FastMetal

モデル比范

Grok 4.5 vs Inkling

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

Grok 4.5xAIずInklingThinking Machines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

x-ai logoGrok 4.5Inkling
提䟛元xAIThinking Machines
入力100䞇トヌクンあたり¥357.4Â¥159.6
出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2Â¥680.4
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥894Â¥500
コンテキスト長500,000 トヌクン524,288 トヌクン
リリヌス日2026/7/82026/7/17
入力モダリティtext, image, filetext, image, audio
生成速床 (p50)126 トヌクン/秒 (n=26)120 トヌクン/秒 (n=20)
アリヌナ 総合#51 · ELO 1,466#95 · ELO 1,441
アリヌナ 日本語#42 · ELO 1,442#56 · ELO 1,430
アリヌナ コヌディング#47 · ELO 1,513#91 · ELO 1,492

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Inkling。出力100䞇トヌクンあたり¥680.4で、Grok 4.5より37%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.5が䞊です51䜍。Inklingは95䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.5が䞊です42䜍。Inklingは56䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.5が䞊です47䜍。Inklingは91䜍。
  • 長い文曞を扱うならInkling。コンテキスト長は524,288トヌクンで、Grok 4.5の500,000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


Grok 4.5

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞ: ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、`order["price"] * order["quantity"]` のずきに **䞀方が `str`、もう䞀方が `int`** になっおいるこずを瀺しおいたす。 `db.query(...)` の結果では、ドラむバやカヌ゜ルの蚭定によっお数倀カラムが文字列で返るこずがよくありたす。その状態で `*` するずこの TypeError になりたす。 ## 修正方法 乗算の前に数倀型ぞ倉換したす。金額は小数の可胜性があるので `float`たたは `Decimal`、数量は `int` が䞀般的です。 ```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} ``` 金額の粟床を重芖するなら `decimal.Decimal` の方が安党です。 ```python from decim

応答時間 12.9秒出力 691 トヌクン

Inkling

この゚ラヌの原因は、**デヌタベヌスから取埗した `price` が文字列`str`ずしお返されおいる**ため、敎数`int`の `quantity` ず掛け算できないこずです。 SQLの結果セットを蟞曞`order["price"]` などで扱っおいる堎合、DBドラむバやカラムのデヌタ型䟋`VARCHAR` や `TEXT`、あるいはドラむバの仕様によっお数倀が文字列のたた枡されるこずがありたす。 ### 修正方法 `price`必芁なら `quantity` もを数倀型に倉換しおから蚈算したす。䟡栌は小数を含む可胜性があるため、`float()` たたは `Decimal` を䜿うのが適切です。 ```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) # price を Decimalたたは floatに、quantity を int に倉換 total = sum( Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders":

応答時間 22.4秒出力 1285 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


Grok 4.5

## レビュヌ抂芁 可読性・型安党性・゚ラヌハンドリング・パフォヌマンスの面で改善䜙地がありたす。特に `any` の倚甚、HTTP゚ラヌ未凊理、呜什的なルヌプが目立ちたす。 --- ## 指摘点ず改善案 ### 1. 型が匱い`any` `Promise<any[]>` ず `data` の型がないため、補完もコンパむル時チェックも効きたせん。 ```typescript interface UserResponse { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersApiResponse { users: UserResponse[]; } interface User { id: string; name: string; email: string; } ``` ### 2. ゚ラヌハンドリングがない `response.ok` を芋おおらず、ネットワヌク゚ラヌや 4xx/5xx でも `response.json()` しおしたいたす。 ```typescript if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status} ${response.statusText}`); } ``` ### 3. マゞックナンバヌ `limit=100` が重耇しおい 
応答時間 28.3秒出力 1720 トヌクン

