GPT-5.4 Nano vs gpt-oss-20b
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-oss-20b（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
 GPT-5.4 Nano | gpt-oss-20b | |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | OpenAI |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥35.74 | ¥5.36 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥223.38 | ¥25.02 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥147 | ¥18 |
| コンテキスト長 | 400,000 トークン | 131,072 トークン |
| リリース日 | 2026/3/17 | 2025/8/5 |
| 入力モダリティ | file, image, text | text |
| 生成速度 (p50) | — | — |
| アリーナ 総合 | #146 · ELO 1,402 | #252 · ELO 1,317 |
| アリーナ 日本語 | #107 · ELO 1,368 | #179 · ELO 1,256 |
| アリーナ コーディング | #128 · ELO 1,460 | #232 · ELO 1,369 |
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-oss-20b。出力100万トークンあたり¥25.02で、GPT-5.4 Nanoより89%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGPT-5.4 Nanoが上です（146位。gpt-oss-20bは252位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でGPT-5.4 Nanoが上です（107位。gpt-oss-20bは179位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でGPT-5.4 Nanoが上です（128位。gpt-oss-20bは232位）。
- 長い文書を扱うならGPT-5.4 Nano。コンテキスト長は400,000トークンで、gpt-oss-20bの131,072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-oss-20b
## 1. エラーの原因
```python
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'
```
- `order["price"]` が **文字列 (`str`)** である
- `order["quantity"]` が **整数 (`int`)** である
- `str * int` は演算できないため例外が発生
### 何で `price` が文字列になるのか？
| DB | 典型的な戻り値の型 | 文字列になるケース |
|-----|------------------|---------------------|
| PostgreSQL（psycopg2） | `Decimal` | なし（数値型は `Decimal`） |
| MySQL（mysql‑connector / pymysql） | `Decimal` または `str` | `use_unicode=True` や `cursorclass=` が設定されていると文字列になる |
| SQLite（sqlite3） | `int`/`float` | なし |
したがって、今回使われている `db.query()` では価格列が **文字列として返されている** ことが原因です。
---
## 2. 修正方法
### ① 数値型へキャストして足し算
```python
def get_user_orders(user_id):
# ① クエリ実行
orders = db.quer…
応答時間 10.0秒出力 1365 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-oss-20b
## ① ざっくりした実装概要
```ts
async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> {
/* … */
}
```
- 1ページにつき最大100件取得し、`status !== "deleted"` のレコードだけを
`id / name / email` らしき構造体に整形。
- **ページングを手動**で止めるために while‑loop で繰り返し呼び出す
→ 連続で **1 つずつ直列**に `fetch` している。
- `any` をそのまま返している。
- エラー処理・型定義・可読性・パフォーマンスに関しては改善余地が多々ある。
---
## ② 可読性（コードの見やすさ・保守性）を向上させる
| 現状 | 改善案 | 具体例 |
|------|--------|--------|
| ① `any` を使っている | 型を定義し、返却型を `User[]` に | ```ts interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` |
| ② ループの内部でインデックスを使う | `for...of` + デストラクチャリング | ```ts for (const u of data.users) { … } ``` |
| ③ `if (data.users.length < 100)` で終了判定 | `data.users.splice` で終端を判断 | –（設計…
応答時間 62.4秒出力 3181 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-oss-20b
## ① なぜ 30 秒かかるのか
| 主要なボトルネック | 具体的な症状 |
|------------------|--------------|
| **テーブルスキャン** | `orders` と `order_details` は 500 万行を超える可能性がある。`WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= …` の条件が **`orders` の単一列にしかインデックスが無いので** まず全行を読み込み、次に結合のために行を再スキャン |
| **結合条件が多い** | `LEFT JOIN` では結合条件を満たせない行もすべて取得しなければならない。`orders` のフィルタは `ON` ではなく `WHERE` に書かれており、`LEFT JOIN` を `INNER JOIN` に変えることで不要な行が結合に入る |
| **GROUP BY のキーが冗長** | `GROUP BY p.product_name , c.category_name` はテーブルスキャン後にしばしば **テキスト列** でグループ化し、索引の恩恵が少ない |
| **ORDER BY と LIMIT** | `ORDER BY total_sales DESC NULLS LAST` は集計結果全体をソートする必要がある。Top‑N を返すだけなので `HAVING COUNT(*)>0` でフィルタした後に `ROW_NUMBER()` を使えば部分ソートで済む |
> 以上の理由で**全行を走査しながら集計**・**ソー…
応答時間 20.4秒出力 2648 トークン
よくある質問
- GPT-5.4 Nanoとgpt-oss-20b、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-oss-20bは¥25.02で、gpt-oss-20bの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GPT-5.4 Nanoとgpt-oss-20bのコンテキスト長の違いは？
- GPT-5.4 Nanoは400,000トークン、gpt-oss-20bは131,072トークンです。
- GPT-5.4 Nanoとgpt-oss-20b、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではGPT-5.4 Nanoが上です（GPT-5.4 Nano 107位、gpt-oss-20b 179位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- GPT-5.4 Nanoとgpt-oss-20b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-oss-20b" 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-oss-20b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。