モデル比較

GPT-5.4 Nano vs MiMo-V2.6-Flash

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MiMo-V2.6-Flash(Xiaomi)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 NanoMiMo-V2.6-Flash
提供元OpenAIXiaomi
入力(100万トークンあたり)¥35.74¥25.02
出力(100万トークンあたり)¥223.38¥50.04
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥147¥50
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2026/3/172026/9/21
入力モダリティfile, image, texttext, image, video, audio
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MiMo-V2.6-Flash。出力100万トークンあたり¥50.04で、GPT-5.4 Nanoより78%安くなります。
  • 長い文書を扱うならMiMo-V2.6-Flash。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

MiMo-V2.6-Flash

## 原因 **`price` がデータベースから文字列 (`str`) で返されている** ことが原因です。 MySQL の `DECIMAL` 列や `VARCHAR` カラムなどは、DB ドライバーによっては **文字列として** レコードを返します。`str` × `int` は文字列の繰り返ししかできないため、`sum()` への集計で `TypeError` が発生します。 ``` order["price"] → "1500" (str) ← ここで型が違う order["quantity"] → 3 (int) "1500" * 3 → TypeError! ``` --- ## 修正 数値型に **明示的に変換** 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) # price / quantity の両方を float に変換してから乗算 total = sum( float(order["price"]) * float(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": o…
応答時間 41.7秒出力 2732 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

MiMo-V2.6-Flash

# コードレビュー: `fetchAllUsers` ## 総評 可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの3つの観点で **多数の改善余地** があります。以下に分類して提案します。 --- ## 1. タイプ安全性 (TypeScript ベストプラクティス) ### ❌ 問題: `any` が多用されている ```typescript // 改善前 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; ``` ```typescript // 改善後: 型を明示的に定義 interface User { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface FetchedUser { id: number; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: User[]; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<FetchedUser[]> { const allUsers: FetchedUser[] = []; ``` > **理由**: `any` を使うとコンパイル時の型チェックが効かず、リフ…
応答時間 93.1秒出力 2043 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

MiMo-V2.6-Flash

# SQLクエリの最適化 ## 1. 現状の問題点を特定する ### 🔴 問題①: カルテジアン積の爆発(最大のボトルネック) ``` products → order_details(1:N)→ orders(1:1) └→ reviews(1:N) 例: 1つの商品に order_details=1000行、reviews=500行 → JOIN後の中間結果 = 1000 × 500 = 500,000行/商品 ❌ ``` **`order_details` と `reviews` を直接JOINすると、行数が掛け算で膨張します。** 500万行のテーブルなら、中間結果は数億〜数百億行になり得ます。 --- ### 🔴 問題②: WHERE句でのLEFT JOINの破壊(バグ) ```sql -- WHERE句にjoinedテーブルの条件がある LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE o.created_at >= '2024-04-01' -- ❌ ここが問題 ``` **`o.created_at >= '2024-04-01'`** がWHERE句にあると: | 仕様値 | `o.created_at`の値 | 結果 | |---|---|---| | 訂約がある | `'2024-05-01'` | `TRUE` → 通過 ✅ | | 訂約がない(NULL) | `NULL` | `NULL`(=不成立)→ **除外** ❌…
応答時間 52.3秒出力 3675 トークン

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よくある質問

GPT-5.4 NanoとMiMo-V2.6-Flash、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、MiMo-V2.6-Flashは¥50.04で、MiMo-V2.6-Flashの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GPT-5.4 NanoとMiMo-V2.6-Flashのコンテキスト長の違いは?
GPT-5.4 Nanoは400,000トークン、MiMo-V2.6-Flashは1,048,576トークンです。
GPT-5.4 NanoとMiMo-V2.6-Flash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 "mimo-v2.6-flash" 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MiMo-V2.6-Flash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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