GPT-5.6 Sol vs Qwen3.8 Max
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年10月時点）
GPT-5.6 Sol（OpenAI）とQwen3.8 Max（Qwen）を、FastMetalのゲートウェイで実際に呼び出せる条件で比較します。どちらも同じOpenAI互換エンドポイントとAPIキーから利用でき、切り替えは model の文字列を変えるだけです。
スペックと料金
 GPT-5.6 Sol |  Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | Qwen |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥357.4 | ¥336 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥1,787 | ¥1,008 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥1,251 | ¥840 |
| コンテキスト長 | 1,050,000 トークン | 1,000,000 トークン |
| リリース日 | 2026/7/9 | 2026/8/3 |
| 入力モダリティ | file, image, text | text, image |
| 生成速度 (p50) | 215 トークン/秒 (n=26) | 55 トークン/秒 (n=25) |
| アリーナ 総合 | #20 · ELO 1,485 | #22 · ELO 1,483 |
| アリーナ 日本語 | #12 · ELO 1,495 | #25 · ELO 1,472 |
| アリーナ コーディング | #13 · ELO 1,535 | #29 · ELO 1,524 |
料金はFastMetalの単価（税別）です。
順位データ: LMArena leaderboard dataset（lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-08時点）。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。
どちらを選ぶべきか
- 料金重視ならQwen3.8 Max。出力100万トークンあたり¥1,008で、GPT-5.6 Solより44%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGPT-5.6 Solが上です（20位。Qwen3.8 Maxは22位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でGPT-5.6 Solが上です（12位。Qwen3.8 Maxは25位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でGPT-5.6 Solが上です（13位。Qwen3.8 Maxは29位）。
- 長い文書を扱うならGPT-5.6 Sol。コンテキスト長は1,050,000トークンで、Qwen3.8 Maxの1,000,000トークンより広くとれます。
- 迷ったら両方を同じキーで試せます。model の文字列を変えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単価で従量課金されます。
同じプロンプトへの実際の回答
FastMetalのゲートウェイが返した回答をそのまま並べています。ベンチマークの数字ではなく、実際の出力です。
このエラーをデバッグして
以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 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から取得した `price` または `quantity` が数値型ではなく文字列などで返されていることです。金額計算では `float` より誤差のない `Decimal` を使用するのが適切です。
```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"注文データが不正です: {order!r}") from exc
total += price * quantity
return {
"user_id": user_id,
"total": total,…
応答時間 16.2秒出力 812 トークン
Qwen3.8 Max
原因は、`order["price"]` が数値ではなく文字列になっていることです。
エラー内容の
```text
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'
```
は、次のように「文字列 × 整数」を計算しようとしたときに出ます。
```python
"1000" * 2
```
本来は数値として掛け算したいのに、DB から取得した `price` が文字列型になっているため失敗しています。
---
## 考えられる原因
例えば次のようなケースです。
1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっている
2. DB ドライバが価格を文字列として返している
3. データとして `"1000"` のように文字列保存されている
4. SQL 側で文字列として取得してしまっている
現在のコードでは、`price` が文字列のまま掛け算に使われています。
```python
total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders)
```
---
## 簡単な修正
最低限の修正としては、`price` を数値に変換します。
```python
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query(
"SELECT price, quantity FROM orders WHERE user…
応答時間 68.2秒出力 2983 トークン
SQLクエリの最適化
以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 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
主な問題は、`orders` と `reviews` を同時に明細レベルで結合しているため、行数が掛け算で増えていることです。例えば1商品に注文明細100件・レビュー20件があると、集計前に2,000行になります。その結果、処理が遅いだけでなく、`COUNT` と `SUM` もレビュー件数分だけ水増しされています。
## 改善クエリ
注文を商品単位で先に集計し、売上上位50商品を決めてからレビューを集計します。