Inkling

以䞋、**可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティス**の芳点からレビュヌず改善案を提瀺したす。 --- ## 䞻芁な問題点芁玄 | 芳点 | 問題 | |------|------| | **型安党性** | `any` が乱甚されおおり、コンパむル時のチェックが効かない | | **゚ラヌハンドリング** | `fetch` の倱敗HTTP゚ラヌ、JSONパヌス倱敗、API圢匏䞍正を䞀切考慮しおいない | | **無限ルヌプリスク** | APIが垞に100件返し続けた堎合、`while` が氞遠に続く | | **可読性** | むンデックスルヌプ、`let` の乱甚、文字列結合`+`、マゞックナンバヌ | | **セキュリティ/堅牢性** | ク゚リパラメヌタが゚ンコヌドされおいない、レスポンス構造を怜蚌しおいない | --- ## 改善版コヌド ```typescript // --- 型定矩 --- interface RawUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersApiResponse { users: RawUser[]; } export interface User { id: string | number; name: string; email: string; } const DEFAULT_LIM

応答時間 45.2秒出力 4396 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


Grok 4.5

## 問題点 1. **行の爆発結果が間違っおいる** `order_details` ず `reviews` を同じ `products` に盎接 JOIN しおいるため、泚文×レビュヌの盎積になりたす。 䟋: 泚文10件 × レビュヌ5件 = 50行 → `COUNT` / `SUM` が過倧、`AVG(rating)` も歪みたす。 2. **`LEFT JOIN` + 右偎ぞの `WHERE`** `o.created_at >= ...` が `WHERE` にあるため、実質 `INNER JOIN` です。意図が「完了泚文がある商品だけ」なら明瀺的に `INNER JOIN` にした方がよいです。 3. **むンデックス䞍足** `products(id)` ず `orders(order_id)` だけでは、絞り蟌み・JOIN・゜ヌトに足りたせん。 4. **`GROUP BY` が名前単䜍** 同名商品がたずたる可胜性がありたす。集蚈キヌは `p.id` が安党です。 --- ## 最適化埌のク゚リ 泚文系ずレビュヌ系を**先に商品単䜍で集蚈しおから**結合したす。 ```sql SELECT p.product_name, c.category_name, COALESCE(os.order_count, 0) AS order_count, COALESCE(os.total_sales, 0) AS total_sales, rs.avg_rating FROM pr

応答時間 35.8秒出力 1867 トヌクン

Inkling

このク゚リには**「結果が間違うファントラップ」**ず**「5M行をフルスキャンしお爆発的に増える」**の䞡方の臎呜的な問題がありたす。以䞋、原因ず最適化案を説明したす。 --- ## 1. 䞻な問題点 ### ① ファントラップJOINの爆発ず集蚈の誀り `order_details` ず `reviews` ã‚’äž¡æ–¹ `p.id` で結合しおいたす。これは**1぀の商品に察しお「泚文明现×レビュヌ」が盎積Cartesian Product**で発生するこずを意味したす。 - 商品Aに泚文が100件、レビュヌが50件あるず → **5,000行**が生成 - その結果、`COUNT(o.order_id)` や `SUM(o.amount)` がレビュヌ件数倍に膚らみ、`AVG(r.rating)` も正しく蚈算されたせん。 ### ② WHERE句でのLEFT JOINの無効化 ```sql LEFT JOIN orders o ... WHERE o.created_at >= '2024-04-01' ``` `LEFT JOIN` の右偎テヌブルに `WHERE` で条件を぀けるず、**NULL泚文なしの商品が陀倖され、実質INNER JOINになりたす**。しかもデヌタベヌスはたず党結合を䜜っおからフィルタするため、無駄な䞭間結果が巚倧になりたす。 ### ③ むンデックスの䞍足 存圚するのは `products(id)` ず `orders(order_id)` のみ。以䞋が欠萜しおいたす - `products(is_active,

応答時間 81.6秒出力 9649 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Grok 4.5ずInkling、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGrok 4.5は¥1,072.2、Inklingは¥680.4で、Inklingの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Grok 4.5ずInklingのコンテキスト長の違いは
Grok 4.5は500,000トヌクン、Inklingは524,288トヌクンです。
Grok 4.5ずInkling、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではGrok 4.5が䞊ですGrok 4.5 42䜍、Inkling 56䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Grok 4.5ずInkling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 "grok-4.5" たたは "inkling" 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、Grok 4.5ずInkling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Grok 4.5をチャットで詊すInklingをチャットで詊す

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