モデル比較

gpt-oss-20b vs Grok 4.7

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

gpt-oss-20b(OpenAI)とGrok 4.7(xAI)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-oss-20bx-ai logoGrok 4.7
提供元OpenAIxAI
入力(100万トークンあたり)¥5.36¥276.2
出力(100万トークンあたり)¥25.02¥828.6
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥18¥691
コンテキスト長131,072 トークン500,000 トークン
リリース日2025/8/52026/9/21
入力モダリティtexttext, image, file
生成速度 (p50)
アリーナ 総合#252 · ELO 1,317圏外
アリーナ 日本語#179 · ELO 1,256圏外
アリーナ コーディング#232 · ELO 1,369圏外

料金はFastMetalの円建て単価(税別)。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。

どちらを選ぶべきか

  • 料金重視ならgpt-oss-20b。出力100万トークンあたり¥25.02で、Grok 4.7より97%安くなります。
  • 長い文書を扱うならGrok 4.7。コンテキスト長は500,000トークンで、gpt-oss-20b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-20b

## 1. エラーの原因 ```python TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` - `order["price"]` が **文字列 (`str`)** である - `order["quantity"]` が **整数 (`int`)** である - `str * int` は演算できないため例外が発生 ### 何で `price` が文字列になるのか? | DB | 典型的な戻り値の型 | 文字列になるケース | |-----|------------------|---------------------| | PostgreSQL(psycopg2) | `Decimal` | なし(数値型は `Decimal`) | | MySQL(mysql‑connector / pymysql) | `Decimal` または `str` | `use_unicode=True` や `cursorclass=` が設定されていると文字列になる | | SQLite(sqlite3) | `int`/`float` | なし | したがって、今回使われている `db.query()` では価格列が **文字列として返されている** ことが原因です。 --- ## 2. 修正方法 ### ① 数値型へキャストして足し算 ```python def get_user_orders(user_id): # ① クエリ実行 orders = db.quer…
応答時間 10.0秒出力 1365 トークン

Grok 4.7

原因は、`order["price"]` が文字列(`str`)のまま返ってきていることです。`quantity` は整数なので、`str * int` になって `TypeError` になっています。 DBドライバやカラム型(`DECIMAL` / `NUMERIC` / `VARCHAR` など)によっては、数値のはずの値が文字列で返ることがあります。 修正例: ```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} ``` 金額を正確に扱いたい場合は `float` ではなく `Decimal` を使ってください。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders…
応答時間 9.1秒出力 621 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-20b

## ① ざっくりした実装概要 ```ts async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { /* … */ } ``` - 1ページにつき最大100件取得し、`status !== "deleted"` のレコードだけを `id / name / email` らしき構造体に整形。 - **ページングを手動**で止めるために while‑loop で繰り返し呼び出す → 連続で **1 つずつ直列**に `fetch` している。 - `any` をそのまま返している。 - エラー処理・型定義・可読性・パフォーマンスに関しては改善余地が多々ある。 --- ## ② 可読性(コードの見やすさ・保守性)を向上させる | 現状 | 改善案 | 具体例 | |------|--------|--------| | ① `any` を使っている | 型を定義し、返却型を `User[]` に | ```ts interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` | | ② ループの内部でインデックスを使う | `for...of` + デストラクチャリング | ```ts for (const u of data.users) { … } ``` | | ③ `if (data.users.length < 100)` で終了判定 | `data.users.splice` で終端を判断 | –(設計…
応答時間 62.4秒出力 3181 トークン

