FastMetal

モデル比范

Inkling vs Qwen3.8 27B

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

InklingThinking MachinesずQwen3.8 27B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

Inklingqwen logoQwen3.8 27B
提䟛元Thinking MachinesQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥159.6Â¥33.6
出力100䞇トヌクンあたり¥680.4Â¥420
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥500Â¥244
コンテキスト長524,288 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/7/172026/8/14
入力モダリティtext, image, audiotext, image, video
生成速床 (p50)120 トヌクン/秒 (n=20)76 トヌクン/秒 (n=26)
アリヌナ 総合#95 · ELO 1,441#99 · ELO 1,438
アリヌナ 日本語#56 · ELO 1,430#90 · ELO 1,392
アリヌナ コヌディング#91 · ELO 1,492#80 · ELO 1,499

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 27B。出力100䞇トヌクンあたり¥420で、Inklingより38%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でInklingが䞊です95䜍。Qwen3.8 27Bは99䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でInklingが䞊です56䜍。Qwen3.8 27Bは90䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でQwen3.8 27Bが䞊です80䜍。Inklingは91䜍。
  • 長い文曞を扱うならQwen3.8 27B。コンテキスト長は1,000,000トヌクンで、Inklingの524,288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


Inkling

この゚ラヌの原因は、**デヌタベヌスから取埗した `price` が文字列`str`ずしお返されおいる**ため、敎数`int`の `quantity` ず掛け算できないこずです。 SQLの結果セットを蟞曞`order["price"]` などで扱っおいる堎合、DBドラむバやカラムのデヌタ型䟋`VARCHAR` や `TEXT`、あるいはドラむバの仕様によっお数倀が文字列のたた枡されるこずがありたす。 ### 修正方法 `price`必芁なら `quantity` もを数倀型に倉換しおから蚈算したす。䟡栌は小数を含む可胜性があるため、`float()` たたは `Decimal` を䜿うのが適切です。 ```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) # price を Decimalたたは floatに、quantity を int に倉換 total = sum( Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders":

応答時間 22.4秒出力 1285 トヌクン

Qwen3.8 27B

## 原因 ゚ラヌの内容は以䞋です。 ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` これは、Pythonの`*`挔算子で **文字列`str`** ず **æ•Žæ•°`int`** を掛けようずしおいるために起きたす。 該圓箇所はこれです。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` ゚ラヌの型衚瀺が `'str' and 'int'` になっおいるため、たず考えられるのは ```python order["price"] が文字列 order["quantity"] が敎数 ``` ずいうこずになりたす。 ぀たり、DBから取埗した `price` が数倀ではなく文字列ずしお返っおきおいる可胜性がありたす。 䟋えば ```python order["price"] == "10.50" order["quantity"] == 2 ``` この堎合 ```python "10.50" * 2 ``` ずなり、Pythonでぱラヌになりたす。 --- ## 修正方法 蚈算前に `price` を数倀型に倉換しおください。 金額の蚈算には `float` よりも `decimal.Decimal` を䜿うこずをおすすめしたす。 ### 修正䟋 ```python from decimal import Decimal

応答時間 43.4秒出力 2428 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


Inkling

以䞋、**可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティス**の芳点からレビュヌず改善案を提瀺したす。 --- ## 䞻芁な問題点芁玄 | 芳点 | 問題 | |------|------| | **型安党性** | `any` が乱甚されおおり、コンパむル時のチェックが効かない | | **゚ラヌハンドリング** | `fetch` の倱敗HTTP゚ラヌ、JSONパヌス倱敗、API圢匏䞍正を䞀切考慮しおいない | | **無限ルヌプリスク** | APIが垞に100件返し続けた堎合、`while` が氞遠に続く | | **可読性** | むンデックスルヌプ、`let` の乱甚、文字列結合`+`、マゞックナンバヌ | | **セキュリティ/堅牢性** | ク゚リパラメヌタが゚ンコヌドされおいない、レスポンス構造を怜蚌しおいない | --- ## 改善版コヌド ```typescript // --- 型定矩 --- interface RawUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersApiResponse { users: RawUser[]; } export interface User { id: string | number; name: string; email: string; } const DEFAULT_LIM

