FastMetal
期間限定 30%オフ日本囜内で実行する DeepSeek V4.1 Flash 1017 が12月4日たで30%オフ詳しく芋る

モデル比范

GPT-5 Mini vs Grok 4.7

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎11月時点

GPT-5 MiniOpenAIずGrok 4.7xAI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 Minix-ai logoGrok 4.7
提䟛元OpenAIxAI
入力100䞇トヌクンあたり¥42Â¥357.4
出力100䞇トヌクンあたり¥336Â¥1,072.2
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥210Â¥894
コンテキスト長400,000 トヌクン500,000 トヌクン
リリヌス日2025/8/72026/9/21
入力モダリティtext, image, filetext, image, file
生成速床 (p50)—202 トヌクン/秒 (n=28)
アリヌナ 総合#180 · ELO 1,390#96 · ELO 1,441
アリヌナ 日本語#128 · ELO 1,364#88 · ELO 1,408
アリヌナ コヌディング#188 · ELO 1,432#91 · ELO 1,494

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、2026-10-28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GPT-5 Mini。出力100䞇トヌクンあたり¥336で、Grok 4.7より69%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.7が䞊です96䜍。GPT-5 Miniは180䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.7が䞊です88䜍。GPT-5 Miniは128䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.7が䞊です91䜍。GPT-5 Miniは188䜍。
  • 長い文曞を扱うならGrok 4.7。コンテキスト長は500,000トヌクンで、GPT-5 Miniの400,000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 Mini

原因: - DB から返っおくる order["price"] が文字列 (䟋: "9.99") になっおおり、数倀挔算に䜿える型になっおいたせん。そのため price ず quantity を掛けようずしたずきに型の䞍敎合で゚ラヌになりたす数倀に倉換しおから掛ける必芁がありたす。 - 金額を扱う堎合は float より Decimal を䜿うのが望たしい䞞め誀差を避けるため。 修正䟋掚奚: Decimal を䜿う、安党に倉換・䟋倖凊理: from decimal import Decimal, InvalidOperation def get_user_orders(user_id): rows = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) orders = [] total = Decimal('0') for r in rows: # 文字列・数倀どちらでも察応しお Decimal に倉換 try: price = Decimal(str(r['price'])) except (InvalidOperation, KeyError): price = Decimal('0') # quantity を敎数に倉換䞍正なら 0 にするなど適宜ハンドリング try:

応答時間 13.7秒出力 1469 トヌクン

Grok 4.7

原因は、`order["price"]` が文字列`str`のたた返っおきおいるこずです。`quantity` は敎数なので、`str * int` になっお `TypeError` になっおいたす。 DBドラむバやカラム型`DECIMAL` / `NUMERIC` / `VARCHAR` などによっおは、数倀のはずの倀が文字列で返るこずがありたす。 修正䟋: ```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"]) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` 金額を正確に扱いたい堎合は `float` ではなく `Decimal` を䜿っおください。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders

応答時間 9.1秒出力 621 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 Mini

以䞋、指摘点ず具䜓的な改善案コヌド䟋付きを瀺したす。可読性・型安党性・堅牢性・パフォヌマンスの芳点を順に取り扱いたす。 䞻な問題点珟状 - any が倚甚されおおり型安党でない - ゚ラヌハンドリングがないHTTP゚ラヌ・JSONパヌス倱敗で䟋倖が投げられる - 配列ルヌプが手続き的for + index、可読性が䜎い - マゞックナンバヌlimit=100がハヌドコヌドされおいる - API が total/pages 情報を返すなら䞊列取埗できるのに逐次取埗しおいる必芁に応じお改善可胜 - メモリ効率の考慮がない倧量ナヌザヌ時に党件配列を返す蚭蚈に泚意 - タむムアりト・リトラむ等の堅牢性察策がない 改善案掚奚実装 - 型定矩を远加するレスポンスず戻り倀 - fetch のステヌタスをチェック、JSON 解析に察する try/catch - filter + map を䜿い可読性を向䞊 - const を倚甚し、再代入は最小化 - limit を定数化 - 必芁なら䞊列取埗や async generator を利甚しおメモリ䜿甚を抑える 以䞋に「シンプルで堅牢な逐次実行版」ず「ペヌゞ数が分かる堎合の䞊列取埗版」、さらに「メモリ効率の良い async iterable逐次消費版」を瀺したす。 1) 掚奚型付け゚ラヌハンドリング読みやすい逐次取埗版 - シンプルで安党。API が次ペヌゞ情報しか返さない堎合に有効。 ```ts type RawUser = { id: string; first_name: str

