FastMetal

モデル比范

gpt-oss-120b vs Kimi K2.6

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

gpt-oss-120bOpenAIずKimi K2.6Moonshot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-oss-120bmoonshotai logoKimi K2.6
提䟛元OpenAIMoonshot
入力100䞇トヌクンあたり¥16Â¥126
出力100䞇トヌクンあたり¥79Â¥588
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥56Â¥420
コンテキスト長131,072 トヌクン262,144 トヌクン
リリヌス日2025/8/52026/4/20
入力モダリティtexttext, image
生成速床 (p50)327 トヌクン/秒 (n=25)35 トヌクン/秒 (n=15)
アリヌナ 総合#213 · ELO 1,352#58 · ELO 1,461
アリヌナ 日本語#148 · ELO 1,325#43 · ELO 1,441
アリヌナ コヌディング#221 · ELO 1,389#42 · ELO 1,516

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、2026-10-08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-oss-120b。出力100䞇トヌクンあたり¥79で、Kimi K2.6より87%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K2.6が䞊です58䜍。gpt-oss-120bは213䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K2.6が䞊です43䜍。gpt-oss-120bは148䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K2.6が䞊です42䜍。gpt-oss-120bは221䜍。
  • 長い文曞を扱うならKimi K2.6。コンテキスト長は262,144トヌクンで、gpt-oss-120bの131,072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-oss-120b

**原因** `order["price"]` が **文字列** (`str`) で返っおきおいるため、数倀 (`int`/`float`/`Decimal`) ず掛け算しようずしたずきに ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` が発生しおいたす。 このケヌスは䞻に次のいずれかが原因です。 | 可胜性 | 内容 | |--------|------| | ① DBドラむバが数倀列を文字列ずしお取埗しおいる | たずえば `psycopg2` の `cursor_factory=RealDictCursor` でも `numeric` が文字列になるこずがありたす。 | | ② テヌブル定矩が文字列型 (`VARCHAR`, `CHAR`) になっおいる | `price` カラムが文字列型で保存されおいる。 | | ③ `SELECT` 文でキャストせずにそのたた取埗しおいる | DB偎で数倀に倉換しおいない。 | **修正方法**は 2 ぀の方向がありたす。 --- ## 1⃣ Python 偎で安党に数倀ぞ倉換する最も手軜 ```python from decimal import Decimal, InvalidOperation def get_user_orders(user_id): # db.query の戻り倀は dict のリスト䟋: [{"price": "12.34", "quantity": "2"}, ..

応答時間 7.1秒出力 1587 トヌクン

Kimi K2.6

この゚ラヌの原因は、**デヌタベヌスから取埗した `price`たたは `quantity`の倀が文字列`str`型のたた蚈算に䜿われおいる**こずです。 `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` ずいう゚ラヌは、`"100"` のような文字列ず `2` のような敎数を `*` で乗算しようずした際に発生したす。 ## 原因 倚くのデヌタベヌスドラむバでは、ク゚リ結果を蟞曞圢匏で返す際、数倀カラム`DECIMAL`, `INT` などの倀が自動的にPythonの数倀型に倉換されず、**文字列ずしお返される**こずがありたす。 そのため `order["price"]` が `"1500.00"` のような文字列になっおおり、`order["quantity"]`敎数ずの乗算で型゚ラヌが発生しおいたす。 ## 修正方法 蚈算時に明瀺的に数倀型に倉換しおください。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # priceをfloatたたはDecimalに、quantityをintに倉換 total = sum( float(order["price"]) * int(order["quantity"])

応答時間 30.4秒出力 1132 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-oss-120b

## 📋 1. 珟行コヌドの抂芁ず䞻な課題 | 項目 | 珟状 | 問題点・改善䜙地 | |------|------|-------------------| | **型安党** | `any[]`、`any` で型を攟棄 | TypeScript のメリットが倱われ、実装ミスがコンパむル時に怜出できない | | **可読性** | 倉数名が曖昧`data`、`i`・文字列結合で名前を組み立おおいる | 䜕をしおいるかが䞀読で分かりにくい | | **゚ラヌハンドリング** | `fetch` の倱敗や `response.ok === false` をチェックしおいない | ネットワヌク゚ラヌで䟋倖がそのたたスロヌされ、呌び出し偎が把握しにくい | | **パフォヌマンス** | ペヌゞ取埗を **逐次** に行っおいる<br>`while` ルヌプ䞭で `await` | ペヌゞ数が倚いず総埅ち時間が `N × latency` になる | | **ミュヌテヌション** | `let` で再代入が倚い | 䞍倉性を保぀方がデバッグしやすい | | **ハヌドコヌディング** | `limit=100` がコヌド䞭に埋め蟌たれおいる | API の倉曎に脆匱 | | **文字列結合** | `first_name + " " + last_name` | 可読性が䜎く、`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` が未䜿甚 | 長時間埅機したたたキャ 
応答時間 15.6秒出力 3532 トヌクン

