FastMetal

モデル比范

Grok 4.6 vs Qwen3.8 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

Grok 4.6xAIずQwen3.8 MaxQwen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 4.6qwen logoQwen3.8 Max
提䟛元xAIQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥357.4Â¥336
出力100䞇トヌクンあたり¥1,072.2Â¥1,008
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥894Â¥840
コンテキスト長500,000 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/8/122026/8/3
入力モダリティtext, image, filetext, image
生成速床 (p50)88 トヌクン/秒 (n=26)55 トヌクン/秒 (n=25)
アリヌナ 総合#72 · ELO 1,454#22 · ELO 1,483
アリヌナ 日本語#84 · ELO 1,402#25 · ELO 1,472
アリヌナ コヌディング#59 · ELO 1,508#29 · ELO 1,524

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Qwen3.8 Max。出力100䞇トヌクンあたり¥1,008で、Grok 4.6より6%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です22䜍。Grok 4.6は72䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です25䜍。Grok 4.6は84䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 Maxが䞊です29䜍。Grok 4.6は59䜍。
  • 長い文曞を扱うならQwen3.8 Max。コンテキスト長は1,000,000トヌクンで、Grok 4.6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 4.6

**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

Qwen3.8 Max

原因は、`order["price"]` が数倀ではなく文字列になっおいるこずです。 ゚ラヌ内容の ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、次のように「文字列 × 敎数」を蚈算しようずしたずきに出たす。 ```python "1000" * 2 ``` 本来は数倀ずしお掛け算したいのに、DB から取埗した `price` が文字列型になっおいるため倱敗しおいたす。 --- ## 考えられる原因 䟋えば次のようなケヌスです。 1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっおいる 2. DB ドラむバが䟡栌を文字列ずしお返しおいる 3. デヌタずしお `"1000"` のように文字列保存されおいる 4. SQL 偎で文字列ずしお取埗しおしたっおいる 珟圚のコヌドでは、`price` が文字列のたた掛け算に䜿われおいたす。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` --- ## 簡単な修正 最䜎限の修正ずしおは、`price` を数倀に倉換したす。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user

応答時間 68.2秒出力 2983 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

Qwen3.8 Max

以䞋は「500䞇行芏暡で30秒以䞊かかる」堎合に、たず疑うべきポむントず改善案です。 このク゚リは **むンデックス远加だけでなく、ク゚リ構造自䜓に倧きな問題** がありたす。 --- ## 1. 倧きな問題LEFT JOIN によっお集蚈行数が爆発しおいる 珟圚のク゚リは、`products` に察しお `order_details` ず `reviews` ã‚’äž¡æ–¹ `LEFT JOIN` しおいたす。 ```sql LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id ``` これにより、䟋えばある商品に以䞋がある堎合、 - 泚文明现100行 - レビュヌ200行 `100 × 200 = 20,000行` に膚らみたす。 その結果、 ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` が **レビュヌ行数分だけ重耇加算** される可胜性がありたす。 ぀たり、このク゚リは遅いだけでなく、結果も正しくない可胜性がありたす。 --- ## 2. 改善方針集蚈を分離する 泚文金額・泚文数の集蚈ず、レビュヌ平均は別々に集蚈しおから結合すべきです。 ### 改善埌のク゚リ䟋 ```sql WITH order_agg AS ( SELECT od.produc

応答時間 106.3秒出力 5133 トヌクン

ビゞネスメヌル䜜成

取匕先の田䞭郚長に、玍品予定の補品に䞍具合が芋぀かり、玍期を1週間延期する必芁がある旚を䌝えるビゞネスメヌルを䜜成しおください。 条件 - 原因は品質怜査で軜埮な䞍具合が発芋されたため - 代替案ずしお暫定版を先に玍品するこずも可胜 - 改めおお詫びの蚪問をしたい - 日本のビゞネスマナヌに沿った䞁寧な文面にするこず

Grok 4.6

**件名** 玍品予定補品の玍期延期のご連絡ずお詫び 田䞭郚長 平玠は栌別のご高配を賜り、厚く埡瀌申し䞊げたす。 この床、玍品予定の補品に぀きたしお、品質怜査の過皋で軜埮な䞍具合が発芋されたため、玍期を1週間延期させおいただきたく、ご連絡申し䞊げたす。 お客様にはご迷惑をおかけし、誠に申し蚳ございたせん。 代替案ずしお、暫定版を先に玍品するこずも可胜でございたすので、ご怜蚎いただけたすず幞いです。 たた、本件に぀きたしお改めおお詫びに䌺いたいず存じたす。ご郜合のよろしい日時をお知らせいただけたすでしょうか。 䜕卒ご理解賜りたすよう、お願い申し䞊げたす。 株匏䌚瀟〇〇 △△担圓者名 連絡先〇〇-〇〇〇〇-〇〇〇〇
応答時間 10.6秒出力 912 トヌクン

Qwen3.8 Max

以䞋は、取匕先の田䞭郚長宛に送るビゞネスメヌル文䟋です。状況に応じお【 】郚分を調敎しおください。 --- 件名玍品予定補品の䞍具合に䌎う玍期倉曎のお願い 株匏䌚瀟【取匕先名】 田䞭郚長 平玠より倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟【自瀟名】の【氏名】でございたす。 このたびは、【補品名】の玍品に぀きたしお、ご連絡申し䞊げたした。 珟圚、玍品に向けお最終確認を進めおおりたしたが、瀟内の品質怜査におきたしお、軜埮な䞍具合が発芋されたした。 お客様ぞ安心しおご利甚いただける品質を確保するため、修正および再確認に䞀定の期間を芁する芋蟌みでございたす。 ぀きたしおは、倧倉恐瞮ではございたすが、珟圚の玍品予定を1週間延期させおいただきたく、お願い申し䞊げたす。 圓初の予定どおりお届けできず、田䞭郚長をはじめ貎瀟の皆様にご迷惑をおかけしたすこず、心よりお詫び申し䞊げたす。 なお、もし急ぎでご確認いただく必芁がある堎合は、修正前の暫定版を先にお玍めするこずも可胜です。 その堎合は、正匏な修正版を埌日あらためお玍品させおいただく圢ずなりたす。 ご郜合に合わせお柔軟に察応いたしたすので、ご垌望がございたしたらお知らせいただけたすず幞いです。 本来であれば盎接お詫び申し䞊げるべきずころではございたすが、たずはメヌルにおご連絡申し䞊げたした。 埌日、改めおお詫びずご説明にお䌺いしたく存じたすので、ご郜合のよい日時をお知らせいただけたすず幞いです。 このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し蚳ございたせん。 䜕卒ご容赊賜りた 
応答時間 17.1秒出力 681 トヌクン

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よくある質問

Grok 4.6ずQwen3.8 Max、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、Qwen3.8 Maxは¥1,008で、Qwen3.8 Maxの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Grok 4.6ずQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは
Grok 4.6は500,000トヌクン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トヌクンです。
Grok 4.6ずQwen3.8 Max、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではQwen3.8 Maxが䞊ですGrok 4.6 84䜍、Qwen3.8 Max 25䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Grok 4.6ずQwen3.8 Max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 "qwen3.8-max" 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Qwen3.8 Max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Qwen3.8 Maxをチャットで詊す

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