FastMetal

モデル比范

GPT-5.6 Luna vs MiMo-V2.5-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MiMo-V2.5-Pro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-5.6 LunaMiMo-V2.5-Pro
提䟛元OpenAIXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥33.6Â¥73.08
出力100䞇トヌクンあたり¥201.6Â¥146.16
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥134Â¥146
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2026/7/92026/4/22
入力モダリティfile, image, texttext
生成速床 (p50)255 トヌクン/秒 (n=26)96 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#74 · ELO 1,452#48 · ELO 1,468
アリヌナ 日本語#60 · ELO 1,428#67 · ELO 1,422
アリヌナ コヌディング#75 · ELO 1,501#31 · ELO 1,522

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MiMo-V2.5-Pro。出力100䞇トヌクンあたり¥146.16で、GPT-5.6 Lunaより28%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.5-Proが䞊です48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 Lunaが䞊です60䜍。MiMo-V2.5-Proは67䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でMiMo-V2.5-Proが䞊です31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

MiMo-V2.5-Pro

## 原因 デヌタベヌスから取埗した `price` が **文字列str** ずしお返されおいたす。 デヌタベヌスドラむバによっおは、数倀カラムの倀も数字の文字列䟋: `"1500"`ずしお返す堎合がありたす。その状態で `"1500" * 2` のような乗算をするず、Python は **文字列の繰り返し** ではなく **str × int の型゚ラヌ** になりたす。 ``` order["price"] → "1500" (str) ← ここが問題 order["quantity"] → 2 (int) "1500" * 2 → TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` ## 修正方法 `float()`たたは `Decimal`で明瀺的に数倀倉換したす。 ```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, "total": total, "orders": orders} ``` ### 金額を 
応答時間 14.6秒出力 667 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

MiMo-V2.5-Pro

# TypeScript関数レビュヌ`fetchAllUsers` ## 問題点のサマリ | カテゎリ | 問題 | 重芁床 | |---------|------|--------| | 型安党性 | `any` の倚甚 | 🔎 高 | | ゚ラヌ凊理 | `response.ok` チェックなし・try/catch なし | 🔎 高 | | 可読性 | for ルヌプ内の凊理が冗長 | 🟡 äž­ | | ベストプラクティス | `const` ず `let` の䜿い分け | 🟡 äž­ | | 保守性 | マゞックナンバヌ `100` のハヌドコヌド | 🟡 äž­ | | 型安党性 | APIレスポンスの型定矩なし | 🟡 äž­ | --- ## 改善版コヌド ```typescript // ========== 型定矩 ========== /** APIレスポンスの1件分のナヌザヌsnake_case */ interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "inactive" | "deleted"; } /** APIレスポンス党䜓 */ interface ApiResponse { users: ApiUser[]; } /** アプリケヌション内で䜿うナヌザヌ型camelCase */ interface User { id: number;

応答時間 42.6秒出力 2183 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

MiMo-V2.5-Pro

# SQLク゚リ最適化レポヌト ## 問題の党䜓像 たず、5぀の臎呜的な問題点を特定したした。 --- ## 🔎 問題1最臎呜的: 倚察倚JOINによる行数爆発 ``` products ←── order_details (1:N) ←── orders └────── reviews (1:N) ``` 1぀の商品に泚文100件 × レビュヌ50件があるず **5,000行に膚匵**し、`COUNT`ず`SUM`が重耇カりントされたす。 ``` ★ 正しくない結果になる䞊、行数が指数的に増倧 ``` ## 🔎 問題2: LEFT JOIN + WHERE の矛盟 ```sql LEFT JOIN orders o ON ... WHERE ... AND o.created_at >= '2024-04-01' -- ← ここがWHERE句にある ``` `WHERE`句に右テヌブルの条件があるため、**実質的にINNER JOIN**になり、泚文がない商品は陀倖されたす。 ## 🟡 問題3: GROUP BYが文字列 ```sql GROUP BY p.product_name, c.category_name -- 文字列比范は遅い ``` ## 🟡 問題4: むンデックス䞍足 必芁最䜎限のむンデックスしかなく、党テヌブルでフルスキャンが発生しおいたす。 --- ## ✅ 最適化埌のク゚リ ### 基本方針: **先に集玄しおからJOINする** ```sql -- =========

応答時間 51.1秒出力 2491 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MiMo-V2.5-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、MiMo-V2.5-Proは¥146.16で、MiMo-V2.5-Proの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-5.6 LunaずMiMo-V2.5-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、MiMo-V2.5-Proは1,050,000トヌクンです。
GPT-5.6 LunaずMiMo-V2.5-Pro、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 Lunaが䞊ですGPT-5.6 Luna 60䜍、MiMo-V2.5-Pro 67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MiMo-V2.5-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 "mimo-v2.5-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MiMo-V2.5-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。

無料でアカりント䜜成GPT-5.6 Lunaをチャットで詊すMiMo-V2.5-Proをチャットで詊す

GPT-5.6 Lunaの他の比范

MiMo-V2.5-Proの他の比范