FastMetal

モデル比范

Grok 4.6 vs Llama 3.1 8B Instruct

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

Grok 4.6xAIずLlama 3.1 8B InstructMeta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 4.6meta-llama logoLlama 3.1 8B Instruct
提䟛元xAIMeta
入力100䞇トヌクンあたり¥357.4Â¥8.94
出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2Â¥14.3
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥894Â¥16
コンテキスト長500,000 トヌクン131,072 トヌクン
リリヌス日2026/8/122024/7/23
入力モダリティtext, image, filetext
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#63 · ELO 1,456#329 · ELO 1,211
アリヌナ 日本語#68 · ELO 1,412#243 · ELO 1,087
アリヌナ コヌディング#54 · ELO 1,506#323 · ELO 1,260

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならLlama 3.1 8B Instruct。出力100䞇トヌクンあたり¥14.3で、Grok 4.6より99%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.6が䞊です63䜍。Llama 3.1 8B Instructは329䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.6が䞊です68䜍。Llama 3.1 8B Instructは243䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でGrok 4.6が䞊です54䜍。Llama 3.1 8B Instructは323䜍。
  • 長い文曞を扱うならGrok 4.6。コンテキスト長は500,000トヌクンで、Llama 3.1 8B Instruct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


Grok 4.6

**原因:** DBから返っおきた `order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が敎数 (`int`) のため、`*` 挔算ができたせん。䟡栌カラムの型が VARCHAR/TEXT だったり、ドラむバが数倀を文字列で返す堎合によく起きたす。 **修正䟋:** ```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) total = sum(Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` - 金額は浮動小数点誀差を避けるため `Decimal` を䜿うのが安党です。 - `quantity` は明瀺的に `int()` しおいたす。 - カラム型を本来の NUMERIC/DECIMAL ず INTEGER に盎すのも根本察応になりたす。 空の結果や䞍正な倀がある堎合は、必芁に応じおバリデヌションやデフォルト倀も远加しおください。
応答時間 13.5秒出力 791 トヌクン

Llama 3.1 8B Instruct

問題は、`order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が敎数 (`int`) であるこずです。 これは、`orders` がリストではなく、文字列のリストであるためです。 `db.query()` の結果は文字列のリストであるため、各文字列をリストの芁玠ずしお取埗する必芁がありたす。 修正は次のずおりです。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) orders = [order for order in orders] # リストの芁玠ずしお取埗する total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` たた、`float(order["price"])` ず `int(order["quantity"])` を䜿甚しおいるのは、`price` ず `quantity` が文字列の堎合、挔算子 `*` の䞡偎のオペランドが数倀でないためです。
応答時間 6.9秒出力 241 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 4.6

## レビュヌ抂芁 ペヌゞネヌションで党ナヌザヌを集めお敎圢する関数です。動く実装ですが、型・゚ラヌ凊理・API 契玄の扱い・ルヌプの曞き方に改善䜙地がありたす。無限ルヌプや実行時䟋倖のリスクもありたす。 --- ## 重倧床の高い問題 ### 1. `response.ok` 未チェック・䟋倖未凊理 `fetch` は HTTP 4xx/5xx でも throw したせん。倱敗時も `json()` しお `data.users` にアクセスするため、䟋倖や無限ルヌプの原因になりたす。ネットワヌク゚ラヌも呌び出し元に玠通しです。 ```typescript if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status} ${response.statusText}`); } ``` ペヌゞ単䜍で try/catch し、倱敗したペヌゞ番号をメッセヌゞに含めるずデバッグしやすいです。 ### 2. レスポンス圢状の前提が脆い `data.users` が無い・`null`・配列でない堎合に萜ちたす。API の契玄を型で衚し、最䜎限ガヌドしおください。 ```typescript const users = Array.isArray(data?.users) ? data.users : []; ``` 可胜なら API 偎の `has_more` / `total_pages` を䜿い、`length < 100` ずいう掚枬に䟝存しない方が安党です。垞に 
応答時間 50.0秒出力 2543 トヌクン

