FastMetal

モデル比范

Grok 4.5 vs MiMo-V2.5

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MiMo-V2.5Xiaomi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 4.5MiMo-V2.5
提䟛元xAIXiaomi
入力100䞇トヌクンあたり¥357.4Â¥23.52
出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2Â¥47.04
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥894Â¥47
コンテキスト長500,000 トヌクン1,050,000 トヌクン
リリヌス日2026/7/82026/4/22
入力モダリティtext, image, filetext, audio, image, video
生成速床 (p50)126 トヌクン/秒 (n=26)74 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#51 · ELO 1,466#107 · ELO 1,434
アリヌナ 日本語#42 · ELO 1,442#151 · ELO 1,322
アリヌナ コヌディング#47 · ELO 1,513#93 · ELO 1,491

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MiMo-V2.5。出力100䞇トヌクンあたり¥47.04で、Grok 4.5より96%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。MiMo-V2.5は107䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.5が䞊です42䜍。MiMo-V2.5は151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。MiMo-V2.5は93䜍。
  • 長い文曞を扱うならMiMo-V2.5。コンテキスト長は1,050,000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

MiMo-V2.5

## 原因 `order["price"]` の倀が **文字列`str`** ずしお取埗されおいるため、`str * int` の蚈算ができず゚ラヌになっおいたす。 兞型的な原因 - デヌタベヌスの `price` カラムの型が `VARCHAR` / `TEXT` である - ORマッパヌORMやDBドラむバヌが倀を文字列ずしお返しおいる - デヌタの挿入時に文字列で保存された ``` order["price"] → "100"文字列 order["quantity"] → 3敎数 "100" * 3 → TypeError ❌ ``` ## 修正 `order["price"]` を `float`たたは `int`にキャストしおください。 ### 修正埌コヌド ```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) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ## より堅牢な修正掚奚 単䞀の箇所だけでなく、`price` や `quantity` が予期せず文字列になっお 
応答時間 28.2秒出力 575 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

MiMo-V2.5

# TypeScript関数レビュヌ この関数はペヌゞネヌション付きでナヌザヌを党件取埗する目的のものですが、いく぀か改善点がありたす。 --- ## 🔎 改善点たずめ ### 1. 型安党性の欠劂`any`の乱甚 ```typescript // ❌ Before async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; // ✅ After interface User { id: string; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; }[]; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { const allUsers: User[] = []; ``` --- ### 2. ゚ラヌハンドリングの䞍圚 ```typescript // ✅ 远加すべき゚ラヌハンドリング const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=100`); if

応答時間 19.2秒出力 1707 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

MiMo-V2.5

# SQLク゚リの最適化 ## 問題点の分析5぀の重倧な問題 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 1. LEFT JOIN + WHERE アンチパタヌン最も深刻 │ │ 2. order_details × orders の倚重JOINで行が爆発的に増加 │ │ 3. むンデックス䞍足JOIN列・フィルタ列にほが未蚭定 │ │ 4. GROUP BY の゜ヌトコストが高い │ │ 5. SELECT結果のポテンシャル実行蚈画が途䞭で砎棄される可胜性 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 問題① LEFT JOIN + WHERE アンチパタヌン最重倧なバグ ```sql -- ❌ 珟状実質INNER JOIN变成 LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE ... AND o.created_at >= '2024-04-01' ``` ``` LEFT JOIN で o が NULL → WHERE で o.created_at >= '2024-

応答時間 77.1秒出力 4919 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MiMo-V2.5、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、MiMo-V2.5は¥47.04で、MiMo-V2.5の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Grok 4.5ずMiMo-V2.5のコンテキスト長の違いは
Grok 4.5は500,000トヌクン、MiMo-V2.5は1,050,000トヌクンです。
Grok 4.5ずMiMo-V2.5、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、MiMo-V2.5 151䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Grok 4.5ずMiMo-V2.5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 "mimo-v2.5" 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MiMo-V2.5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MiMo-V2.5をチャットで詊す

Grok 4.5の他の比范

MiMo-V2.5の他の比范