モデル比較

Grok 4.5 vs Qwen3.8 2.4T A95B

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年8月時点)

Grok 4.5(xAI)とQwen3.8 2.4T A95B(Qwen)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

x-ai logoGrok 4.5qwen logoQwen3.8 2.4T A95B
提供元xAIQwen
入力(100万トークンあたり)¥357.4¥351.83
出力(100万トークンあたり)¥1,072.2¥1,055.5
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥894¥880
コンテキスト長500,000 トークン1,048,576 トークン
リリース日2026/7/82026/8/12
入力モダリティtext, image, filetext
アリーナ 総合#36 · ELO 1,470圏外
アリーナ 日本語#39 · ELO 1,441圏外
アリーナ コーディング#21 · ELO 1,523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Qwen3.8 2.4T A95B。出力100万トークンあたり¥1,055.5で、Grok 4.5より2%安くなります。
  • 長い文書を扱うならQwen3.8 2.4T A95B。コンテキスト長は1,048,576トークンで、Grok 4.5の500,000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…

Grok 4.5

## 原因 エラーメッセージ: ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、`order["price"] * order["quantity"]` のときに **一方が `str`、もう一方が `int`** になっていることを示しています。 `db.query(...)` の結果では、ドライバやカーソルの設定によって数値カラムが文字列で返ることがよくあります。その状態で `*` するとこの TypeError になります。 ## 修正方法 乗算の前に数値型へ変換します。金額は小数の可能性があるので `float`(または `Decimal`)、数量は `int` が一般的です。 ```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} ``` 金額の精度を重視するなら `decimal.Decimal` の方が安全です。 ```python from decim…
応答時間 12.9秒出力 691 トークン

Qwen3.8 2.4T A95B

原因は、`order["price"]` と `order["quantity"]` のどちらかが **文字列型 (`str`) のまま掛け算されている**ことです。 エラーメッセージの ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、`str * int` の演算がサポートされていないために発生しています。 今回のコードではおそらく、データベースから取得した `price` が文字列として返ってきています。例えば、DBのカラムが `TEXT` 型だったり、ドライバやORMの仕様で `DECIMAL` 型が文字列として返ってくると、この問題が起きやすいです。 --- ## 原因 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` このとき、実際には例えば次のようなデータになっています。 ```python order["price"] = "1000" # str order["quantity"] = 2 # int ``` そのため、 ```python "1000" * 2 ``` という計算になり、`TypeError` が発生します。 --- ## 修正方法 金額計算であれば、`float` より `Decimal` を使うのが安全です。 ```python from decimal import D…
応答時間 34.0秒出力 1401 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…

Grok 4.5

## レビュー概要 可読性・型安全性・エラーハンドリング・パフォーマンスの面で改善余地があります。特に `any` の多用、HTTPエラー未処理、命令的なループが目立ちます。 --- ## 指摘点と改善案 ### 1. 型が弱い(`any`) `Promise<any[]>` と `data` の型がないため、補完もコンパイル時チェックも効きません。 ```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. エラーハンドリングがない `response.ok` を見ておらず、ネットワークエラーや 4xx/5xx でも `response.json()` してしまいます。 ```typescript if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status} ${response.statusText}`); } ``` ### 3. マジックナンバー `limit=100` が重複してい…
応答時間 28.3秒出力 1720 トークン

Qwen3.8 2.4T A95B

以下、レビューと改善案です。 「今のコードが最低限動く可能性はあるが、本番利用には少し脆い」という印象です。特に **型安全・エラーハンドリング・ページング制御・メモリ使用量** を改善すると、より信頼性の高いコードになります。 --- ## 1. 主な改善点 ### 1.1. `any` をやめて明示的な型を定義する 現状: ```ts async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; ``` `any` を使うと、以下のようなミスを検知できません。 - `data.users` が存在しない - `first_name` ではなく `firstName` だった - `status` が文字列ではなかった - `email` が null かもしれなかった 改善後は、API レスポンス用とフロントエンドで使うユーザー用の型を分離するのがおすすめです。 ```ts type User = { id: number; name: string; email: string; }; type ApiUser = { id: number; first_name: string | null; last_name: string | null; email: string; status: string; }; type UsersPageResponse = { users: ApiU…
応答時間 75.4秒出力 12140 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…

Grok 4.5

## 問題点 1. **行の爆発(結果が間違っている)** `order_details` と `reviews` を同じ `products` に直接 JOIN しているため、注文×レビューの直積になります。 例: 注文10件 × レビュー5件 = 50行 → `COUNT` / `SUM` が過大、`AVG(rating)` も歪みます。 2. **`LEFT JOIN` + 右側への `WHERE`** `o.created_at >= ...` が `WHERE` にあるため、実質 `INNER JOIN` です。意図が「完了注文がある商品だけ」なら明示的に `INNER JOIN` にした方がよいです。 3. **インデックス不足** `products(id)` と `orders(order_id)` だけでは、絞り込み・JOIN・ソートに足りません。 4. **`GROUP BY` が名前単位** 同名商品がまとまる可能性があります。集計キーは `p.id` が安全です。 --- ## 最適化後のクエリ 注文系とレビュー系を**先に商品単位で集計してから**結合します。 ```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 トークン

Qwen3.8 2.4T A95B

以下のように直すことで、実行計画が大きく改善する可能性が高いです。特に重要なポイントは次の3つです。 1. `LEFT JOIN` のまま `WHERE o.created_at >= ...` としているため、意図せず `INNER JOIN` 相当になっている 2. `orders` / `order_details` / `reviews` を同時に結合して集約しているため、行数が膨張して `SUM` や `AVG` が遅くなる・正しくなくなる可能性がある 3. 必要なインデックスが不足している --- ## 1. 元クエリの問題点 元のクエリは以下のような構造です。 ```sql 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 categories c ON c.id = p.category_id LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id WHERE p.is_active = true…
応答時間 59.0秒出力 8905 トークン

他のプロンプトでも比較する →

よくある質問

Grok 4.5とQwen3.8 2.4T A95B、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりGrok 4.5は¥1,072.2、Qwen3.8 2.4T A95Bは¥1,055.5で、Qwen3.8 2.4T A95Bの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Grok 4.5とQwen3.8 2.4T A95Bのコンテキスト長の違いは?
Grok 4.5は500,000トークン、Qwen3.8 2.4T A95Bは1,048,576トークンです。
Grok 4.5とQwen3.8 2.4T A95B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 "grok-4.5" または "qwen3.8-2.4t-a95b" 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チャージすれば、Grok 4.5とQwen3.8 2.4T A95B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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