Grok 4.7

この関数は「ページングしながらユーザーを集め、削除済みを除外して整形する」意図は明確ですが、型安全性・失敗時の挙動・終了条件に改善余地があります。 ## 主な問題 **型と契約** - `any` のため、API の形が変わってもコンパイル時に気づけません。 - 戻り値も `any[]` なので、呼び出し側がフィールド名を間違えやすいです。 **エラー処理がない** - `fetch` のネットワーク失敗、`!response.ok`(4xx/5xx)、不正な JSON がすべて未処理です。 - `data.users` が無いと `data.users.length` で例外になります。 **無限ループの可能性** - 「100件未満なら終了」だけだと、API が常に 100 件返す不具合や、ページが進まない場合に止まりません。 - ページ途中でユーザーが増減すると、欠落や重複もあり得ます。可能なら `total` / `hasNext` / cursor を使った方が安全です。 **可読性** - `data.users[i]` の繰り返し、index 付き `for`、`"deleted"` と `100` のマジック値は意図が読み取りにくいです。 - `page` を受け取ると「全件」ではなく「そのページ以降」になります。関数名と挙動がずれています。 **パフォーマンス** - ページ取得自体は依存関係があるので逐次 `await` で問題ありません。 - ボトルネックはループ内の `push` ではなく、全件をメモリに溜めることです。件数が多いなら asy…
応答時間 25.1秒出力 1692 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-20b

## ① なぜ 30 秒かかるのか | 主要なボトルネック | 具体的な症状 | |------------------|--------------| | **テーブルスキャン** | `orders` と `order_details` は 500 万行を超える可能性がある。`WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= …` の条件が **`orders` の単一列にしかインデックスが無いので** まず全行を読み込み、次に結合のために行を再スキャン | | **結合条件が多い** | `LEFT JOIN` では結合条件を満たせない行もすべて取得しなければならない。`orders` のフィルタは `ON` ではなく `WHERE` に書かれており、`LEFT JOIN` を `INNER JOIN` に変えることで不要な行が結合に入る | | **GROUP BY のキーが冗長** | `GROUP BY p.product_name , c.category_name` はテーブルスキャン後にしばしば **テキスト列** でグループ化し、索引の恩恵が少ない | | **ORDER BY と LIMIT** | `ORDER BY total_sales DESC NULLS LAST` は集計結果全体をソートする必要がある。Top‑N を返すだけなので `HAVING COUNT(*)>0` でフィルタした後に `ROW_NUMBER()` を使えば部分ソートで済む | > 以上の理由で**全行を走査しながら集計**・**ソー…
応答時間 20.4秒出力 2648 トークン

Grok 4.7

30秒超の主因は、注文明細とレビューを同時にJOINしていることによる行の増殖と、絞り込みに使えるインデックスがないことです。集計を先に分け、上位50件だけレビューを見る形にすると速くなります。 ## 問題点 1. **JOINによる行の増殖** ある商品に注文明細がM件、レビューがN件あると、集計前にM×N行になります。`COUNT` / `SUM` / `AVG` がレビュー数や注文件数で水増しされ、結果も性能も壊れます。 2. **`WHERE o.created_at ...` が LEFT JOIN を実質 INNER JOIN にしている** 条件に合わない注文は落ちるので、`orders` は最初から INNER JOIN で問題ありません。 3. **インデックス不足** 現状は `products(id)` と `orders(order_id)` だけです。日付・ステータス・`product_id` で絞れません。 4. **`GROUP BY` が商品名** 同名商品が混ざる可能性があります。集計キーは `p.id` にすべきです。 5. **`SUM(o.amount)` の意味** `amount` が注文ヘッダの金額なら、明細が複数ある注文は商品ごとに全額を重複計上します。明細金額なら `order_details` 側を合計してください。 ## 最適化後のクエリ 売上集計を先に行い、上位50商品だけレビュー平均を取ります。 ```sql WITH sales AS ( SELE…
応答時間 50.0秒出力 3613 トークン

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よくある質問

gpt-oss-20bとGrok 4.7、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-20bは¥25.02、Grok 4.7は¥828.6で、gpt-oss-20bの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
gpt-oss-20bとGrok 4.7のコンテキスト長の違いは?
gpt-oss-20bは131,072トークン、Grok 4.7は500,000トークンです。
gpt-oss-20bとGrok 4.7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-20b" または "grok-4.7" 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-20bとGrok 4.7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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