モデル比較

Grok 4.6 vs Qwen3.8 Max

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Qwen3.8 Max(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 4.6qwen logoQwen3.8 Max
提供元xAIQwen
入力(100万トークンあたり)¥357.4¥357.4
出力(100万トークンあたり)¥1,072.2¥1,072.2
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥894¥894
コンテキスト長500,000 トークン1,000,000 トークン
リリース日2026/8/122026/8/3
入力モダリティtext, image, filetext, image
アリーナ 総合圏外圏外
アリーナ 日本語圏外圏外
アリーナ コーディング圏外圏外

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

  • 出力料金は同額(100万トークンあたり¥1,072.2)です。
  • 長い文書を扱うならQwen3.8 Max。コンテキスト長は1,000,000トークンで、Grok 4.6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 4.6

**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

Qwen3.8 Max

原因は、`order["price"]` が数値ではなく文字列になっていることです。 エラー内容の ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` は、次のように「文字列 × 整数」を計算しようとしたときに出ます。 ```python "1000" * 2 ``` 本来は数値として掛け算したいのに、DB から取得した `price` が文字列型になっているため失敗しています。 --- ## 考えられる原因 例えば次のようなケースです。 1. `orders.price` カラムが `TEXT` / `VARCHAR` 型になっている 2. DB ドライバが価格を文字列として返している 3. データとして `"1000"` のように文字列保存されている 4. SQL 側で文字列として取得してしまっている 現在のコードでは、`price` が文字列のまま掛け算に使われています。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` --- ## 簡単な修正 最低限の修正としては、`price` を数値に変換します。 ```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

Qwen3.8 Max

以下は「500万行規模で30秒以上かかる」場合に、まず疑うべきポイントと改善案です。 このクエリは **インデックス追加だけでなく、クエリ構造自体に大きな問題** があります。 --- ## 1. 大きな問題:LEFT JOIN によって集計行数が爆発している 現在のクエリは、`products` に対して `order_details` と `reviews` を両方 `LEFT JOIN` しています。 ```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、例えばある商品に以下がある場合、 - 注文明細:100行 - レビュー:200行 `100 × 200 = 20,000行` に膨らみます。 その結果、 ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` が **レビュー行数分だけ重複加算** される可能性があります。 つまり、このクエリは遅いだけでなく、結果も正しくない可能性があります。 --- ## 2. 改善方針:集計を分離する 注文金額・注文数の集計と、レビュー平均は別々に集計してから結合すべきです。 ### 改善後のクエリ例 ```sql WITH order_agg AS ( SELECT od.produc…
応答時間 106.3秒出力 5133 トークン

ビジネスメール作成

取引先の田中部長に、納品予定の製品に不具合が見つかり、納期を1週間延期する必要がある旨を伝えるビジネスメールを作成してください。 条件: - 原因は品質検査で軽微な不具合が発見されたため - 代替案として暫定版を先に納品することも可能 - 改めてお詫びの訪問をしたい - 日本のビジネスマナーに沿った丁寧な文面にすること

Grok 4.6

**件名:** 納品予定製品の納期延期のご連絡とお詫び 田中部長 平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。 この度、納品予定の製品につきまして、品質検査の過程で軽微な不具合が発見されたため、納期を1週間延期させていただきたく、ご連絡申し上げます。 お客様にはご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。 代替案として、暫定版を先に納品することも可能でございますので、ご検討いただけますと幸いです。 また、本件につきまして改めてお詫びに伺いたいと存じます。ご都合のよろしい日時をお知らせいただけますでしょうか。 何卒ご理解賜りますよう、お願い申し上げます。 株式会社〇〇 △△(担当者名) 連絡先:〇〇-〇〇〇〇-〇〇〇〇
応答時間 10.6秒出力 912 トークン

Qwen3.8 Max

以下は、取引先の田中部長宛に送るビジネスメール文例です。状況に応じて【 】部分を調整してください。 --- 件名:納品予定製品の不具合に伴う納期変更のお願い 株式会社【取引先名】 田中部長 平素より大変お世話になっております。 株式会社【自社名】の【氏名】でございます。 このたびは、【製品名】の納品につきまして、ご連絡申し上げました。 現在、納品に向けて最終確認を進めておりましたが、社内の品質検査におきまして、軽微な不具合が発見されました。 お客様へ安心してご利用いただける品質を確保するため、修正および再確認に一定の期間を要する見込みでございます。 つきましては、大変恐縮ではございますが、現在の納品予定を1週間延期させていただきたく、お願い申し上げます。 当初の予定どおりお届けできず、田中部長をはじめ貴社の皆様にご迷惑をおかけしますこと、心よりお詫び申し上げます。 なお、もし急ぎでご確認いただく必要がある場合は、修正前の暫定版を先にお納めすることも可能です。 その場合は、正式な修正版を後日あらためて納品させていただく形となります。 ご都合に合わせて柔軟に対応いたしますので、ご希望がございましたらお知らせいただけますと幸いです。 本来であれば直接お詫び申し上げるべきところではございますが、まずはメールにてご連絡申し上げました。 後日、改めてお詫びとご説明にお伺いしたく存じますので、ご都合のよい日時をお知らせいただけますと幸いです。 このたびはご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。 何卒ご容赦賜りま…
応答時間 17.1秒出力 681 トークン

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よくある質問

Grok 4.6とQwen3.8 Max、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりの単価はどちらも¥1,072.2で同額です(FastMetalの円建て単価・税別)。
Grok 4.6とQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは?
Grok 4.6は500,000トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
Grok 4.6とQwen3.8 Max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 "qwen3.8-max" 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Qwen3.8 Max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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