モデル比范

GPT-5.6 Luna vs MiMo-V2.6-Pro

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

GPT-5.6 LunaOpenAIずMiMo-V2.6-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-V2.6-Pro
提䟛元OpenAIXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥35.74Â¥77.73
出力100䞇トヌクンあたり¥214.44Â¥155.47
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥143Â¥155
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2026/7/92026/9/21
入力モダリティfile, image, texttext, image, video, audio
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#67 · ELO 1,452圏倖
アリヌナ 日本語#42 · ELO 1,439圏倖
アリヌナ コヌディング#71 · ELO 1,498圏倖

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MiMo-V2.6-Pro。出力100䞇トヌクンあたり¥155.47で、GPT-5.6 Lunaより27%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、MiMo-V2.6-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

MiMo-V2.6-Pro

# ゚ラヌの原因ず修正 ## 原因 ゚ラヌメッセヌゞのキヌはここです ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` `order["price"]` が **文字列str**、`order["price"]` が **敎数int** ずしお返っおきおいたす。 ``` order["price"] → "1000" (str) ← ★ 問題はこちら order["quantity"] → 3 (int) ``` 文字列 × 敎数 は蚈算できないため、`TypeError` が発生しおいたす。 これはデヌタベヌスの `price` カラムが **`VARCHAR` / `TEXT` 型** で定矩されおいるか、DBドラむバが `price` を文字列ずしお取埗しおいるこずが原因です。 --- ## 修正方法 `price` を数倀型`float`に倉換しおください ```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"]) * order["quantity"] for order in orders) # ← float() を远加 return {"

応答時間 42.8秒出力 731 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-V2.6-Pro

# コヌドレビュヌ `fetchAllUsers` 関数を以䞋の芳点で詳现にレビュヌしたす。 --- ## 🔎 重倧な問題 ### 1. 型安党性の欠劂`any` の乱甚 ```typescript // ❌ Before async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; // ✅ After: 型定矩を明確にする interface UserResponse { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersApiResponse { users: UserResponse[]; has_more?: boolean; // APIが提䟛する堎合は䜿うべき } interface User { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { const allUsers: User[] = []; ``` **理由**: `any` はTypeScriptの型安党性を完党に無効化したす。コンパむル時に゚ラヌを怜出できず、ランタむム゚ラヌの枩床になりたす。 
応答時間 66.4秒出力 2400 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-V2.6-Pro

# SQLク゚リ最適化レポヌト ## たず珟状の問題を蚺断 このク゚リには **性胜問題** に加えお、**正しい結果を返しおいない重倧な論理バグ** がありたす。 --- ## 問題①倚重結合による行数爆発最重芁 ``` products ──┬── order_details ── orders (1商品に぀き Nä»¶) └── reviews (1商品に぀き Mä»¶) ↓ 笛卡尔積: N × M 行に膚匵 ``` ``` 䟋商品A が「泚文3ä»¶ × レビュヌ5件」の堎合 → 15行に増幅しお集蚈 → COUNT・SUM・AVG がすべお誀算 ``` | 指暙 | 正しい倀 | 実際の返り倀増幅時 | |---|---|---| | `COUNT(o.order_id)` | 3 | **15** ← 誀 | | `SUM(o.amount)` | 3䞇円 | **15䞇円** ← 誀 | | `AVG(r.rating)` | 4.2 | **偏った倀** ← 誀 | --- ## 問題②LEFT JOIN が実質 INNER JOIN に化けおいる ```sql LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE p.is_active = true AND o.created_at >=

応答時間 90.4秒出力 2794 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-V2.6-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¥214.44、MiMo-V2.6-Proは¥155.47で、MiMo-V2.6-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-V2.6-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-V2.6-Proは1,048,576トヌクンです。
GPT-5.6 LunaずMiMo-V2.6-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-v2.6-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-V2.6-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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