モデル比較

GPT-6.1 Sol vs MiniMax M3.1 Flash

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年10月時点)

GPT-6.1 Sol(OpenAI)とMiniMax M3.1 Flash(MiniMax)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 Solminimax logoMiniMax M3.1 Flash
提供元OpenAIMiniMax
入力(100万トークンあたり)¥336¥25.2
出力(100万トークンあたり)¥1,680¥100.8
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥1,176¥76
コンテキスト長1,050,000 トークン1,048,576 トークン
リリース日2026/9/292026/10/19
入力モダリティfile, image, texttext, image
生成速度 (p50)89 トークン/秒 (n=17)—
アリーナ 総合#22 · ELO 1,484圏外
アリーナ 日本語圏外圏外
アリーナ コーディング#10 · ELO 1,540圏外

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、2026-10-15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MiniMax M3.1 Flash。出力100万トークンあたり¥100.8で、GPT-6.1 Solより94%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、MiniMax M3.1 Flashの1,048,576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

MiniMax M3.1 Flash

## 原因 `db.query()` が返した `order["price"]` が、データベース.driver、またはカラムの型定義によって **文字列(`str`)** になっている可能性があります。 コードでは `price` が数値であることを前提にしていますが、実際には文字列と整数を掛け算しているため、金額として計算できません。 price が文字列で返される要因として、次のものがあります。 - `orders.price` カラムが `VARCHAR` / `TEXT` で定義されている - データベースドライバが数値値を文字列として返している - ORM の型設定が文字列になっている ## 修正方法 金額は `float` より、精度誤差を抑えるために `Decimal` を使うのが望ましいです。 ```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 = Decimal("0") for order in orders: price = Decimal(str(order["price"])) quantity = int(order["quantity"]) total…
応答時間 49.3秒

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

MiniMax M3.1 Flash

## 総評 現在の実装は、「APIが常に最大100件を返し、100件未満のページが最後」という前提なら動作します。ただし、型安全性、HTTPエラー処理、ページングの終了判定には改善余地があります。 特に、ページングの判定は固定値 `100` ではなく、APIから `has_next` や `total_pages` などのメタデータを取得 basing にするのが重要です。 ## 主な改善点 ### 1. `any` をやめて型を定義する `Promise<any[]>` では、呼び出し側が返り値の構造を IDE から把握できません。また、APIレスポンスの型と変換後の型も分けて定義すべきです。 ```ts interface User { id: string | number; name: string; email: string; } ``` 標準の `Response.json()` は多くの TypeScript 定義では `any` を返します。単に `as UsersPage` とキャストするだけでは実行時の検証にはならないため、Zodなどのスキーマライブラリを使うのが安全です。 ### 2. HTTPステータスを確認する `fetch` は、404や500でも Promise 自体が reject するとは限りません。現在のコードでは、エラーレスポンスがJSONETTEWO の/usersを含まない場合に、JSONやプロパティアクセスで不明瞭なエラーになります。 必ず `response.ok` を確認します。 ### 3.…
応答時間 129.2秒

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

MiniMax M3.1 Flash

## 主なボトルネック 単にインデックスを追加するだけでは不十分です。現在のクエリには以下の問題があります。 1. **`order_details` と `reviews` の多重結合による行の膨胀** - 1製品に注文10件、レビュー5件Exists場合、結合後は50行になります。 - `COUNT(o.order_id)` は50、`SUM(o.amount)` も金額 Amigapeatを50回加算します。 - `AVG()` の計算量と一時テーブルも増えます。 2. **`LEFT JOIN` が実質 `INNER JOIN` になっている** - `WHERE o.created_at >= ...` のため、対応する注文がない製品は除外されます。 - 意図が「売上0の製品も含む」なら、集計条件を `JOIN` 側へ移す必要があります。 3. **全売上をGROUP BY・ORDER BYしてからLIMITしている** - `LIMIT 50` では集計全体のコストは削減できません。 - 評平均は並び順に影響しないため、順位確定後に上位50製品についてだけ計算できます。 4. **検索条件と結合列のインデックス不足** - `orders(order_id)` は `status`、`created_at` の絞り込みには使えません。 - `order_details.product_id`、`order_details.order_id`、`reviews.product_id` にインデックスがあり…
応答時間 192.2秒

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よくある質問

GPT-6.1 SolとMiniMax M3.1 Flash、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¥1,680、MiniMax M3.1 Flashは¥100.8で、MiniMax M3.1 Flashの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
GPT-6.1 SolとMiniMax M3.1 Flashのコンテキスト長の違いは?
GPT-6.1 Solは1,050,000トークン、MiniMax M3.1 Flashは1,048,576トークンです。
GPT-6.1 SolとMiniMax M3.1 Flash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 "minimax-m3.1-flash" 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MiniMax M3.1 Flash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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