モデル比較

GPT-6.1 Sol vs gpt-oss-120b

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

GPT-6.1 Sol(OpenAI)とgpt-oss-120b(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

openai logoGPT-6.1 Solopenai logogpt-oss-120b
提供元OpenAIOpenAI
入力(100万トークンあたり)¥357.4¥16
出力(100万トークンあたり)¥1,787¥79
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥1,251¥56
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2026/9/292025/8/5
入力モダリティfile, image, texttext
生成速度 (p50)—328 トークン/秒 (n=17)
アリーナ 総合圏外#208 · ELO 1,352
アリーナ 日本語圏外#141 · ELO 1,327
アリーナ コーディング圏外#216 · ELO 1,390

料金はFastMetalの円建て単価(税別)。

順位データ: LMArena leaderboard dataset(lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-09-25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gpt-oss-120b。出力100万トークンあたり¥79で、GPT-6.1 Solより96%安くなります。
  • 長い文書を扱うならGPT-6.1 Sol。コンテキスト長は1,050,000トークンで、gpt-oss-120b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-6.1 Sol

まず、**提示されたエラーメッセージとコードには不整合があります**。Python では `str * int` は有効で、文字列の繰り返しになります。 ```python "100" * 2 # "100100"(200にはならない) ``` そのため、`price` が文字列、`quantity` が整数だった場合、この掛け算自体ではなく、通常は `sum()` が文字列を足そうとする段階でエラーになります。実際に動いているコードと完全な traceback を確認してください。 ### 想定される原因 DB から取得した `price` が数値ではなく文字列になっている可能性があります。まず実際の値と型を確認します。 ```python for order in orders: print( repr(order["price"]), type(order["price"]), repr(order["quantity"]), type(order["quantity"]), ) ``` ### 修正例 `price` が数値形式の文字列、`quantity` が整数または整数形式の文字列なら、計算前に変換します。金額には、浮動小数点の誤差を避けるため `Decimal` が適しています。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT pr…
応答時間 14.2秒出力 708 トークン

gpt-oss-120b

**原因** `order["price"]` が **文字列** (`str`) で返ってきているため、数値 (`int`/`float`/`Decimal`) と掛け算しようとしたときに ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` が発生しています。 このケースは主に次のいずれかが原因です。 | 可能性 | 内容 | |--------|------| | ① DBドライバが数値列を文字列として取得している | たとえば `psycopg2` の `cursor_factory=RealDictCursor` でも `numeric` が文字列になることがあります。 | | ② テーブル定義が文字列型 (`VARCHAR`, `CHAR`) になっている | `price` カラムが文字列型で保存されている。 | | ③ `SELECT` 文でキャストせずにそのまま取得している | DB側で数値に変換していない。 | **修正方法**は 2 つの方向があります。 --- ## 1️⃣ Python 側で安全に数値へ変換する(最も手軽) ```python from decimal import Decimal, InvalidOperation def get_user_orders(user_id): # db.query の戻り値は dict のリスト(例: [{"price": "12.34", "quantity": "2"}, ..…
応答時間 7.1秒出力 1587 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-6.1 Sol

主な改善点は、**型の明確化、HTTPエラーの処理、ループの簡素化**です。現在の逐次ページ取得は、APIに過度な負荷をかけにくい点では妥当です。 ## 改善点 ### 1. `any` を具体的な型に置き換える APIから受け取るユーザーと、関数が返すユーザーでは構造が異なるため、それぞれ型を定義します。プロパティ名の誤りなどをコンパイル時に検出できます。 ### 2. HTTPエラーを明示的に処理する `fetch` は、404や500では通常rejectされません。`response.ok` を確認し、不正なレスポンスを正常なデータとして処理しないようにします。 ### 3. ループと変数を簡素化する - `for...of` を使い、`data.users[i]` の繰り返しをなくす。 - 再代入しない配列は `const` にする。`const` でも `push` は可能です。 - `"first_name + ' ' + last_name"` はテンプレートリテラルにする。 - ページサイズの `100` は定数化する。 ### 4. ページネーションの終了条件を確認する `users.length < 100` で終了する方法は、**最終ページ以外は必ず100件返る**というAPI仕様に依存します。APIに `hasMore` や `nextCursor` があるなら、それを使う方が確実です。 また、件数が100の倍数の場合、現在の方式では最後に空ページを取得するリクエストが1回発生します。 ## 改善例 以下は、現在と同じページネーション仕様…
応答時間 21.9秒出力 1212 トークン

