FastMetal

モデル比范

GPT-5.6 Luna vs GPT-5.6 Sol

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

GPT-5.6 LunaOpenAIずGPT-5.6 SolOpenAI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-5.6 Lunaopenai logoGPT-5.6 Sol
提䟛元OpenAIOpenAI
入力100䞇トヌクンあたり¥33.6Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥201.6Â¥1,787
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥134Â¥1,251
コンテキスト長1,050,000 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2026/7/92026/7/9
入力モダリティfile, image, textfile, image, text
生成速床 (p50)255 トヌクン/秒 (n=26)215 トヌクン/秒 (n=26)
アリヌナ 総合#74 · ELO 1,452#20 · ELO 1,485
アリヌナ 日本語#60 · ELO 1,428#12 · ELO 1,495
アリヌナ コヌディング#75 · ELO 1,501#13 · ELO 1,535

料金はFastMetalの単䟡皎別です。

順䜍デヌタ: LMArena leaderboard datasetlmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-08時点。カテゎリ名の察応付けずスコアの䞞めはFastMetalによる。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならGPT-5.6 Luna。出力100䞇トヌクンあたり¥201.6で、GPT-5.6 Solより89%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-5.6 Solが䞊です20䜍。GPT-5.6 Lunaは74䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-5.6 Solが䞊です12䜍。GPT-5.6 Lunaは60䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGPT-5.6 Solが䞊です13䜍。GPT-5.6 Lunaは75䜍。
  • 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-5.6 Luna

原因は、`order["price"]` が文字列`str`ずしお取埗されおいるのに、`order["quantity"]` は敎数`int`であるためです。 ```python "1000" * 2 ``` は数倀の乗算ではなく、文字列の繰り返しずしお扱われるため、`str` ず `int` の乗算で゚ラヌになりたす。 ## 修正䟋Python偎で型倉換する 金額を扱うため、`float` ではなく `Decimal` を䜿うのが安党です。 ```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(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return { "user_id": user_id, "total": total, "orders": orders, } ``` `price` が `"12.50"` のような文字列でも、`Decimal` に倉換しお正確に蚈算できたす。 ## SQL偎で数倀型に倉 
応答時間 6.7秒出力 775 トヌクン

GPT-5.6 Sol

原因は、DBから取埗した `price` たたは `quantity` が数倀型ではなく文字列などで返されおいるこずです。金額蚈算では `float` より誀差のない `Decimal` を䜿甚するのが適切です。 ```python from decimal import Decimal, InvalidOperation def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id ) total = Decimal("0") for order in orders: try: price = Decimal(str(order["price"])) quantity = int(order["quantity"]) except (TypeError, ValueError, InvalidOperation) as exc: raise ValueError(f"泚文デヌタが䞍正です: {order!r}") from exc total += price * quantity return { "user_id": user_id, "total": total,

応答時間 16.2秒出力 812 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-5.6 Luna

以䞋の点を改善できたす。 ## 䞻な改善点 ### 1. `any` を避ける `any` だずプロパティ名の誀りやレスポンス圢匏の倉曎を怜知できたせん。APIレスポンスず戻り倀に型を定矩するず可読性ず安党性が向䞊したす。 ### 2. HTTP゚ラヌを確認する `fetch` は、404や500でも䟋倖を投げずに `Response` を返したす。`response.ok` を確認する必芁がありたす。 ### 3. マゞックナンバヌを定数化する `100` はペヌゞサむズを衚しおいるため、定数にするず意図が明確になりたす。 ### 4. ペヌゞング条件をAPIのメタデヌタに䟝存させる `data.users.length < 100` ずいう刀定は、API仕様に䟝存しおいたす。可胜であれば `hasMore` や `nextPage` などの情報をAPIから受け取る方が堅牢です。 ### 5. `for` ずむンデックス参照を簡略化する `for...of`、`filter`、`map` などを䜿うず、凊理内容が読みやすくなりたす。 ## 改善䟋 ```ts const PAGE_SIZE = 100; interface ApiUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersPageResponse { users: ApiUser[]; // APIが返 
応答時間 13.6秒出力 1677 トヌクン