```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 トークン
Qwen3.8 Max
以下は「500万行規模で30秒以上かかる」場合に、まず疑うべきポイントと改善案です。
このクエリは **インデックス追加だけでなく、クエリ構造自体に大きな問題** があります。
---
## 1. 大きな問題：LEFT JOIN によって集計行数が爆発している
現在のクエリは、`products` に対して `order_details` と `reviews` を両方 `LEFT JOIN` しています。
```sql
LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id
LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id
LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id
```
これにより、例えばある商品に以下がある場合、
- 注文明細：100行
- レビュー：200行
`100 × 200 = 20,000行` に膨らみます。
その結果、
```sql
COUNT(o.order_id)
SUM(o.amount)
```
が **レビュー行数分だけ重複加算** される可能性があります。
つまり、このクエリは遅いだけでなく、結果も正しくない可能性があります。
---
## 2. 改善方針：集計を分離する
注文金額・注文数の集計と、レビュー平均は別々に集計してから結合すべきです。
### 改善後のクエリ例
```sql
WITH order_agg AS (
SELECT
od.produc…
応答時間 106.3秒出力 5133 トークン
ビジネスメール作成
取引先の田中部長に、納品予定の製品に不具合が見つかり、納期を1週間延期する必要がある旨を伝えるビジネスメールを作成してください。 条件： - 原因は品質検査で軽微な不具合が発見されたため - 代替案として暫定版を先に納品することも可能 - 改めてお詫びの訪問をしたい - 日本のビジネスマナーに沿った丁寧な文面にすること
GPT-5.6 Sol
**件名：納品予定延期のお詫びとご相談**
株式会社〇〇
〇〇部 部長
田中 〇〇 様
平素より大変お世話になっております。
株式会社△△の□□でございます。
このたび、〇月〇日に納品を予定しておりました「〇〇製品」につきまして、品質検査の過程で軽微な不具合が確認されました。
万全な状態で納品させていただくため、誠に勝手ながら、納期を当初の予定より1週間延期し、〇月〇日とさせていただきたく存じます。
貴社には多大なるご迷惑をおかけすることとなり、心よりお詫び申し上げます。
なお、お急ぎの場合には、代替案として暫定版を当初の納品予定日までにご用意することも可能でございます。ご要望がございましたら、詳細を調整させていただきますので、お申し付けください。
また、本件につきまして、改めて直接お詫びとご説明に伺いたく存じます。田中様のご都合のよろしい日時をお知らせいただけますと幸いです。
今後は再発防止と品質管理の徹底に努めてまいります。
何卒事情をご賢察のうえ、ご理解を賜りますようお願い申し上げます。
敬具
――――――――――
株式会社△△
〇〇部 □□ □□
〒000-0000 〇〇県〇〇市〇〇
電話：00-0000-0000
メール：xxxxx@example.com
――――――――――
応答時間 11.7秒出力 445 トークン
Qwen3.8 Max
以下は、取引先の田中部長宛に送るビジネスメール文例です。状況に応じて【 】部分を調整してください。
---
件名：納品予定製品の不具合に伴う納期変更のお願い
株式会社【取引先名】
田中部長
平素より大変お世話になっております。
株式会社【自社名】の【氏名】でございます。
このたびは、【製品名】の納品につきまして、ご連絡申し上げました。
現在、納品に向けて最終確認を進めておりましたが、社内の品質検査におきまして、軽微な不具合が発見されました。
お客様へ安心してご利用いただける品質を確保するため、修正および再確認に一定の期間を要する見込みでございます。
つきましては、大変恐縮ではございますが、現在の納品予定を1週間延期させていただきたく、お願い申し上げます。
当初の予定どおりお届けできず、田中部長をはじめ貴社の皆様にご迷惑をおかけしますこと、心よりお詫び申し上げます。
なお、もし急ぎでご確認いただく必要がある場合は、修正前の暫定版を先にお納めすることも可能です。
その場合は、正式な修正版を後日あらためて納品させていただく形となります。
ご都合に合わせて柔軟に対応いたしますので、ご希望がございましたらお知らせいただけますと幸いです。
本来であれば直接お詫び申し上げるべきところではございますが、まずはメールにてご連絡申し上げました。
後日、改めてお詫びとご説明にお伺いしたく存じますので、ご都合のよい日時をお知らせいただけますと幸いです。
このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。
何卒ご容赦賜りま…
応答時間 17.1秒出力 681 トークン
よくある質問
- GPT-5.6 SolとQwen3.8 Max、料金はどちらが安いですか？
- 出力100万トークンあたりGPT-5.6 Solは¥1,787、Qwen3.8 Maxは¥1,008で、Qwen3.8 Maxの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GPT-5.6 SolとQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは？
- GPT-5.6 Solは1,050,000トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
- GPT-5.6 SolとQwen3.8 Max、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではGPT-5.6 Solが上です（GPT-5.6 Sol 12位、Qwen3.8 Max 25位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- GPT-5.6 SolとQwen3.8 Maxを同じAPIキーで使えますか？
- はい。FastMetalのOpenAI互換エンドポイントで、model に "gpt-5.6-sol" または "qwen3.8-max" を指定するだけで切り替えられます。料金はそれぞれの単価で、同じ前払い残高から従量課金されます。
どちらも同じAPIキーで試せます
アカウントを作成してクレジットを追加すれば、GPT-5.6 SolとQwen3.8 MaxをブラウザのチャットとAPIの両方から呼び出せます。月額料金はありません。