モデル比較

Inkling 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)

Inkling(Thinkingmachines)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

Inklingqwen logoQwen3.8 Max
提供元ThinkingmachinesQwen
入力(100万トークンあたり)¥178.7¥357.4
出力(100万トークンあたり)¥723.74¥1,072.2
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥541¥894
コンテキスト長524,288 トークン1,000,000 トークン
リリース日2026/7/172026/8/3
入力モダリティtext, image, audiotext, image
アリーナ 総合#71 · ELO 1,443圏外
アリーナ 日本語圏外圏外
アリーナ コーディング#64 · ELO 1,496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

  • 料金重視ならInkling。出力100万トークンあたり¥723.74で、Qwen3.8 Maxより32%安くなります。
  • 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、Inklingの524,288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…

Inkling

このエラーの原因は、**データベースから取得した `price` が文字列(`str`)として返されている**ため、整数(`int`)の `quantity` と掛け算できないことです。 SQLの結果セットを辞書(`order["price"]` など)で扱っている場合、DBドライバやカラムのデータ型(例:`VARCHAR` や `TEXT`、あるいはドライバの仕様)によって数値が文字列のまま渡されることがあります。 ### 修正方法 `price`(必要なら `quantity` も)を数値型に変換してから計算します。価格は小数を含む可能性があるため、`float()` または `Decimal` を使うのが適切です。 ```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(または float)に、quantity を int に変換 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…

Inkling

このクエリには**「結果が間違う(ファントラップ)」**と**「5M行をフルスキャンして爆発的に増える」**の両方の致命的な問題があります。以下、原因と最適化案を説明します。 --- ## 1. 主な問題点 ### ① ファントラップ(JOINの爆発と集計の誤り) `order_details` と `reviews` を両方 `p.id` で結合しています。これは**1つの商品に対して「注文明細×レビュー」が直積(Cartesian Product)**で発生することを意味します。 - 商品Aに注文が100件、レビューが50件あると → **5,000行**が生成 - その結果、`COUNT(o.order_id)` や `SUM(o.amount)` がレビュー件数倍に膨らみ、`AVG(r.rating)` も正しく計算されません。 ### 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` の右側テーブルに `WHERE` で条件をつけると、**NULL(注文なしの商品)が除外され、実質INNER JOINになります**。しかもデータベースはまず全結合を作ってからフィルタするため、無駄な中間結果が巨大になります。 ### ③ インデックスの不足 存在するのは `products(id)` と `orders(order_id)` のみ。以下が欠落しています: - `products(is_active,…
応答時間 81.6秒出力 9649 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

Inkling

件名:【重要】納品予定製品に関するご報告と納期延期のお願い(株式会社○○ ○○) 田中部長 平素より格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。 株式会社○○ 営業部の○○でございます。 先般ご発注いただきました【製品名】につきまして、誠に申し訳ないご報告を申し上げなければならない事態となりました。深くお詫び申し上げます。 品質検査を実施いたしましたところ、軽微な不具合が発見されました。お取引先様に万全の品質でお届けすることを第一に考え、修正作業を実施させていただきたく、誠に勝手ながら納期を**1週間延期**させていただけますでしょうか。 なお、修正完了までの間、**暫定版を先に納品させていただくことも可能**でございます。ご都合に合わせてご検討いただければ幸いです。もしご入用でございましたら、その旨お知らせください。 このたびは多大なるご迷惑とご心配をおかけいたしましたこと、重ねて深くお詫び申し上げます。改めて**お詫びのご訪問**をさせていただきたく存じますので、ご都合のよろしい日時を後日ご教示いただけますと幸甚に存じます。 ご多忙の折、大変恐縮ではございますが、何卒ご理解とご容赦を賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 --- 株式会社○○ 営業部 ○○(氏名) TEL:○○-○○○○-○○○○ Email:○○@○○.co.jp ※製品名や社名、ご自身のお名前・連絡先は適宜ご修正ください。
応答時間 22.7秒出力 2095 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

Inkling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Inklingは¥723.74、Qwen3.8 Maxは¥1,072.2で、Inklingの方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
InklingとQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは?
Inklingは524,288トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
Inkling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 "inkling" 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、Inkling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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