モデル比較

GPT-5.6 Terra vs Qwen3.8 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年8月時点)

GPT-5.6 Terra(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

openai logoGPT-5.6 Terraqwen logoQwen3.8 Max
提供元OpenAIQwen
入力(100万トークンあたり)¥357.4¥357.4
出力(100万トークンあたり)¥2,144.4¥1,072.2
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥1,430¥894
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2026/7/92026/8/3
入力モダリティfile, image, texttext, image
アリーナ 総合#34 · ELO 1,468圏外
アリーナ 日本語圏外圏外
アリーナ コーディング#22 · ELO 1,521圏外

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Qwen3.8 Max。出力100万トークンあたり¥1,072.2で、GPT-5.6 Terraより50%安くなります。
  • 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、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 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

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 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

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 Terra

件名:納品予定製品の不具合および納期延期のお願い 株式会社〇〇 田中部長様 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「製品名」につきまして、最終品質検査の過程で軽微な不具合が発見されました。 現在、原因の確認および是正対応を進めておりますが、万全な品質を確保したうえで納品させていただくため、誠に勝手ながら納期を1週間延期させていただきたく、ご相談申し上げます。 【変更前納期】〇月〇日(〇) 【変更後納期】〇月〇日(〇) なお、貴社のご予定に支障が生じる場合には、現時点で使用可能な暫定版を先行して納品し、正式版を後日納品する対応も可能でございます。ご都合やご要望をお聞かせいただけますと幸いです。 このたびは、納品直前でのご連絡となり、田中部長様ならびに関係者の皆様に多大なるご迷惑とご心配をおかけいたしますこと、心より深くお詫び申し上げます。 改めまして、弊社より直接お伺いし、経緯のご説明とお詫びを申し上げたく存じます。ご都合のよろしい日時をお知らせいただけましたら幸甚に存じます。 何卒ご理解を賜りますよう、お願い申し上げます。 ―――――――――― 株式会社△△ □□ □□ 部署名 〒000-0000 東京都〇〇区〇〇 TEL:00-0000-0000 E-mail:[email protected] ――――――――――
応答時間 6.1秒出力 452 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

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よくある質問

GPT-5.6 Terra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 Terraは¥2,144.4、Qwen3.8 Maxは¥1,072.2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 TerraとQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは?
GPT-5.6 Terraは1,050,000トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
GPT-5.6 Terra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-terra" 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チャージすれば、GPT-5.6 Terra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。

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