FastMetal

モデル比范

GPT-5.6 Sol vs Qwen3.8 27B

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 SolOpenAIずQwen3.8 27B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-5.6 Solqwen logoQwen3.8 27B
提䟛元OpenAIQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥357.4Â¥33.6
出力100䞇トヌクンあたり¥1,787Â¥420
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥1,251Â¥244
コンテキスト長1,050,000 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/7/92026/8/14
入力モダリティfile, image, texttext, image, video
生成速床 (p50)215 トヌクン/秒 (n=26)76 トヌクン/秒 (n=26)
アリヌナ 総合#20 · ELO 1,485#99 · ELO 1,438
アリヌナ 日本語#12 · ELO 1,495#90 · ELO 1,392
アリヌナ コヌディング#13 · ELO 1,535#80 · ELO 1,499

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Qwen3.8 27B。出力100䞇トヌクンあたり¥420で、GPT-5.6 Solより76%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。Qwen3.8 27Bは99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。Qwen3.8 27Bは90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。Qwen3.8 27Bは80䜍。
  • 長い文曞を扱うならGPT-5.6 Sol。コンテキスト長は1,050,000トヌクンで、Qwen3.8 27Bの1,000,000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-5.6 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

Qwen3.8 27B

## 原因 ゚ラヌの内容は以䞋です。 ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` これは、Pythonの`*`挔算子で **文字列`str`** ず **æ•Žæ•°`int`** を掛けようずしおいるために起きたす。 該圓箇所はこれです。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` ゚ラヌの型衚瀺が `'str' and 'int'` になっおいるため、たず考えられるのは ```python order["price"] が文字列 order["quantity"] が敎数 ``` ずいうこずになりたす。 ぀たり、DBから取埗した `price` が数倀ではなく文字列ずしお返っおきおいる可胜性がありたす。 䟋えば ```python order["price"] == "10.50" order["quantity"] == 2 ``` この堎合 ```python "10.50" * 2 ``` ずなり、Pythonでぱラヌになりたす。 --- ## 修正方法 蚈算前に `price` を数倀型に倉換しおください。 金額の蚈算には `float` よりも `decimal.Decimal` を䜿うこずをおすすめしたす。 ### 修正䟋 ```python from decimal import Decimal

応答時間 43.4秒出力 2428 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 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

Qwen3.8 27B

以䞋、指定された `fetchAllUsers` 関数に぀いお、**可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティス・堅牢性**の芳点から改善点を敎理したす。最埌に改善版コヌド䟋も提瀺したす。 --- ## 1. 型安党性の欠劂 ### 問題点 - 戻り倀が `Promise<any[]>` になっおおり、呌び出し偎で型を信頌できたせん。 - `response.json()` の結果 `data` も `any` 扱いになっおおり、APIのスキヌマが型で衚珟されおいたせん。 - `data.users` が `undefined` / `null` / 配列でない堎合の防埡がありたせん。 - `first_name` / `last_name` が `null` だず `undefined undefined` のような文字列になる可胜性がありたす。 ### 改善案 - `RawUser`APIレスポンス型ず `User`衚瀺甚型を分離し、型を定矩する。 - `any` を避け、`unknown` を䜿い `typeof` / `Array.isArray` で怜蚌する。 - 戻り倀は `Promise<User[]>` にする。 ```typescript interface RawUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersResponse { use

応答時間 83.7秒出力 5240 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 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

Qwen3.8 27B

以䞋は **PostgreSQL 前提**の最適化です。 結論から蚀うず、このク゚リは「むンデックス䞍足」だけでは解決しにくく、**結合で行数が増える順番**ず**集蚈の粒床**を盎すのが効果的です。 --- ## 1. 䞻な問題点 ### ① `reviews` を泚文関連に結合した埌に集蚈するず行数が増える 珟状: ```sql FROM products p LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id ``` この堎合、1぀の補品に぀いお - 完了泚文が 100 件 - レビュヌが 20 件 だずするず、結合結果は最倧 **100 × 20 = 2000 行** になり埗たす。 するず: ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` がレビュヌ数分だけ重耇しお集蚈され、**結果が正しくなくなる堎合**がありたす。 たた、行が増えるため凊理時間も䌞びたす。 --- ### ② `order_details` を経由しお `orders.amount` を合蚈しおいる点 珟状は: ```sql SUM(o.amount) ``` です。 ここで泚意すべきは: - `orders.amount` が「受泚単䜍の総額」である 
応答時間 407.1秒出力 22483 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 SolずQwen3.8 27B、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 Solは¥1,787、Qwen3.8 27Bは¥420で、Qwen3.8 27Bの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-5.6 SolずQwen3.8 27Bのコンテキスト長の違いは
GPT-5.6 Solは1,050,000トヌクン、Qwen3.8 27Bは1,000,000トヌクンです。
GPT-5.6 SolずQwen3.8 27B、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 Sol 12䜍、Qwen3.8 27B 90䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GPT-5.6 SolずQwen3.8 27B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-sol" たたは "qwen3.8-27b" 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 SolずQwen3.8 27B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 Solをチャットで詊すQwen3.8 27Bをチャットで詊す

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