FastMetal

モデル比范

GPT-5.4 Nano vs Qwen3.7 Max

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Qwen3.7 MaxQwen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 Nanoqwen logoQwen3.7 Max
提䟛元OpenAIQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥35.74Â¥263.58
出力100䞇トヌクンあたり¥223.38Â¥790.75
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥147Â¥659
コンテキスト長400,000 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/3/172026/5/21
入力モダリティfile, image, texttext
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#146 · ELO 1,402#34 · ELO 1,473
アリヌナ 日本語#107 · ELO 1,368圏倖
アリヌナ コヌディング#128 · ELO 1,460#21 · ELO 1,525

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GPT-5.4 Nano。出力100䞇トヌクンあたり¥223.38で、Qwen3.7 Maxより72%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.7 Maxが䞊です34䜍。GPT-5.4 Nanoは146䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.7 Maxが䞊です21䜍。GPT-5.4 Nanoは128䜍。
  • 長い文曞を扱うならQwen3.7 Max。コンテキスト長は1,000,000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

Qwen3.7 Max

### 結論゚ラヌの原因 この゚ラヌの原因は、**デヌタベヌスから取埗した `order["price"]`たたは `order["quantity"]`が数倀型`int` や `float`ではなく、文字列型`str`ずしお返っおきおいる**こずです。 Pythonでは本来 `"100" * 2` のような「文字列 × 敎数」の挔算は `"100100"` ずいう文字列の繰り返しずしお凊理されたすが、フレヌムワヌクやORMの内郚凊理、あるいは実際には `float` ず `str` の挔算であった堎合などに `TypeError` ずしお数孊的な乗算゚ラヌが送出されたす。 いずれにせよ、**「数倀蚈算をしたいのに、デヌタが文字列になっおいる」** こずが根本原因です。これは、デヌタベヌス偎の `price` カラムが `VARCHAR` や `TEXT` 型で定矩されおいる堎合によく起こりたす。 --- ### 修正方法 アプロヌチは3぀ありたす。状況に合わせお遞択しおください。 #### 1. Python偎で型倉換する即効性のある修正 コヌド䞊で明瀺的に数倀`float` たたは `int`にキャストしたす。䟡栌には小数が含たれる可胜性があるため、`float()` を䜿うのが安党です。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id

応答時間 59.2秒出力 3324 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

Qwen3.7 Max

ご提瀺いただいたコヌドは、ペヌゞネヌションの凊理やデヌタの敎圢など、基本的なロゞックは正しく実装されおいたす。 しかし、**TypeScriptの型安党性、゚ラヌハンドリング、可読性、そしお倧芏暡デヌタ時のパフォヌマンスメモリ消費** の芳点から、いく぀か重芁な改善点がありたす。 以䞋にレビュヌ結果ず、改善埌のコヌドを提案したす。 --- ### 🔍 レビュヌポむント #### 1. 型安党性 (TypeScriptベストプラクティス) * **`any` の倚甚:** `Promise<any[]>` や `data` が `any` になっおいるため、TypeScriptの恩恵補完やコンパむル時の゚ラヌ怜知が埗られおいたせん。APIレスポンスず返华甚のむンタヌフェヌスを定矩すべきです。 * **プロパティアクセスの危険性:** `data.users` が存圚しないたたは `null` / `undefined`堎合にランタむム゚ラヌ`TypeError`が発生するリスクがありたす。 #### 2. ゚ラヌハンドリングず堅牢性 * **HTTPステヌタスコヌドの未確認:** `fetch` はネットワヌク゚ラヌオフラむン等以倖でぱラヌを投げたせん404や500でも成功ずみなされたす。`response.ok` のチェックが必須です。 * **無限ルヌプのリスク:** サヌバヌ偎のバグで垞に100件返华され続けた堎合、無限ルヌプに陥りたす。セヌフティネット最倧ペヌゞ数や総件数のチェックがあるず安心です。 #### 3. 可読性 *

応答時間 73.1秒出力 3915 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

Qwen3.7 Max

提瀺されたSQLク゚リには、**パフォヌマンスを著しく䜎䞋させる構造的な問題盎積の発生**ず、**意図しないデヌタ抜出暗黙のINNER JOIN**、そしお**むンデックスの䞍足**ずいう3぀の重倧な問題がありたす。 以䞋に最適化されたク゚リず、必芁なむンデックス、そしお改善点の詳现な解説を提瀺したす。 --- ### 1. 最適化されたSQLク゚リ ```sql WITH SalesAgg AS ( -- 1. 泚文ず泚文詳现を先に集蚈し、商品IDごずの売䞊を䜜る SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o INNER JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ) SELECT p.product_name, c.category_name, s.order_count, s.total_sales, -- 3. レビュヌの平均はLIMIT 50件に察しおのみ蚈算する盞関サブク゚リ (SELECT AVG(r.rating) FROM reviews r WHERE r.product_id = p.id) AS a

応答時間 81.9秒出力 4393 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Qwen3.7 Max、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、Qwen3.7 Maxは¥790.75で、GPT-5.4 Nanoの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-5.4 NanoずQwen3.7 Maxのコンテキスト長の違いは
GPT-5.4 Nanoは400,000トヌクン、Qwen3.7 Maxは1,000,000トヌクンです。
GPT-5.4 NanoずQwen3.7 Max、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではQwen3.7 Maxが䞊ですGPT-5.4 Nano 107䜍、Qwen3.7 Max 34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Qwen3.7 Max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 "qwen3.7-max" 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Qwen3.7 Max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Qwen3.7 Maxをチャットで詊す

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