gpt-oss-120b vs MiMo-V2.6-Pro
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年11月時点）
gpt-oss-120b（OpenAI）とMiMo-V2.6-Pro（Xiaomi）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
 gpt-oss-120b | MiMo-V2.6-Pro | |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | Xiaomi |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥16 | ¥73.08 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥79 | ¥146.16 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥56 | ¥146 |
| コンテキスト長 | 131,072 トークン | 1,048,576 トークン |
| リリース日 | 2025/8/5 | 2026/9/21 |
| 入力モダリティ | text | text, image, video, audio |
| 生成速度 (p50) | 307 トークン/秒 (n=28) | 126 トークン/秒 (n=28) |
| アリーナ 総合 | #219 · ELO 1,352 | #29 · ELO 1,480 |
| アリーナ 日本語 | #159 · ELO 1,325 | 圏外 |
| アリーナ コーディング | #226 · ELO 1,389 | #14 · ELO 1,538 |
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、2026-10-28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、MiMo-V2.6-Proより46%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でMiMo-V2.6-Proが上です（29位。gpt-oss-120bは219位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でMiMo-V2.6-Proが上です（14位。gpt-oss-120bは226位）。
- 長い文書を扱うならMiMo-V2.6-Pro。コンテキスト長は1,048,576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-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
MiMo-V2.6-Pro
# エラーの原因と修正
## 原因
エラーメッセージのキーはここです：
```
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'
```
`order["price"]` が **文字列（str）**、`order["price"]` が **整数（int）** として返ってきています。
```
order["price"] → "1000" (str) ← ★ 問題はこちら
order["quantity"] → 3 (int)
```
文字列 × 整数 は計算できないため、`TypeError` が発生しています。
これはデータベースの `price` カラムが **`VARCHAR` / `TEXT` 型** で定義されているか、DBドライバが `price` を文字列として取得していることが原因です。
---
## 修正方法
`price` を数値型（`float`）に変換してください：
```python
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id)
total = sum(float(order["price"]) * order["quantity"] for order in orders) # ← float() を追加
return {"…
応答時間 42.8秒出力 731 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-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
MiMo-V2.6-Pro
# コードレビュー
`fetchAllUsers` 関数を以下の観点で詳細にレビューします。
---
## 🔴 重大な問題
### 1. 型安全性の欠如（`any` の乱用）
```typescript
// ❌ Before
async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> {
let allUsers: any[] = [];
// ✅ After: 型定義を明確にする
interface UserResponse {
id: number;
first_name: string;
last_name: string;
email: string;
status: string;
}
interface UsersApiResponse {
users: UserResponse[];
has_more?: boolean; // APIが提供する場合は使うべき
}
interface User {
id: number;
name: string;
email: string;
}
async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> {
const allUsers: User[] = [];
```
**理由**: `any` はTypeScriptの型安全性を完全に無効化します。コンパイル時にエラーを検出できず、ランタイムエラーの温床になります。…
応答時間 66.4秒出力 2400 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-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
MiMo-V2.6-Pro
# SQLクエリ最適化レポート
## まず現状の問題を診断
このクエリには **性能問題** に加えて、**正しい結果を返していない重大な論理バグ** があります。
---
## 問題①：多重結合による行数爆発（最重要）
```
products ──┬── order_details ── orders (1商品につき N件)
└── reviews (1商品につき M件)
↓
笛卡尔積: N × M 行に膨張！
```
```
例：商品A が「注文3件 × レビュー5件」の場合
→ 15行に増幅して集計 → COUNT・SUM・AVG がすべて誤算
```
| 指標 | 正しい値 | 実際の返り値（増幅時） |
|---|---|---|
| `COUNT(o.order_id)` | 3 | **15** ← 誤 |
| `SUM(o.amount)` | 3万円 | **15万円** ← 誤 |
| `AVG(r.rating)` | 4.2 | **偏った値** ← 誤 |
---
## 問題②：LEFT JOIN が実質 INNER JOIN に化けている
```sql
LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了'
WHERE p.is_active = true
AND o.created_at >=…
応答時間 90.4秒出力 2794 トークン
よくある質問
- gpt-oss-120bとMiMo-V2.6-Pro、料金はどちらが安いですか？
- 出力100万トークンあたりgpt-oss-120bは¥79、MiMo-V2.6-Proは¥146.16で、gpt-oss-120bの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- gpt-oss-120bとMiMo-V2.6-Proのコンテキスト長の違いは？
- gpt-oss-120bは131,072トークン、MiMo-V2.6-Proは1,048,576トークンです。
- gpt-oss-120bとMiMo-V2.6-Pro、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではMiMo-V2.6-Proが上です（gpt-oss-120b 159位、MiMo-V2.6-Pro 29位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- gpt-oss-120bとMiMo-V2.6-Pro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-oss-120b" または "mimo-v2.6-pro" 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-oss-120bとMiMo-V2.6-Pro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。