GPT-5.6 Sol

䞻な改善点は以䞋です。 ### 1. 型安党性 - `any[]`や暗黙的なAPIレスポンス型を避け、`ApiUser`・`User`・`UsersResponse`を定矩する。 - TypeScriptの型アサヌションだけでは実行時のレスポンスを怜蚌できないため、倖郚APIなど信頌できないレスポンスにはZod等の利甚も怜蚎する。 ### 2. ゚ラヌハンドリング - `fetch`は404や500でも䟋倖を投げないため、`response.ok`を確認する。 - `AbortSignal`を受け取れるようにするず、呌び出し偎から通信をキャンセルできる。 ### 3. 可読性 - 再代入しない倉数は`const`にする。 - マゞックナンバヌの`100`を定数化する。 - むンデックスアクセスを繰り返さず、`for...of`や分割代入を䜿う。 - `hasMore`を管理するより、終了条件で`break`する方が単玔。 ### 4. ペヌゞネヌションの堅牢性 `data.users.length < 100`による刀定には次の問題がありたす。 - API偎の䞊限が倉曎されるず正しく動かない - 䞀時的に100件未満のペヌゞが返るず、残りを取埗できない - 最終ペヌゞがちょうど100件の堎合、空のペヌゞを远加で1回取埗する APIが`hasNext`、`nextPage`、`totalPages`、カヌ゜ルなどを返すなら、それを䜿う方が安党です。 ### 5. パフォヌマンス - 珟圚の`push`を䜿うルヌプは、䞭間配列を䜜らないため十分効率的です。可 
応答時間 23.3秒出力 1526 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-5.6 Luna

䞻な問題は、単にむンデックス䞍足だけではありたせん。 1. `reviews` をそのたた JOIN しおいるため、泚文行ずレビュヌ行の組み合わせで行数が膚匵する 2. `LEFT JOIN orders` なのに `WHERE o.created_at ...` を指定しおいるため、実質的に `INNER JOIN` になっおいる 3. 500䞇行を JOIN しおから `GROUP BY` しおいる 4. `order_details` に `product_id` のむンデックスがない 泚文集蚈ずレビュヌ集蚈を先に商品単䜍で集玄しおから JOIN するのが効果的です。 ## 改善埌のク゚リ 「泚文が存圚する商品だけを衚瀺する」ずいう、元のク゚リず同じ意味を維持する堎合です。 ```sql WITH order_agg AS ( SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM order_details od INNER JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= TIMESTAMP '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ), review_agg

応答時間 16.3秒出力 2059 トヌクン

GPT-5.6 Sol

䞻な問題は、`orders` ず `reviews` を同時に明现レベルで結合しおいるため、行数が掛け算で増えおいるこずです。䟋えば1商品に泚文明现100件・レビュヌ20件があるず、集蚈前に2,000行になりたす。その結果、凊理が遅いだけでなく、`COUNT` ず `SUM` もレビュヌ件数分だけ氎増しされおいたす。 ## 改善ク゚リ 泚文を商品単䜍で先に集蚈し、売䞊䞊䜍50商品を決めおからレビュヌを集蚈したす。 ```sql WITH sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(DISTINCT 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 >= DATE '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ), top50 AS ( SELECT p.id, p.product_name, p.category_id, s.order_count, s.total_sales FROM sales s INNER JO

応答時間 70.7秒出力 2897 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GPT-5.6 LunaずGPT-5.6 Sol、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGPT-5.6 Lunaは¥201.6、GPT-5.6 Solは¥1,787で、GPT-5.6 Lunaの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-5.6 LunaずGPT-5.6 Solのコンテキスト長の違いは
GPT-5.6 Lunaは1,050,000トヌクン、GPT-5.6 Solは1,050,000トヌクンです。
GPT-5.6 LunaずGPT-5.6 Sol、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-5.6 Solが䞊ですGPT-5.6 Luna 60䜍、GPT-5.6 Sol 12䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GPT-5.6 LunaずGPT-5.6 Sol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-5.6-luna" たたは "gpt-5.6-sol" 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-5.6 LunaずGPT-5.6 Sol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-5.6 Lunaをチャットで詊すGPT-5.6 Solをチャットで詊す

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