GPT-5.4 Nano vs Llama 3.1 8B Instruct
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Llama 3.1 8B Instruct（Meta）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 |  Llama 3.1 8B Instruct | |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | Meta |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥35.74 | ¥8.94 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥223.38 | ¥14.3 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥147 | ¥16 |
| 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 | 2024/7/23 |
| 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 | #329 · ELO 1,211 |
| アリーナ 日本語 | #107 · ELO 1,368 | #243 · ELO 1,087 |
| アリーナ コーディング | #128 · ELO 1,460 | #323 · ELO 1,260 |
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Llama 3.1 8B Instruct。出力100万トークンあたり¥14.3で、GPT-5.4 Nanoより94%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。Llama 3.1 8B Instructは329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。Llama 3.1 8B Instructは243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。Llama 3.1 8B Instructは323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、Llama 3.1 8B Instruct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
Llama 3.1 8B Instruct
問題は、`order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が整数 (`int`) であることです。
これは、`orders` がリストではなく、文字列のリストであるためです。
`db.query()` の結果は文字列のリストであるため、各文字列をリストの要素として取得する必要があります。
修正は次のとおりです。
```python
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id)
orders = [order for order in orders] # リストの要素として取得する
total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders)
return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders}
```
また、`float(order["price"])` と `int(order["quantity"])` を使用しているのは、`price` と `quantity` が文字列の場合、演算子 `*` の両側のオペランドが数値でないためです。
応答時間 6.9秒出力 241 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
Llama 3.1 8B Instruct
以下の改善点を提案します。
### 可読性
- **関数名**: `fetchAllUsers`は関数の目的をよく表していますが、`page`パラメータのデフォルト値は`1`に設定されているため、`page`パラメータは実際には`optional`なので、関数名を`fetchUsers`に変更してみましょう。
- **変数名**: `allUsers`、`hasMore`、`currentPage`の変数名はわかりやすいですが、`data`と`user`の変数名は少し短すぎます。`data`は`usersData`に、`user`は`userData`に変更してみましょう。
- **コーディングスタイル**: 1行のコードの数が多い場合、`for`ループ内に`if`ステートメントを追加する場合、または`while`ループ内に条件を追加する場合、改善するためにコードを整理する必要があります。
### パフォーマンス
- **HTTPリクエスト**: 1度に100個のユーザーを取得しますが、実際には何個のユーザーを取得する必要があるかを判断するためのロジックはありません。ユーザーが100個以上ある場合、`while`ループは無限に続き続きます。これは、パフォーマンスが低下する可能性があります。
- **パフォーマンスを改善するために、`fetch` APIの`keepalive`オプションを使用してください**。
### ベストプラクティス
- **関数内でロジックを整理するために、`for`ループを`map`関数に置き換えてください**。これにより、コードを簡略化し、…
応答時間 43.6秒出力 783 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
Llama 3.1 8B Instruct
このクエリは複雑で、さまざまなテーブル間のジョインを含んでいます。以下は改善点と最適化策です。
### 1. インデックスの追加
現在、インデックスは `products(id)` と `orders(order_id)` しか存在しません。クエリは `categories(id)`、`order_details(product_id)`、`reviews(product_id)` にもアクセスします。したがって、インデックスを追加してクエリが実行速度を向上させることができます。
```sql
CREATE INDEX idx_categories_id ON categories(id);
CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details(product_id);
CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews(product_id);
```
### 2. テーブル間のJOINの最適化
JOINは複雑で、JOINが繰り返されるとクエリの実行速度が下がります。クエリ内のJOINを最適化するには、必要なカラムをJOINする前にSELECTを使用します。
```sql
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…
応答時間 38.0秒出力 1025 トークン
よくある質問
- GPT-5.4 NanoとLlama 3.1 8B Instruct、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、Llama 3.1 8B Instructは¥14.3で、Llama 3.1 8B Instructの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GPT-5.4 NanoとLlama 3.1 8B Instructのコンテキスト長の違いは？
- GPT-5.4 Nanoは400,000トークン、Llama 3.1 8B Instructは131,072トークンです。
- GPT-5.4 NanoとLlama 3.1 8B Instruct、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、Llama 3.1 8B Instruct 243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Llama 3.1 8B Instruct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 "llama-3.1-8b-instruct" 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Llama 3.1 8B Instruct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。