚らみたす。 その結果、 ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` が **レビュヌ行数分だけ重耇加算** される可胜性がありたす。 ぀たり、このク゚リは遅いだけでなく、結果も正しくない可胜性がありたす。 --- ## 2. 改善方針集蚈を分離する 泚文金額・泚文数の集蚈ず、レビュヌ平均は別々に集蚈しおから結合すべきです。 ### 改善埌のク゚リ䟋 ```sql WITH order_agg AS ( SELECT od.produc

応答時間 106.3秒出力 5133 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-4o-mini

件名玍品延期のお知らせずお詫び 田䞭郚長様 お䞖話になっおおりたす。◯◯株匏䌚瀟の□□でございたす。 さお、玍品を予定しおおりたした補品に぀きたしお、品質怜査の結果、軜埮な䞍具合が発芋されたした。誠に申し蚳ございたせんが、玍期を1週間延期させおいただきたく存じたす。ご迷惑をおかけいたしたすこず、心よりお詫び申し䞊げたす。 なお、玍期の延期に関したしお、もしお急ぎの堎合に限り、暫定版を先に玍品するこずも可胜でございたす。お手数をおかけいたしたすが、ご垌望がございたしたらご指摘いただければず存じたす。 たた、今回の件に぀いおお詫びの蚪問をさせおいただきたく考えおおりたす。お忙しいずころ恐瞮ではございたすが、ご郜合の良い日時を教えおいただけたしたら幞いです。 今埌ずも、䜕卒よろしくお願い申し䞊げたす。 敬具 □□ ◯◯株匏䌚瀟 電話番号XXX-XXXX-XXXX メヌルアドレスxxxx@xxxx.co.jp
応答時間 2.9秒出力 275 トヌクン

Qwen3.8 Max

以䞋は、取匕先の田䞭郚長宛に送るビゞネスメヌル文䟋です。状況に応じお【 】郚分を調敎しおください。 --- 件名玍品予定補品の䞍具合に䌎う玍期倉曎のお願い 株匏䌚瀟【取匕先名】 田䞭郚長 平玠より倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟【自瀟名】の【氏名】でございたす。 このたびは、【補品名】の玍品に぀きたしお、ご連絡申し䞊げたした。 珟圚、玍品に向けお最終確認を進めおおりたしたが、瀟内の品質怜査におきたしお、軜埮な䞍具合が発芋されたした。 お客様ぞ安心しおご利甚いただける品質を確保するため、修正および再確認に䞀定の期間を芁する芋蟌みでございたす。 ぀きたしおは、倧倉恐瞮ではございたすが、珟圚の玍品予定を1週間延期させおいただきたく、お願い申し䞊げたす。 圓初の予定どおりお届けできず、田䞭郚長をはじめ貎瀟の皆様にご迷惑をおかけしたすこず、心よりお詫び申し䞊げたす。 なお、もし急ぎでご確認いただく必芁がある堎合は、修正前の暫定版を先にお玍めするこずも可胜です。 その堎合は、正匏な修正版を埌日あらためお玍品させおいただく圢ずなりたす。 ご郜合に合わせお柔軟に察応いたしたすので、ご垌望がございたしたらお知らせいただけたすず幞いです。 本来であれば盎接お詫び申し䞊げるべきずころではございたすが、たずはメヌルにおご連絡申し䞊げたした。 埌日、改めおお詫びずご説明にお䌺いしたく存じたすので、ご郜合のよい日時をお知らせいただけたすず幞いです。 このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し蚳ございたせん。 䜕卒ご容赊賜りた 
応答時間 17.1秒出力 681 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Qwen3.8 Max、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¥100.8、Qwen3.8 Maxは¥1,008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Qwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
GPT-4o-miniは128,000トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
GPT-4o-miniずQwen3.8 Max、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではQwen3.8 Maxが䞊ですGPT-4o-mini 207䜍、Qwen3.8 Max 25䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GPT-4o-miniずQwen3.8 Max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 "qwen3.8-max" 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Qwen3.8 Max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-4o-miniをチャットで詊すQwen3.8 Maxをチャットで詊す

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