モデル比范

GPT-5.6 Luna vs Kimi K3.1 Pro

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Kimi K3.1 ProMoonshot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 Lunamoonshotai logoKimi K3.1 Pro
提䟛元OpenAIMoonshot
入力100䞇トヌクンあたり¥33.6Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥201.6Â¥1,680
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥134Â¥1,176
コンテキスト長1,050,000 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2026/7/92026/10/23
入力モダリティfile, image, texttext, image, video
生成速床 (p50)174 トヌクン/秒 (n=27)—
アリヌナ 総合#75 · ELO 1,453圏倖
アリヌナ 日本語#56 · ELO 1,433圏倖
アリヌナ コヌディング#76 · ELO 1,502圏倖

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、2026-10-22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、Kimi K3.1 Proより88%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならGPT-5.6 Luna。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、Kimi K3.1 Proの1,048,576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-5.6 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

Kimi K3.1 Pro

### 原因 `price` が数倀ではなく文字列ずしお扱われおいるため、数倀同士の乗算ができおいたせん。兞型的には、DB の `price` カラムが `VARCHAR/TEXT` になっおいるか、DB アクセス局が倀を文字列ずしお返しおいたす。 `quantity` も文字列で返る堎合があるため、蚈算前に䞡方を明瀺的に数倀ぞ倉換しおください。 ### 修正䟋 金額蚈算では、浮動小数点誀差を避けるため `float` より `Decimal` が適しおいたす。 ```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 = Decimal("0") for order in orders: price = Decimal(str(order["price"])) quantity = int(order["quantity"]) total += price * quantity return { "user_id": user_id, "total": total, "orders": orders, } ``` `Deci

応答時間 197.0秒

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

Kimi K3.1 Pro

党䜓ずしお、党ペヌゞを順に取埗し、`deleted` を陀倖しお返す意図は明確です。本番利甚を前提にするず、優先しお改善したいのは **型安党性・HTTP゚ラヌ凊理・ペヌゞネヌションの終了条件** です。 ## 䞻な改善点 ### 1. `any` をなくし、API型ず返华型を定矩する `Promise<any[]>` や `any[]` では、プロパティ名の typo やAPI仕様ずの䞍䞀臎をコンパむル時に怜出できたせん。 - APIレスポンス甚の `ApiUser` - 加工埌の返华倀甚の `User` を分けお定矩するず、倉換凊理の意図も明確になりたす。 ### 2. `response.ok` を確認する `fetch` は404や500などのHTTP゚ラヌだけでは reject されたせん。珟状は、゚ラヌレスポンスをそのたたJSONずしお凊理し、`data.users.length` などで分かりにくい䟋倖になる可胜性がありたす。 ゚ラヌを空配列に眮き換えず、呌び出し偎で凊理できるよう䟋倖ずしお䌝播させるのがおすすめです。 ### 3. ペヌゞネヌションの前提を明確にする `data.users.length < 100` による終了刀定は、次のAPI仕様を前提にしおいたす。 - サヌバヌが `limit=100` を厳密に尊重する - 最終ペヌゞ以倖は必ず100件返る APIが `hasNext`、`nextCursor`、`totalPages` などを返すなら、配列長ではなくそちらを䜿う方が安党です。なお、最終ペヌゞがちょうど100件の堎 
応答時間 347.7秒

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

Kimi K3.1 Pro

むンデックス远加だけでなく、**JOINによる行の膚匵fan-outを解消する**のが重芁です。元のク゚リは、性胜以前に集蚈結果が䞍正になる可胜性もありたす。 ## 元ク゚リの問題 - ある商品に泚文明现が100行、レビュヌが20件あるず、集蚈前に **2,000行**になりたす。 - そのため、`COUNT(o.order_id)` や `SUM(o.amount)` がレビュヌ数分だけ膚らむこずがありたす。 - `WHERE o.created_at >= ...` があるため、泚文系の `LEFT JOIN` は実質 `INNER JOIN` です。無泚文の商品は陀倖されおいたす。 - `GROUP BY p.product_name, c.category_name` では、同名の別商品たで合䜵する可胜性がありたす。通垞は商品ID単䜍で集蚈すべきです。 ## 曞き換え䟋 泚文集蚈ずレビュヌ集蚈を分離し、レビュヌは売䞊䞊䜍50商品に絞っおから集蚈したす。 ```sql WITH sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM products p JOIN order_details od ON od.product_id = p.id JOIN orders o ON o.order_id = od.o

応答時間 303.5秒

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

GPT-5.6 LunaずKimi K3.1 Pro、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、Kimi K3.1 Proは¥1,680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Kimi K3.1 Proのコンテキスト長の違いは
GPT-5.6 Lunaは1,050,000トヌクン、Kimi K3.1 Proは1,048,576トヌクンです。
GPT-5.6 LunaずKimi K3.1 Pro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 "kimi-k3.1-pro" 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Kimi K3.1 Pro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。

GPT-5.6 Lunaの他の比范

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