Kimi K2.6

以䞋、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たずめ、最終的な掚奚コヌドを提瀺したす。 --- ## 🔎 䞻芁な問題点 ### 1. 型安党性の欠劂 `any[]` が倚く䜿甚されおおり、コンパむル時の型チェックが機胜したせん。API レスポンスの構造や返华倀が䞍明瞭です。 ### 2. ゚ラヌハンドリングの欠劂 - `fetch` 倱敗時ネットワヌク゚ラヌ - HTTP ゚ラヌレスポンス4xx/5xx時の `response.ok` チェック - `data.users` が `undefined` や配列でない堎合 いずれも考慮されおいたせん。 ### 3. メモリ・パフォヌマンス䞊の懞念 - すべおのナヌザヌを `allUsers` に蓄積し、関数終了時たでメモリに保持したす。数䞇件のデヌタがある堎合に顕著な負荷ずなりたす。 - `for` ルヌプ内での個別 `push` は、配列の再割り圓おresizeが頻発しやすく、倧芏暡デヌタではやや非効率です。 ### 4. 可読性の問題 - `data.users[i]` を郜床蚘述しおおり冗長です。 - ペヌゞネヌション終了条件ずルヌプ制埡が分散しおおり、意図が読み取りにくいです。 ### 5. 堅牢性の問題 - **無限ルヌプのリスク**API が䜕らかの理由で垞に 100 件を返し続けるず、氞遠にルヌプしたす。 - **キャンセル機構の欠劂**コンポヌネントの Unmount 時などにリク゚ストを䞭止する手段がありたせん。 --- ## ✅ 改善版コヌド ###

応答時間 102.2秒出力 3552 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-oss-120b

## 1. 珟状のボトルネック | 項目 | 理由 | |------|------| | **① LEFT JOIN → INNER JOIN に倉えられるケヌス** | `orders` の `status = '完了'` ず `created_at >= 
` が必ず満たす行だけを集蚈したいので、`LEFT JOIN` で結合した埌に `WHERE o.created_at 
` を曞くず、`orders` が **NULL** の行も残っおしたい、䞍芁なレコヌドが倧量に産たれたす。| | **② フィルタが JOIN 埌に適甚されおいる** | `WHERE o.created_at >= 
` が **LEFT JOIN** の埌に評䟡されるため、たず **å…šè¡Œ** が `orders` ず結合され、その埌で絞り蟌む → 5 M 行 × (order_details の行数) の䞭間結果が膚倧。| | **③ むンデックスが足りない** | 珟圚は `products(id)` ず `orders(order_id)` だけ。<br>怜玢条件・結合キヌに䜿っおいるカラムは党郚 **むンデックス察象倖** なので、フルテヌブルスキャンやハッシュゞョむンが走りたす。| | **④ GROUP BY に文字列を盎接䜿っおいる** | `p.product_name` ず `c.category_name` で GROUP BY するず、文字列比范が必芁になる䞊、同名の商品が別 ID で存圚したずきに正しく集蚈できたせん。`p.id` で集蚈した方がむンデックスを掻かしやす 
応答時間 13.3秒出力 2901 トヌクン

Kimi K2.6

このク゚リのボトルネックは䞻に以䞋の3点です。 1. **Cartesian Explosionファンアりト**: `order_details` ず `reviews` が䞡方ずも `products` に察しお1察倚の関係です。これらを同時にLEFT JOINするず、ある商品に100件の泚文明现ず50件のレビュヌがあれば、集玄前に100×505,000行の䞭間行が発生したす。500䞇行のテヌブルでこれが起きるず、GROUP BYが数十億行のデカルト積を凊理するこずになり、極端に遅くなりたす。 2. **むンデックス䞍足**: `order_details.product_id`、`reviews.product_id`、`products.is_active`、`orders` の怜玢条件に察するむンデックスが存圚したせん。 3. **WHERE句での倖郚テヌブル絞り蟌み**: `o.created_at >= '2024-04-01'` がWHERE句にあるため、LEFT JOINの意味が実質倱われ、か぀集玄**前**にフィルタできず最適化を劚げおいたす。 --- ### 最適化方針 **根本察策は「子テヌブルを先に集玄しおからJOINする」こずです。** これにより、䞭間結果の爆発を防ぎ、GROUP BYも䞍芁になりたす。 #### 改善埌のク゚リ ```sql WITH order_stats AS ( -- ① ordersを先に絞り、order_detailsずJOINしおproduct_id単䜍で集玄 SELECT od.

応答時間 108.9秒出力 4727 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

gpt-oss-120bずKimi K2.6、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりgpt-oss-120bは¥79、Kimi K2.6は¥588で、gpt-oss-120bの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
gpt-oss-120bずKimi K2.6のコンテキスト長の違いは
gpt-oss-120bは131,072トヌクン、Kimi K2.6は262,144トヌクンです。
gpt-oss-120bずKimi K2.6、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではKimi K2.6が䞊ですgpt-oss-120b 148䜍、Kimi K2.6 43䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
gpt-oss-120bずKimi K2.6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-oss-120b" たたは "kimi-k2.6" 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-oss-120bずKimi K2.6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-oss-120bをチャットで詊すKimi K2.6をチャットで詊す

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