GPT-5.6 Terra vs gpt-oss-20b
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年9月時点）
GPT-5.6 Terra（OpenAI）とgpt-oss-20b（OpenAI）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 Terra | gpt-oss-20b | |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | OpenAI |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥357.4 | ¥5.36 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥2,144.4 | ¥25.02 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥1,430 | ¥18 |
| コンテキスト長 | 1,050,000 トークン | 131,072 トークン |
| リリース日 | 2026/7/9 | 2025/8/5 |
| 入力モダリティ | file, image, text | text |
| 生成速度 (p50) | — | — |
| アリーナ 総合 | #45 · ELO 1,466 | #252 · ELO 1,317 |
| アリーナ 日本語 | #20 · ELO 1,467 | #179 · ELO 1,256 |
| アリーナ コーディング | #35 · ELO 1,518 | #232 · ELO 1,369 |
料金はFastMetalの円建て単価（税別）。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。
どちらを選ぶべきか
- 料金重視ならgpt-oss-20b。出力100万トークンあたり¥25.02で、GPT-5.6 Terraより99%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGPT-5.6 Terraが上です（45位。gpt-oss-20bは252位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でGPT-5.6 Terraが上です（20位。gpt-oss-20bは179位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でGPT-5.6 Terraが上です（35位。gpt-oss-20bは232位）。
- 長い文書を扱うならGPT-5.6 Terra。コンテキスト長は1,050,000トークンで、gpt-oss-20bの131,072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 Terra
原因は `order["price"]` が文字列（`str`）として取得されており、数値として扱えていないことです。
```python
order["price"] * order["quantity"]
```
で、例えば以下のような値になっているとエラーになります。
```python
price = "1000" # str
quantity = 2 # int
```
Pythonでは文字列と整数の乗算は本来 `"abc" * 2` のように文字列を繰り返す用途ですが、DBドライバや値の形式によっては数値演算として扱えず、今回のような例外になります。特に `price` が通貨記号・カンマ付き文字列・空文字などの場合も注意が必要です。
## 修正例
金額には浮動小数点数 (`float`) よりも `Decimal` を使うのが安全です。`float` は小数の丸め誤差が起きるためです。
```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…
応答時間 7.4秒出力 761 トークン
gpt-oss-20b
## 1. エラーの原因
```python
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'
```
- `order["price"]` が **文字列 (`str`)** である
- `order["quantity"]` が **整数 (`int`)** である
- `str * int` は演算できないため例外が発生
### 何で `price` が文字列になるのか？
| DB | 典型的な戻り値の型 | 文字列になるケース |
|-----|------------------|---------------------|
| PostgreSQL（psycopg2） | `Decimal` | なし（数値型は `Decimal`） |
| MySQL（mysql‑connector / pymysql） | `Decimal` または `str` | `use_unicode=True` や `cursorclass=` が設定されていると文字列になる |
| SQLite（sqlite3） | `int`/`float` | なし |
したがって、今回使われている `db.query()` では価格列が **文字列として返されている** ことが原因です。
---
## 2. 修正方法
### ① 数値型へキャストして足し算
```python
def get_user_orders(user_id):
# ① クエリ実行
orders = db.quer…
応答時間 10.0秒出力 1365 トークン
コードレビュー
以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…
GPT-5.6 Terra
以下の点を改善できます。
## 主な改善点
### 1. `any` を避けて型を定義する
`Promise<any[]>` や `let allUsers: any[]` では、APIレスポンスの変更やプロパティ名のミスをコンパイル時に検知できません。
- APIレスポンス用の型
- アプリケーション内で使うユーザー型
を分けて定義すると安全です。
### 2. HTTP エラーを確認する
`fetch` は HTTP 404 / 500 でも基本的に例外を投げません。`response.ok` を確認しないと、エラーページを JSON として処理しようとして原因が分かりにくくなります。
### 3. マジックナンバーを定数化する
`100` が複数箇所にあるため、ページサイズ変更時に修正漏れが起こり得ます。
### 4. `filter` と `map` で意図を明確にする
`for` ループ内でフィルタリング・変換・追加を行うより、`filter` と `map` を使うと「削除済みを除外して表示用データに変換する」という処理が読み取りやすくなります。