応答時間 22.0秒出力 2418 トヌクン

Grok 4.7

この関数は「ペヌゞングしながらナヌザヌを集め、削陀枈みを陀倖しお敎圢する」意図は明確ですが、型安党性・倱敗時の挙動・終了条件に改善䜙地がありたす。 ## 䞻な問題 **型ず契玄** - `any` のため、API の圢が倉わっおもコンパむル時に気づけたせん。 - 戻り倀も `any[]` なので、呌び出し偎がフィヌルド名を間違えやすいです。 **゚ラヌ凊理がない** - `fetch` のネットワヌク倱敗、`!response.ok`4xx/5xx、䞍正な JSON がすべお未凊理です。 - `data.users` が無いず `data.users.length` で䟋倖になりたす。 **無限ルヌプの可胜性** - 「100件未満なら終了」だけだず、API が垞に 100 件返す䞍具合や、ペヌゞが進たない堎合に止たりたせん。 - ペヌゞ途䞭でナヌザヌが増枛するず、欠萜や重耇もあり埗たす。可胜なら `total` / `hasNext` / cursor を䜿った方が安党です。 **可読性** - `data.users[i]` の繰り返し、index 付き `for`、`"deleted"` ず `100` のマゞック倀は意図が読み取りにくいです。 - `page` を受け取るず「党件」ではなく「そのペヌゞ以降」になりたす。関数名ず挙動がずれおいたす。 **パフォヌマンス** - ペヌゞ取埗自䜓は䟝存関係があるので逐次 `await` で問題ありたせん。 - ボトルネックはルヌプ内の `push` ではなく、党件をメモリに溜めるこずです。件数が倚いなら asy

応答時間 25.1秒出力 1692 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 Mini

芁点だけ先に結論をたずめたす。 - 問題点 - 珟状のク゚リは order_details ず orders を展開した埌で WHERE に o.created_at を入れおいるため LEFT JOIN が実質的に INNER JOIN になり぀぀も結合順序で倧量行を生成しおしたう倚重結合による爆発。 - GROUP BY に product_name文字列を䜿っおいるため集玄キヌが倧きく、効率が萜ちる。 - 重芁な結合カラムorder_details.product_id、reviews.product_id 等にむンデックスがない。 - orders.status / orders.created_at によるフィルタを効率化するむンデックスがない。 - 泚意orders.amount を order_details 経由で SUM するず、1 泚文に同䞀商品が耇数行ある等で二重カりントする可胜性があるスキヌマ次第。 - 察策優先床順 1. 集玄は「泚文条件で絞った埌」に先にたずめる掟生テヌブルCTE で pre-aggregate。これで倧きな結合を䞀床だけ行い、products 偎に結合する行数を激枛させる。 2. 䞻芁結合列にむンデックスを䜜る - order_details(product_id, order_id) - reviews(product_id) - orders(status, created_at, order_id, amount) たたは order

応答時間 25.7秒出力 3117 トヌクン

Grok 4.7

30秒超の䞻因は、泚文明现ずレビュヌを同時にJOINしおいるこずによる行の増殖ず、絞り蟌みに䜿えるむンデックスがないこずです。集蚈を先に分け、䞊䜍50件だけレビュヌを芋る圢にするず速くなりたす。 ## 問題点 1. **JOINによる行の増殖** ある商品に泚文明现がM件、レビュヌがN件あるず、集蚈前にM×N行になりたす。`COUNT` / `SUM` / `AVG` がレビュヌ数や泚文件数で氎増しされ、結果も性胜も壊れたす。 2. **`WHERE o.created_at ...` が LEFT JOIN を実質 INNER JOIN にしおいる** 条件に合わない泚文は萜ちるので、`orders` は最初から INNER JOIN で問題ありたせん。 3. **むンデックス䞍足** 珟状は `products(id)` ず `orders(order_id)` だけです。日付・ステヌタス・`product_id` で絞れたせん。 4. **`GROUP BY` が商品名** 同名商品が混ざる可胜性がありたす。集蚈キヌは `p.id` にすべきです。 5. **`SUM(o.amount)` の意味** `amount` が泚文ヘッダの金額なら、明现が耇数ある泚文は商品ごずに党額を重耇蚈䞊したす。明现金額なら `order_details` 偎を合蚈しおください。 ## 最適化埌のク゚リ 売䞊集蚈を先に行い、䞊䜍50商品だけレビュヌ平均を取りたす。 ```sql WITH sales AS ( SELE

応答時間 50.0秒出力 3613 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 MiniずGrok 4.7、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 Miniは¥336、Grok 4.7は¥1,072.2で、GPT-5 Miniの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
GPT-5 MiniずGrok 4.7のコンテキスト長の違いは
GPT-5 Miniは400,000トヌクン、Grok 4.7は500,000トヌクンです。
GPT-5 MiniずGrok 4.7、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGrok 4.7が䞊ですGPT-5 Mini 128䜍、Grok 4.7 88䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
GPT-5 MiniずGrok 4.7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-mini" たたは "grok-4.7" 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 MiniずGrok 4.7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 Miniをチャットで詊すGrok 4.7をチャットで詊す

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