モデル比較

Grok 4.6 vs MiniMax M2.7

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年8月時点)

Grok 4.6(xAI)とMiniMax M2.7(MiniMax)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 4.6minimax logoMiniMax M2.7
提供元xAIMiniMax
入力(100万トークンあたり)¥357.4¥53.61
出力(100万トークンあたり)¥1,072.2¥214.44
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥894¥161
コンテキスト長500,000 トークン204,800 トークン
リリース日2026/8/122026/3/18
入力モダリティtext, image, filetext
アリーナ 総合#48 · ELO 1,461#121 · ELO 1,417
アリーナ 日本語圏外#166 · ELO 1,278
アリーナ コーディング#44 · ELO 1,510#94 · ELO 1,481

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MiniMax M2.7。出力100万トークンあたり¥214.44で、Grok 4.6より80%安くなります。
  • 総合の評価はアリーナ順位でGrok 4.6が上です(48位。MiniMax M2.7は121位)。
  • コーディングの評価はアリーナ順位でGrok 4.6が上です(44位。MiniMax M2.7は94位)。
  • 長い文書を扱うならGrok 4.6。コンテキスト長は500,000トークンで、MiniMax M2.7の204,800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 4.6

**原因:** DBから返ってきた `order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が整数 (`int`) のため、`*` 演算ができません。価格カラムの型が VARCHAR/TEXT だったり、ドライバが数値を文字列で返す場合によく起きます。 **修正例:** ```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} ``` - 金額は浮動小数点誤差を避けるため `Decimal` を使うのが安全です。 - `quantity` は明示的に `int()` しています。 - カラム型を本来の NUMERIC/DECIMAL と INTEGER に直すのも根本対応になります。 空の結果や不正な値がある場合は、必要に応じてバリデーションやデフォルト値も追加してください。
応答時間 13.5秒出力 791 トークン

MiniMax M2.7

# エラーの原因と修正方法 ## 原因 データベースから返される値が **文字列(str)** として扱われているため、数値演算(`*`)できません。 ```python order["price"] # → "1000" (str) order["quantity"] # → "3" (str) ``` ## 修正方法 ### 方法1: 明示的に型変換する(推奨・シンプル) ```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} ``` ### 方法2: データを取得後に変換する(安全性が高い) ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 計算用に型変換 total = sum( float(order["pri…
応答時間 22.2秒出力 789 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 4.6

## レビュー概要 ページネーションで全ユーザーを集めて整形する関数です。動く実装ですが、型・エラー処理・API 契約の扱い・ループの書き方に改善余地があります。無限ループや実行時例外のリスクもあります。 --- ## 重大度の高い問題 ### 1. `response.ok` 未チェック・例外未処理 `fetch` は HTTP 4xx/5xx でも throw しません。失敗時も `json()` して `data.users` にアクセスするため、例外や無限ループの原因になります。ネットワークエラーも呼び出し元に素通しです。 ```typescript if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.status} ${response.statusText}`); } ``` ページ単位で try/catch し、失敗したページ番号をメッセージに含めるとデバッグしやすいです。 ### 2. レスポンス形状の前提が脆い `data.users` が無い・`null`・配列でない場合に落ちます。API の契約を型で表し、最低限ガードしてください。 ```typescript const users = Array.isArray(data?.users) ? data.users : []; ``` 可能なら API 側の `has_more` / `total_pages` を使い、`length < 100` という推測に依存しない方が安全です。常に…
応答時間 50.0秒出力 2543 トークン

MiniMax M2.7

# TypeScript コードレビュー: `fetchAllUsers` 関数 ## 主な問題点 ``` ❌ 可読性 :any型の乱用、インデックスベースループ、マジックナンバー ❌ パフォーマンス:逐次リクエスト、pushでの配列操作 ❌ ベストプラクティス:エラーハンドリングなし、AbortController未使用 ``` --- ## 改善案 ```typescript // ============================================ // 型定義の追加 // ============================================ interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: "active" | "inactive" | "deleted"; } interface User { id: number; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; total: number; page: number; } interface FetchUsersOptions { page?: number; limit?: number; signal?: AbortSignal; // 中断対応 } // ==…
応答時間 57.1秒出力 2211 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 4.6

元クエリは **行の爆発(ファンアウト)** と **結合条件の誤り** で、件数・売上・平均評価が壊れやすく、5百万行規模では全表スキャン+巨大中間結果になりやすいです。`NULLS LAST` から PostgreSQL 前提で直します。 ## 主な問題 1. **レビュー×注文明細の直積** `order_details` と `reviews` をどちらも `product_id` でつなぐと、注文100件×レビュー50件で 5,000 行になります。その後 `COUNT`/`SUM`/`AVG` すると売上がレビュー数倍、平均評価が注文数で重み付けされます。集計は **別々に先に集約** してください。 2. **`LEFT JOIN` が実質 `INNER JOIN`** `WHERE o.created_at >= ...` は右側が NULL の行を落とします。期間外・未完了を残したいなら条件は `ON` へ。トップ売上50件なら最初から完了注文だけ `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 結合を使いづらいです。集約キーは **`p.id`(と必要なら category)** にしてください。 4. **`amount` の位置** `o.amount` が注文合計なら、1注文に複数明細があるとき商品別に二重計上されます。商品売上なら通常は `od.amount`(または単価×数量…
応答時間 55.1秒出力 3207 トークン

MiniMax M2.7

# SQLクエリ最適化分析 ## 現在のクエリの問題点 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ パフォーマンス問題 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ products (全件) │ │ │ │ │ ├── LEFT JOIN categories (全カテゴリ) ──────────────────────┐ │ │ │ │ │ │ ├── LEFT JOIN order_details (全詳細) ─────────────────┐ │ │ │…
応答時間 72.4秒出力 2381 トークン

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よくある質問

Grok 4.6とMiniMax M2.7、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりGrok 4.6は¥1,072.2、MiniMax M2.7は¥214.44で、MiniMax M2.7の方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Grok 4.6とMiniMax M2.7のコンテキスト長の違いは?
Grok 4.6は500,000トークン、MiniMax M2.7は204,800トークンです。
Grok 4.6とMiniMax M2.7、評価が高いのはどちらですか?
公開アリーナの順位ではGrok 4.6が上です(Grok 4.6 48位、MiniMax M2.7 166位)。順位はリーダーボードの更新で変わります。
Grok 4.6とMiniMax M2.7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 "grok-4.6" または "minimax-m2.7" 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チャージすれば、Grok 4.6とMiniMax M2.7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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