FastMetal

モデル比范

GPT-5.4 Nano vs MiMo-V2.5

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

GPT-5.4 NanoOpenAIずMiMo-V2.5Xiaomi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-5.4 NanoMiMo-V2.5
提䟛元OpenAIXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥35.74Â¥25.02
出力100䞇トヌクンあたり¥223.38Â¥50.04
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥147Â¥50
コンテキスト長400,000 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2026/3/172026/4/22
入力モダリティfile, image, texttext, audio, image, video
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#146 · ELO 1,402#96 · ELO 1,434
アリヌナ 日本語#107 · ELO 1,368#141 · ELO 1,321
アリヌナ コヌディング#128 · ELO 1,460#81 · ELO 1,491

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならMiMo-V2.5。出力100䞇トヌクンあたり¥50.04で、GPT-5.4 Nanoより78%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.5が䞊です96䜍。GPT-5.4 Nanoは146䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-5.4 Nanoが䞊です107䜍。MiMo-V2.5は141䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.5が䞊です81䜍。GPT-5.4 Nanoは128䜍。
  • 長い文曞を扱うならMiMo-V2.5。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、GPT-5.4 Nanoの400,000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-5.4 Nano

原因は **`price` が文字列strずしお返っおきおいるのに、`quantity` は敎数intずしお蚈算しおいる**ためです。 その結果、ゞェネレヌタ内の `order["price"] * order["quantity"]` で - `order["price"]` = `"1234"` のような **str** - `order["quantity"]` = `2` のような **int** ずなり、`'str' * 2` のような乗算ができずに `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` が発生しおいたす。 --- ## 修正方法2通り ### 1) Python偎で型倉換するたずはこれが簡単 `price` ず `quantity` を数倀に倉換しおから蚈算したす。 ```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, "tota

応答時間 5.5秒出力 642 トヌクン

MiMo-V2.5

## 原因 `order["price"]` の倀が **文字列`str`** ずしお取埗されおいるため、`str * int` の蚈算ができず゚ラヌになっおいたす。 兞型的な原因 - デヌタベヌスの `price` カラムの型が `VARCHAR` / `TEXT` である - ORマッパヌORMやDBドラむバヌが倀を文字列ずしお返しおいる - デヌタの挿入時に文字列で保存された ``` order["price"] → "100"文字列 order["quantity"] → 3敎数 "100" * 3 → TypeError ❌ ``` ## 修正 `order["price"]` を `float`たたは `int`にキャストしおください。 ### 修正埌コヌド ```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"]) * order["quantity"] for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ## より堅牢な修正掚奚 単䞀の箇所だけでなく、`price` や `quantity` が予期せず文字列になっお 
応答時間 28.2秒出力 575 トヌクン

コヌドレビュヌ

以䞋のTypeScript関数をレビュヌしお、可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスの芳点から改善点を提案しおください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo


GPT-5.4 Nano

以䞋の芳点可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティスで改善案を挙げたす。 --- ## 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、誀甚を招きたす。レスポンスの圢ず戻り倀の型を定矩したしょう。 ```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 珟状はむンデックスルヌプで組み立おおおり、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 トヌクン

MiMo-V2.5

# TypeScript関数レビュヌ この関数はペヌゞネヌション付きでナヌザヌを党件取埗する目的のものですが、いく぀か改善点がありたす。 --- ## 🔎 改善点たずめ ### 1. 型安党性の欠劂`any`の乱甚 ```typescript // ❌ Before async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; // ✅ After interface User { id: string; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; }[]; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { const allUsers: User[] = []; ``` --- ### 2. ゚ラヌハンドリングの䞍圚 ```typescript // ✅ 远加すべき゚ラヌハンドリング const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); if

応答時間 19.2秒出力 1707 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-5.4 Nano

以䞋のク゚リは「衚瀺列の集蚈商品別」「耇数テヌブル結合」「結合条件に絞り蟌みo.status」「期間条件o.created_at」が同時に入っおいるため、**珟状のむンデックス䞍足**の圱響を匷く受けおおり、特に `order_details` ず `reviews` が結合の起点になっお倧きく膚らみやすいです。 改善のポむントは䞻に **(1) 結合キヌ甚むンデックス远加、(2) 条件をON/WHEREのどこに眮くべきか、(3) 集蚈前に早く絞るサブク゚リ/CTE、(4) GROUP BYのキヌ芋盎し**です。 --- ## 1) 最重芁結合・絞り蟌みに効くむンデックスを远加する 珟状むンデックスが `products(id)` ず `orders(order_id)` だけなので、ほが確実に䞋蚘が党衚スキャン/巚倧なネストルヌプになりたす。 ### 必須匷く掚奚 #### (A) `order_details` 甚商品→明现→泚文 を蟿るため ク゚リでは `od.product_id = p.id` で結合しおいたす。さらに集蚈で `o.created_at` / `o.status` が効きたすが、たず `order_details` を商品単䜍に玠早く絞る必芁がありたす。 - `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 トヌクン

MiMo-V2.5

# SQLク゚リの最適化 ## 問題点の分析5぀の重倧な問題 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 1. LEFT JOIN + WHERE アンチパタヌン最も深刻 │ │ 2. order_details × orders の倚重JOINで行が爆発的に増加 │ │ 3. むンデックス䞍足JOIN列・フィルタ列にほが未蚭定 │ │ 4. GROUP BY の゜ヌトコストが高い │ │ 5. SELECT結果のポテンシャル実行蚈画が途䞭で砎棄される可胜性 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 問題① LEFT JOIN + WHERE アンチパタヌン最重倧なバグ ```sql -- ❌ 珟状実質INNER JOIN变成 LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE ... AND o.created_at >= '2024-04-01' ``` ``` LEFT JOIN で o が NULL → WHERE で o.created_at >= '2024-

応答時間 77.1秒出力 4919 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GPT-5.4 NanoずMiMo-V2.5、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGPT-5.4 Nanoは¥223.38、MiMo-V2.5は¥50.04で、MiMo-V2.5の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-5.4 NanoずMiMo-V2.5のコンテキスト長の違いは
GPT-5.4 Nanoは400,000トヌクン、MiMo-V2.5は1,050,000トヌクンです。
GPT-5.4 NanoずMiMo-V2.5、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGPT-5.4 Nanoが䞊ですGPT-5.4 Nano 107䜍、MiMo-V2.5 141䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GPT-5.4 NanoずMiMo-V2.5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-5.4-nano" たたは "mimo-v2.5" 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-5.4 NanoずMiMo-V2.5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-5.4 Nanoをチャットで詊すMiMo-V2.5をチャットで詊す

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