Llama 3.1 8B Instruct

以䞋の改善点を提案したす。 ### 可読性 - **関数名**: `fetchAllUsers`は関数の目的をよく衚しおいたすが、`page`パラメヌタのデフォルト倀は`1`に蚭定されおいるため、`page`パラメヌタは実際には`optional`なので、関数名を`fetchUsers`に倉曎しおみたしょう。 - **倉数名**: `allUsers`、`hasMore`、`currentPage`の倉数名はわかりやすいですが、`data`ず`user`の倉数名は少し短すぎたす。`data`は`usersData`に、`user`は`userData`に倉曎しおみたしょう。 - **コヌディングスタむル**: 1行のコヌドの数が倚い堎合、`for`ルヌプ内に`if`ステヌトメントを远加する堎合、たたは`while`ルヌプ内に条件を远加する堎合、改善するためにコヌドを敎理する必芁がありたす。 ### パフォヌマンス - **HTTPリク゚スト**: 1床に100個のナヌザヌを取埗したすが、実際には䜕個のナヌザヌを取埗する必芁があるかを刀断するためのロゞックはありたせん。ナヌザヌが100個以䞊ある堎合、`while`ルヌプは無限に続き続きたす。これは、パフォヌマンスが䜎䞋する可胜性がありたす。 - **パフォヌマンスを改善するために、`fetch` APIの`keepalive`オプションを䜿甚しおください**。 ### ベストプラクティス - **関数内でロゞックを敎理するために、`for`ルヌプを`map`関数に眮き換えおください**。これにより、コヌドを簡略化し、 
応答時間 43.6秒出力 783 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 4.6

元ク゚リは **行の爆発ファンアりト** ず **結合条件の誀り** で、件数・売䞊・平均評䟡が壊れやすく、5癟䞇行芏暡では党衚スキャン巚倧䞭間結果になりやすいです。`NULLS LAST` から PostgreSQL 前提で盎したす。 ## 䞻な問題 1. **レビュヌ×泚文明现の盎積** `order_details` ず `reviews` をどちらも `product_id` で぀なぐず、泚文100件×レビュヌ50件で 5,000 行になりたす。その埌 `COUNT`/`SUM`/`AVG` するず売䞊がレビュヌ数倍、平均評䟡が泚文数で重み付けされたす。集蚈は **別々に先に集玄** しおください。 2. **`LEFT JOIN` が実質 `INNER JOIN`** `WHERE o.created_at >= ...` は右偎が NULL の行を萜ずしたす。期間倖・未完了を残したいなら条件は `ON` ぞ。トップ売䞊50件なら最初から完了泚文だけ `INNER JOIN` する方が速いです。 3. **`GROUP BY product_name, category_name`** 同名商品が混ざり、プランナも PK 結合を䜿いづらいです。集玄キヌは **`p.id`ず必芁なら category** にしおください。 4. **`amount` の䜍眮** `o.amount` が泚文合蚈なら、1泚文に耇数明现があるずき商品別に二重蚈䞊されたす。商品売䞊なら通垞は `od.amount`たたは単䟡×数量 
応答時間 55.1秒出力 3207 トヌクン

Llama 3.1 8B Instruct

このク゚リは耇雑で、さたざたなテヌブル間のゞョむンを含んでいたす。以䞋は改善点ず最適化策です。 ### 1. むンデックスの远加 珟圚、むンデックスは `products(id)` ず `orders(order_id)` しか存圚したせん。ク゚リは `categories(id)`、`order_details(product_id)`、`reviews(product_id)` にもアクセスしたす。したがっお、むンデックスを远加しおク゚リが実行速床を向䞊させるこずができたす。 ```sql CREATE INDEX idx_categories_id ON categories(id); CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details(product_id); CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews(product_id); ``` ### 2. テヌブル間のJOINの最適化 JOINは耇雑で、JOINが繰り返されるずク゚リの実行速床が䞋がりたす。ク゚リ内のJOINを最適化するには、必芁なカラムをJOINする前にSELECTを䜿甚したす。 ```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

応答時間 38.0秒出力 1025 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Grok 4.6ずLlama 3.1 8B Instruct、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりGrok 4.6は¥1,072.2、Llama 3.1 8B Instructは¥14.3で、Llama 3.1 8B Instructの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Grok 4.6ずLlama 3.1 8B Instructのコンテキスト長の違いは
Grok 4.6は500,000トヌクン、Llama 3.1 8B Instructは131,072トヌクンです。
Grok 4.6ずLlama 3.1 8B Instruct、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 4.6が䞊ですGrok 4.6 68䜍、Llama 3.1 8B Instruct 243䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Grok 4.6ずLlama 3.1 8B Instruct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-4.6" たたは "llama-3.1-8b-instruct" 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 4.6ずLlama 3.1 8B Instruct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 4.6をチャットで詊すLlama 3.1 8B Instructをチャットで詊す

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