### 5. `hasMore` は不要
無限ループ + `break`、または `for` ループにすると状態変数を一つ減らせます。
### 6. URL クエリを安全に組み立てる
`URLSearchParams` を使うと、パラメータ追加時やエンコード漏れを防げます。
---
## 改善例
```ts
const PAGE_SIZE = 100;
type ApiUser = {
id:…
応答時間 18.5秒出力 1823 トークン
gpt-oss-20b
## ① ざっくりした実装概要
```ts
async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> {
/* … */
}
```
- 1ページにつき最大100件取得し、`status !== "deleted"` のレコードだけを
`id / name / email` らしき構造体に整形。
- **ページングを手動**で止めるために while‑loop で繰り返し呼び出す
→ 連続で **1 つずつ直列**に `fetch` している。
- `any` をそのまま返している。
- エラー処理・型定義・可読性・パフォーマンスに関しては改善余地が多々ある。
---
## ② 可読性（コードの見やすさ・保守性）を向上させる
| 現状 | 改善案 | 具体例 |
|------|--------|--------|
| ① `any` を使っている | 型を定義し、返却型を `User[]` に | ```ts interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` |
| ② ループの内部でインデックスを使う | `for...of` + デストラクチャリング | ```ts for (const u of data.users) { … } ``` |
| ③ `if (data.users.length < 100)` で終了判定 | `data.users.splice` で終端を判断 | –（設計…
応答時間 62.4秒出力 3181 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 Terra
主な遅延要因は、`order_details` と `reviews` を同時に `products` へ結合している点です。
1 商品に対して注文明細が N 件、レビューが M 件あると、結合結果は **N × M 行** になります。
その結果、遅いだけでなく、現在の `COUNT(o.order_id)` と `SUM(o.amount)` はレビュー件数分だけ水増しされます。
また、`LEFT JOIN orders` なのに `WHERE o.created_at >= ...` を指定しているため、実際には `orders` が存在する商品だけが残り、`LEFT JOIN` の意味が失われています。
## 推奨クエリ
注文集計とレビュー集計を先に商品単位で行い、その後に結合します。
```sql
WITH active_products AS (
SELECT
id,
product_name,
category_id
FROM products
WHERE is_active = true
),
sales AS (
SELECT
od.product_id,
COUNT(*) AS order_count,
SUM(o.amount) AS total_sales
FROM orders o
INNER JOIN order_details od
ON od.order_id = o.or…
応答時間 45.1秒出力 3997 トークン
gpt-oss-20b
## ① なぜ 30 秒かかるのか
| 主要なボトルネック | 具体的な症状 |
|------------------|--------------|
| **テーブルスキャン** | `orders` と `order_details` は 500 万行を超える可能性がある。`WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= …` の条件が **`orders` の単一列にしかインデックスが無いので** まず全行を読み込み、次に結合のために行を再スキャン |
| **結合条件が多い** | `LEFT JOIN` では結合条件を満たせない行もすべて取得しなければならない。`orders` のフィルタは `ON` ではなく `WHERE` に書かれており、`LEFT JOIN` を `INNER JOIN` に変えることで不要な行が結合に入る |
| **GROUP BY のキーが冗長** | `GROUP BY p.product_name , c.category_name` はテーブルスキャン後にしばしば **テキスト列** でグループ化し、索引の恩恵が少ない |
| **ORDER BY と LIMIT** | `ORDER BY total_sales DESC NULLS LAST` は集計結果全体をソートする必要がある。Top‑N を返すだけなので `HAVING COUNT(*)>0` でフィルタした後に `ROW_NUMBER()` を使えば部分ソートで済む |
> 以上の理由で**全行を走査しながら集計**・**ソー…
応答時間 20.4秒出力 2648 トークン
よくある質問
- GPT-5.6 Terraとgpt-oss-20b、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 Terraは¥2,144.4、gpt-oss-20bは¥25.02で、gpt-oss-20bの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GPT-5.6 Terraとgpt-oss-20bのコンテキスト長の違いは？
- GPT-5.6 Terraは1,050,000トークン、gpt-oss-20bは131,072トークンです。
- GPT-5.6 Terraとgpt-oss-20b、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 Terraが上です（GPT-5.6 Terra 20位、gpt-oss-20b 179位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- GPT-5.6 Terraとgpt-oss-20b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-terra" または "gpt-oss-20b" 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 Terraとgpt-oss-20b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。