モデル比較

GPT-5.4 Nano vs GPT-6 Luna

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

GPT-5.4 Nano(OpenAI)とGPT-6 Luna(OpenAI)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-5.4 Nanoopenai logoGPT-6 Luna
提供元OpenAIOpenAI
入力(100万トークンあたり)¥35.74¥17.87
出力(100万トークンあたり)¥223.38¥89.35
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥147¥63
コンテキスト長400,000 トークン1,050,000 トークン
リリース日2026/3/172026/9/22
入力モダリティfile, image, textfile, image, text
生成速度 (p50)
アリーナ 総合#146 · ELO 1,402圏外
アリーナ 日本語#107 · ELO 1,368圏外
アリーナ コーディング#128 · ELO 1,460圏外

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-6 Luna。出力100万トークンあたり¥89.35で、GPT-5.4 Nanoより60%安くなります。
  • 長い文書を扱うならGPT-6 Luna。コンテキスト長は1,050,000トークンで、GPT-5.4 Nanoの400,000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-5.4 Nano

原因は **`price` が文字列(str)として返ってきているのに、`quantity` は整数(int)として計算している**ためです。 その結果、ジェネレータ内の `order["price"] * order["quantity"]` で - `order["price"]` = `"1234"` のような **str** - `order["quantity"]` = `2` のような **int** となり、`'str' * 2` のような乗算ができずに `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生しています。 --- ## 修正方法(2通り) ### 1) Python側で型変換する(まずはこれが簡単) `price` と `quantity` を数値に変換してから計算します。 ```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, "tota…
応答時間 5.5秒出力 642 トークン

GPT-6 Luna

`price` が数値ではなく文字列として取得されている可能性があります。金額は文字列のまま計算せず、数値型に変換してください。金額の計算には、浮動小数点数の誤差を避けるため `Decimal` を使うのがおすすめです。 ```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 , Decimal("0")) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` `quantity` も文字列で返る場合を考慮して `int()` で変換しています。なお、値が `None` や数値に変換できない文字列の場合は別途エラー処理が必要です。 また、標準的な Python では `"100" * 2` は文字列の繰り返しになるため、提示された `str` と `int` の掛け算だけなら、記載のエラーには通常なりません。文字列のまま計算すると、その後の `sum()` で別の型エ…
応答時間 11.7秒出力 1121 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-5.4 Nano

以下の観点(可読性・パフォーマンス・ベストプラクティス)で改善案を挙げます。 --- ## 可読性(読みやすさ) ### 1) `any` をやめる(型を付ける) `Promise<any[]>` は情報量が少なく、誤用を招きます。レスポンスの形と戻り値の型を定義しましょう。 ```ts type ApiUser = { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "deleted" | string; }; type ApiResponse = { users: ApiUser[]; }; type UserSummary = { id: string; name: string; email: string; }; ``` ### 2) `for` を `filter` + `map` にする(意図を明確化) 現状はインデックスループで組み立てており、意図が読み取りづらいです。 ```ts const pageUsers = data.users .filter(u => u.status !== "deleted") .map(u => ({ id: u.id, name: `${u.first_name} ${u.last_name}`, email: u.email, })); allUsers.push(...pageUsers); ``` ### 3)…
応答時間 7.5秒出力 1202 トークン

GPT-6 Luna

主な改善点は、型の明確化、HTTPエラーの確認、ループ状態の簡素化です。 ### 改善例 ```ts interface ApiUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersResponse { users: ApiUser[]; } interface UserSummary { id: string | number; name: string; email: string; } const PAGE_SIZE = 100; async function fetchAllUsers(startPage = 1): Promise<UserSummary[]> { if (!Number.isInteger(startPage) || startPage < 1) { throw new RangeError("startPage must be a positive integer"); } const allUsers: UserSummary[] = []; for (let page = startPage; ; page++) { const params = new URLSearchParams({ page: String(page), limit: String(PAGE…
応答時間 16.0秒出力 1532 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-5.4 Nano

以下のクエリは「表示列の集計(商品別)」「複数テーブル結合」「結合条件に絞り込み(o.status)」「期間条件(o.created_at)」が同時に入っているため、**現状のインデックス不足**の影響を強く受けており、特に `order_details` と `reviews` が結合の起点になって大きく膨らみやすいです。 改善のポイントは主に **(1) 結合キー用インデックス追加、(2) 条件をON/WHEREのどこに置くべきか、(3) 集計前に早く絞る(サブクエリ/CTE)、(4) GROUP BYのキー見直し**です。 --- ## 1) 最重要:結合・絞り込みに効くインデックスを追加する 現状インデックスが `products(id)` と `orders(order_id)` だけなので、ほぼ確実に下記が全表スキャン/巨大なネストループになります。 ### 必須(強く推奨) #### (A) `order_details` 用(商品→明細→注文 を辿るため) クエリでは `od.product_id = p.id` で結合しています。さらに集計で `o.created_at` / `o.status` が効きますが、まず `order_details` を商品単位に素早く絞る必要があります。 - `order_details(product_id, order_id)` ```sql CREATE INDEX idx_order_details_product_order ON order_details (product_id, o…
応答時間 13.4秒出力 2147 トークン

GPT-6 Luna

まず、現在のクエリでは `reviews` と `order_details` を同時に結合しているため、注文明細数 × レビュー数の行ができ、`SUM` や `AVG` が水増しされる可能性があります。先にそれぞれを商品単位で集計し、その結果を結合するのが基本です。 また、`WHERE o.created_at >= ...` は `LEFT JOIN` した `orders` のNULL行を除外します。つまり、このクエリは実質的に「条件に合う注文がある商品だけ」を返しています。以下はその商品選択を保ちつつ、集計の水増しを避ける書き換え例です。 ```sql WITH active_products AS ( SELECT id, product_name, category_id FROM products WHERE is_active = true ), sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM active_products p JOIN order_details od ON od.product_id = p.id JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' AND o.created_at >= TIMESTAMP '2024-04-01' GROUP BY…
応答時間 27.3秒出力 2871 トークン

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よくある質問

GPT-5.4 NanoとGPT-6 Luna、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりGPT-5.4 Nanoは¥223.38、GPT-6 Lunaは¥89.35で、GPT-6 Lunaの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GPT-5.4 NanoとGPT-6 Lunaのコンテキスト長の違いは?
GPT-5.4 Nanoは400,000トークン、GPT-6 Lunaは1,050,000トークンです。
GPT-5.4 NanoとGPT-6 Luna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-5.4-nano" または "gpt-6-luna" 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-5.4 NanoとGPT-6 Luna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。

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