モデル比較

GPT-5.4 Nano vs Kimi K3

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Kimi K3(Moonshot)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 Nanomoonshotai logoKimi K3
提供元OpenAIMoonshot
入力(100万トークンあたり)¥35.74¥504
出力(100万トークンあたり)¥223.38¥2,520
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥147¥1,764
コンテキスト長400,000 トークン1,048,576 トークン
リリース日2026/3/172026/7/16
入力モダリティfile, image, texttext, image
生成速度 (p50)
アリーナ 総合#146 · ELO 1,402#17 · ELO 1,485
アリーナ 日本語#107 · ELO 1,368#2 · ELO 1,511
アリーナ コーディング#128 · ELO 1,460#7 · ELO 1,538

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-5.4 Nano。出力100万トークンあたり¥223.38で、Kimi K3より91%安くなります。
  • 総合の評価はアリーナ順位でKimi K3が上です(17位。GPT-5.4 Nanoは146位)。
  • 日本語の評価はアリーナ順位でKimi K3が上です(2位。GPT-5.4 Nanoは107位)。
  • コーディングの評価はアリーナ順位でKimi K3が上です(7位。GPT-5.4 Nanoは128位)。
  • 長い文書を扱うならKimi K3。コンテキスト長は1,048,576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

Kimi K3

## 原因 エラーメッセージが示す通り、`order["price"]` が **文字列(str)** になっているのが原因です。数値同士の演算を期待しているのに、DBから取得した `price` が文字列として返されているため、乗算に失敗しています。 よくある原因は以下のいずれかです: 1. **DBのカラム定義が文字列型** — `price` カラムが `DECIMAL`/`NUMERIC` ではなく `VARCHAR`/`TEXT` で定義されている 2. **DBドライバの仕様** — 一部のドライバや設定では、数値カラムでも文字列として返すことがある 3. **データ投入時の問題** — 数値カラムでも文字列として insert され、暗黙変換されている まず以下で型を確認すると原因を特定しやすいです: ```python print(type(order["price"]), order["price"]) ``` ## 修正方法 ### 応急処置(アプリケーション側で型変換) ```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(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orde…
応答時間 47.1秒出力 2426 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

Kimi K3

# コードレビュー: `fetchAllUsers` 全体的に動作はしますが、型安全性・エラーハンドリング・堅牢性に改善余地があります。指摘事項を整理します。 ## 主な問題点 ### 1. 型安全性の欠如(ベストプラクティス) - 戻り値が `Promise<any[]>` で、型の恩恵が得られていない - `response.json()` の結果が暗黙の `any` になり、プロパティの typo などを検出できない ### 2. エラーハンドリングがない(ベストプラクティス) - `response.ok` のチェックがなく、404 や 500 でも `json()` を呼んでしまう - ネットワークエラーや JSON パースエラーが考慮されていない - `data.users` が `undefined` の場合、`data.users.length` でランタイムエラーになる ### 3. 無限ループのリスク(堅牢性) - API のバグなどで常に 100 件返ってくる場合、ループが終わらない - 最大ページ数などの安全弁がない ### 4. 可読性 - インデックスベースの `for` ループで `data.users[i]` が繰り返され、冗長 - マジックナンバー `100` が URL と終了条件の2箇所に分散(変更時に片方だけ直し忘れるリスク) - `let user` は再代入されないので `const` にすべき - 文字列連結はテンプレートリテラルの方が現代的 ### 5. パフォーマンス・設計 - `deleted` ユーザーのフィル…
応答時間 23.1秒出力 3134 トークン

ビジネスメール作成

取引先の田中部長に、納品予定の製品に不具合が見つかり、納期を1週間延期する必要がある旨を伝えるビジネスメールを作成してください。 条件: - 原因は品質検査で軽微な不具合が発見されたため - 代替案として暫定版を先に納品することも可能 - 改めてお詫びの訪問をしたい - 日本のビジネスマナーに沿った丁寧な文面にすること

GPT-5.4 Nano

件名:納品予定の一部延期のお願い(お詫び) 田中部長 いつも大変お世話になっております。〇〇株式会社の〇〇でございます。 このたび、納品を予定しております製品につきまして、品質検査の過程で軽微な不具合が確認されました。つきましては、万全を期すため、誠に恐縮ではございますが納期を **1週間延期** させていただきたく、ご連絡申し上げます。 なお、対応方針としては、品質確認の完了までに時間を要するため、**暫定版の製品を先行して納品**することも可能でございます。田中部長におかれまして、差し支えなければ、下記のいずれをご希望かご教示いただけますと幸いです。 1)完成品(最終版)の納品を1週間延期する 2)暫定版を先に納品し、最終版は改めて納品する また、改めて心よりお詫び申し上げたく、可能でございましたら **お伺いのうえご説明**させていただければと存じます。田中部長のご都合のよろしい日時をお知らせいただけますでしょうか。 ご迷惑をおかけいたしますこと、重ねて深くお詫び申し上げます。引き続き品質管理を徹底し、再発防止にも取り組んでまいりますので、何卒ご理解賜りますようお願い申し上げます。 ―――――――――― 〇〇株式会社 〇〇 (所属) TEL:XXX-XXXX-XXXX E-mail:XXXX@XXXX.co.jp ――――――――――
応答時間 3.2秒出力 421 トークン

Kimi K3

# 納期延期のお詫びメール --- **件名:【お詫び】○○製品 納期延期のご連絡** --- 株式会社○○ ○○部 田中 部長 いつも大変お世話になっております。 株式会社△△の○○でございます。 このたびは、○月○日に納品を予定しておりました「○○(製品名)」につきまして、納期の延期をお願いしなければならない事態となり、深くお詫び申し上げます。 経緯をご説明いたしますと、出荷前の品質検査におきまして、製品の一部に軽微な不具合が発見されました。貴社に安心してご使用いただける製品をお届けするため、修正作業を行う必要があると判断いたした次第です。 つきましては、誠に勝手ながら、納期を下記のとおり変更させていただきたく存じます。 **【変更前】○月○日(○曜日)** **【変更後】○月○日(○曜日)※1週間延期** なお、暫定版とはなりますが、現行の製品を当初の予定どおり先行して納品させていただくことも可能でございます。ご希望がございましたら、遠慮なくお申し付けくださいませ。 また、本件につきましては、改めて直接お詫びに伺いたく存じます。田中様のご都合のよろしい日時をご教示いただけますと幸いです。 貴社には多大なご迷惑をおかけいたしますことを、重ねて深くお詫び申し上げます。今後このようなことがないよう、品質管理体制の一層の強化に努めてまいる所存です。 何卒ご理解賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 --- ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株式会社△△ ○○部 ○○ ○○(氏名) TEL:XXX-XXXX-XXXX Email:xxxx@…
応答時間 17.9秒出力 1916 トークン

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よくある質問

GPT-5.4 NanoとKimi K3、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、Kimi K3は¥2,520で、GPT-5.4 Nanoの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GPT-5.4 NanoとKimi K3のコンテキスト長の違いは?
GPT-5.4 Nanoは400,000トークン、Kimi K3は1,048,576トークンです。
GPT-5.4 NanoとKimi K3、評価が高いのはどちらですか?
公開アリーナの順位ではKimi K3が上です(GPT-5.4 Nano 107位、Kimi K3 2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Kimi K3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 "kimi-k3" 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Kimi K3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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