FastMetal

モデル比范

gpt-oss-120b vs Solar Pro 4

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Solar Pro 4Upstage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-120bSolar Pro 4
提䟛元OpenAIUpstage
入力100䞇トヌクンあたり¥16Â¥16.08
出力100䞇トヌクンあたり¥79Â¥64.33
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥56Â¥48
コンテキスト長131,072 トヌクン524,288 トヌクン
リリヌス日2025/8/52026/8/10
入力モダリティtexttext
生成速床 (p50)327 トヌクン/秒 (n=25)90 トヌクン/秒 (n=26)
アリヌナ 総合#213 · ELO 1,352#182 · ELO 1,386
アリヌナ 日本語#148 · ELO 1,325#158 · ELO 1,312
アリヌナ コヌディング#221 · ELO 1,389#136 · ELO 1,461

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Solar Pro 4。出力100䞇トヌクンあたり¥64.33で、gpt-oss-120bより19%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でSolar Pro 4が䞊です182䜍。gpt-oss-120bは213䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でgpt-oss-120bが䞊です148䜍。Solar Pro 4は158䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でSolar Pro 4が䞊です136䜍。gpt-oss-120bは221䜍。
  • 長い文曞を扱うならSolar Pro 4。コンテキスト長は524,288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

Solar Pro 4

この゚ラヌの原因ず修正方法を説明したす。 ## 原因 `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、`order["price"]` が文字列`str`型で、`order["quantity"]` が敎数`int`型であるために発生しおいたす。 デヌタベヌスから取埗した `price` フィヌルドが文字列ずしお返されおおり、乗算挔算前に数倀型に倉換されおいないこずが原因です。 ## 修正方法 `price` を数倀型`float` たたは `int`に倉換しおから蚈算するように修正したす。 ```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} ``` ## 远加の改善案 より堅牢なコヌドにするために、以䞋の察策も怜蚎できたす。 ### 1. 型チェックず䟋倖凊理 ```python def get_user_orders(user_id): orders = d

応答時間 3.9秒出力 485 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

Solar Pro 4

提瀺された関数は、ペヌゞネヌションによるデヌタ取埗ずフィルタリングずいう明確な目的を持っおおり、基盀ずなるロゞックは理解しやすいものです。しかし、宣蚀的なコヌドスタむル、型安党性、゚ラヌハンドリング、パフォヌマンスの芳点から改善の䜙地がありたす。 ### 🔍 䞻芁な改善点芳点別 | 芳点 | 珟圚のコヌド | 改善提案 | |------|---------------|----------| | **可読性** | `for` ルヌプ + むンデックスバッファ + 呜什型フィルタリング、文字列連結による名前生成 | `filter` / `map` などの高階関数、テンプレヌトリテラル、構造化代入で宣蚀的に | | **パフォヌマンス** | `hasMore` 切り替え埌に䞍芁な次のリク゚ストが発生する可胜性、ルヌプ内でのオブゞェクト生成がやや冗長 | デヌタ長が `limit` 未満なら即終了、配列メ゜ッドで最適化、`limit` 定数化 | | **ベストプラクティス** | `Promise<any[]>`、゚ラヌハンドリングなし、HTTP 状態コヌド未怜蚌、名称/メヌル生成がハヌドコヌド | ゞェネリック/Interface で型付け、`try/catch` + `response.ok` 怜蚌、オプショナルチェヌン、ドキュメントコメント | --- ### 🛠 リファクタリング䟋 ```typescript interface UserData { id: string | number; first_name?: string; l

応答時間 54.5秒出力 1454 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

Solar Pro 4

# SQLク゚リ最適化案 珟圚のク゚リは30秒以䞊かかるずのこず。以䞋の問題点ず改善策を提案したす。 ## 1. 䞻な問題点 | 問題 | 圱響 | |------|------| | `LEFT JOIN`で`o.status`ず`o.created_at`をフィルタヌ | 実質INNER JOINになり、NULL倀が倚数発生 | | `GROUP BY`前に倧量の行を結合 | メモリ䜿甚量増倧、凊理時間増 | | むンデックス䞍足 | フルテヌブルスキャン発生 | | `LIMIT 50`が最埌に実行 | すべおの集蚈完了埌に絞り蟌み | ## 2. 最適化されたク゚リ ```sql WITH filtered_orders AS ( SELECT order_id, product_id FROM order_details od INNER JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' ), product_aggregates AS ( SELECT p.id, p.product_name, c.category_name, COUNT(DISTINCT fo.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FR

応答時間 44.7秒出力 1114 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Solar Pro 4、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、Solar Pro 4は¥64.33で、Solar Pro 4の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
gpt-oss-120bずSolar Pro 4のコンテキスト長の違いは
gpt-oss-120bは131,072トヌクン、Solar Pro 4は524,288トヌクンです。
gpt-oss-120bずSolar Pro 4、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではgpt-oss-120bが䞊ですgpt-oss-120b 148䜍、Solar Pro 4 158䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
gpt-oss-120bずSolar Pro 4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 "solar-pro4" 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Solar Pro 4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Solar Pro 4をチャットで詊す

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