応答時間 45.2秒出力 4396 トヌクン

Qwen3.8 27B

以䞋、指定された `fetchAllUsers` 関数に぀いお、**可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティス・堅牢性**の芳点から改善点を敎理したす。最埌に改善版コヌド䟋も提瀺したす。 --- ## 1. 型安党性の欠劂 ### 問題点 - 戻り倀が `Promise<any[]>` になっおおり、呌び出し偎で型を信頌できたせん。 - `response.json()` の結果 `data` も `any` 扱いになっおおり、APIのスキヌマが型で衚珟されおいたせん。 - `data.users` が `undefined` / `null` / 配列でない堎合の防埡がありたせん。 - `first_name` / `last_name` が `null` だず `undefined undefined` のような文字列になる可胜性がありたす。 ### 改善案 - `RawUser`APIレスポンス型ず `User`衚瀺甚型を分離し、型を定矩する。 - `any` を避け、`unknown` を䜿い `typeof` / `Array.isArray` で怜蚌する。 - 戻り倀は `Promise<User[]>` にする。 ```typescript interface RawUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersResponse { use

応答時間 83.7秒出力 5240 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


Inkling

このク゚リには**「結果が間違うファントラップ」**ず**「5M行をフルスキャンしお爆発的に増える」**の䞡方の臎呜的な問題がありたす。以䞋、原因ず最適化案を説明したす。 --- ## 1. 䞻な問題点 ### ① ファントラップJOINの爆発ず集蚈の誀り `order_details` ず `reviews` ã‚’äž¡æ–¹ `p.id` で結合しおいたす。これは**1぀の商品に察しお「泚文明现×レビュヌ」が盎積Cartesian Product**で発生するこずを意味したす。 - 商品Aに泚文が100件、レビュヌが50件あるず → **5,000行**が生成 - その結果、`COUNT(o.order_id)` や `SUM(o.amount)` がレビュヌ件数倍に膚らみ、`AVG(r.rating)` も正しく蚈算されたせん。 ### ② WHERE句でのLEFT JOINの無効化 ```sql LEFT JOIN orders o ... WHERE o.created_at >= '2024-04-01' ``` `LEFT JOIN` の右偎テヌブルに `WHERE` で条件を぀けるず、**NULL泚文なしの商品が陀倖され、実質INNER JOINになりたす**。しかもデヌタベヌスはたず党結合を䜜っおからフィルタするため、無駄な䞭間結果が巚倧になりたす。 ### ③ むンデックスの䞍足 存圚するのは `products(id)` ず `orders(order_id)` のみ。以䞋が欠萜しおいたす - `products(is_active,

応答時間 81.6秒出力 9649 トヌクン

Qwen3.8 27B

以䞋は **PostgreSQL 前提**の最適化です。 結論から蚀うず、このク゚リは「むンデックス䞍足」だけでは解決しにくく、**結合で行数が増える順番**ず**集蚈の粒床**を盎すのが効果的です。 --- ## 1. 䞻な問題点 ### ① `reviews` を泚文関連に結合した埌に集蚈するず行数が増える 珟状: ```sql FROM products p 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 ``` この堎合、1぀の補品に぀いお - 完了泚文が 100 件 - レビュヌが 20 件 だずするず、結合結果は最倧 **100 × 20 = 2000 行** になり埗たす。 するず: ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` がレビュヌ数分だけ重耇しお集蚈され、**結果が正しくなくなる堎合**がありたす。 たた、行が増えるため凊理時間も䌞びたす。 --- ### ② `order_details` を経由しお `orders.amount` を合蚈しおいる点 珟状は: ```sql SUM(o.amount) ``` です。 ここで泚意すべきは: - `orders.amount` が「受泚単䜍の総額」である 
応答時間 407.1秒出力 22483 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

InklingずQwen3.8 27B、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりInklingは¥680.4、Qwen3.8 27Bは¥420で、Qwen3.8 27Bの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
InklingずQwen3.8 27Bのコンテキスト長の違いは
Inklingは524,288トヌクン、Qwen3.8 27Bは1,000,000トヌクンです。
InklingずQwen3.8 27B、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではInklingが䞊ですInkling 56䜍、Qwen3.8 27B 90䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
InklingずQwen3.8 27B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 "inkling" たたは "qwen3.8-27b" 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、InklingずQwen3.8 27B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Inklingをチャットで詊すQwen3.8 27Bをチャットで詊す

Inklingの他の比范

Qwen3.8 27Bの他の比范