gpt-oss-120b

## 📋 1. 現行コードの概要と主な課題 | 項目 | 現状 | 問題点・改善余地 | |------|------|-------------------| | **型安全** | `any[]`、`any` で型を放棄 | TypeScript のメリットが失われ、実装ミスがコンパイル時に検出できない | | **可読性** | 変数名が曖昧(`data`、`i`)・文字列結合で名前を組み立てている | 何をしているかが一読で分かりにくい | | **エラーハンドリング** | `fetch` の失敗や `response.ok === false` をチェックしていない | ネットワークエラーで例外がそのままスローされ、呼び出し側が把握しにくい | | **パフォーマンス** | ページ取得を **逐次** に行っている<br>(`while` ループ中で `await`) | ページ数が多いと総待ち時間が `N × latency` になる | | **ミューテーション** | `let` で再代入が多い | 不変性を保つ方がデバッグしやすい | | **ハードコーディング** | `limit=100` がコード中に埋め込まれている | API の変更に脆弱 | | **文字列結合** | `first_name + " " + last_name` | 可読性が低く、`undefined` が入った時に `"undefined"` が出力されるリスク | | **非同期キャンセル** | `AbortController` が未使用 | 長時間待機したままキャ…
応答時間 15.6秒出力 3532 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-6.1 Sol

主な問題は、**JOINによる行数の増幅**と、**注文の絞り込み・JOINに必要なインデックスの不足**です。特に現状のSQLは、性能だけでなく集計結果にも問題がある可能性があります。 以下では、`NULLS LAST` などの構文から **PostgreSQLを想定**して説明します。 ## 1. 現在のSQLの問題点 ### 注文明細 × レビューで集計値が膨らむ 例えば、ある商品に注文明細が10件、レビューが5件あると、JOIN後は最大50行になります。 その結果: - `COUNT(o.order_id)` がレビュー件数分だけ増える - `SUM(o.amount)` もレビュー件数分だけ増える - 不必要に大量の行を集計するため遅くなる **売上とレビューは、それぞれ商品単位に集計してから結合する**のが基本です。 ### `orders` のLEFT JOINが実質的にINNER JOINになっている ```sql WHERE o.created_at >= '2024-04-01' ``` によって、注文が存在しない行は除外されます。したがって現状の結果には、条件に一致する注文がある商品しか含まれません。 この仕様でよければ、注文側は明示的に `INNER JOIN` にできます。 ### 商品名でグループ化している ```sql GROUP BY p.product_name, c.category_name ``` では、同名・同カテゴリの別商品が合算されます。商品別ランキングなら、**商品IDで集計**するべきです。 ##…
応答時間 37.1秒出力 2062 トークン

gpt-oss-120b

## 1. 現状のボトルネック | 項目 | 理由 | |------|------| | **① LEFT JOIN → INNER JOIN に変えられるケース** | `orders` の `status = '完了'` と `created_at >= …` が必ず満たす行だけを集計したいので、`LEFT JOIN` で結合した後に `WHERE o.created_at …` を書くと、`orders` が **NULL** の行も残ってしまい、不要なレコードが大量に産まれます。| | **② フィルタが JOIN 後に適用されている** | `WHERE o.created_at >= …` が **LEFT JOIN** の後に評価されるため、まず **全行** が `orders` と結合され、その後で絞り込む → 5 M 行 × (order_details の行数) の中間結果が膨大。| | **③ インデックスが足りない** | 現在は `products(id)` と `orders(order_id)` だけ。<br>検索条件・結合キーに使っているカラムは全部 **インデックス対象外** なので、フルテーブルスキャンやハッシュジョインが走ります。| | **④ GROUP BY に文字列を直接使っている** | `p.product_name` と `c.category_name` で GROUP BY すると、文字列比較が必要になる上、同名の商品が別 ID で存在したときに正しく集計できません。`p.id` で集計した方がインデックスを活かしやす…
応答時間 13.3秒出力 2901 トークン

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よくある質問

GPT-6.1 Solとgpt-oss-120b、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりGPT-6.1 Solは¥1,787、gpt-oss-120bは¥79で、gpt-oss-120bの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GPT-6.1 Solとgpt-oss-120bのコンテキスト長の違いは?
GPT-6.1 Solは1,050,000トークン、gpt-oss-120bは131,072トークンです。
GPT-6.1 Solとgpt-oss-120b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-6.1-sol" または "gpt-oss-120b" 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-6.1 Solとgpt-oss-120b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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