FastMetal

モデル比范

Kimi K3 vs Llama 3.1 8B Instruct

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

Kimi K3MoonshotずLlama 3.1 8B InstructMeta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

moonshotai logoKimi K3meta-llama logoLlama 3.1 8B Instruct
提䟛元MoonshotMeta
入力100䞇トヌクンあたり¥504Â¥8.94
出力100䞇トヌクンあたり¥2,520Â¥14.3
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥1,764Â¥16
コンテキスト長1,048,576 トヌクン131,072 トヌクン
リリヌス日2026/7/162024/7/23
入力モダリティtext, imagetext
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#17 · ELO 1,485#329 · ELO 1,211
アリヌナ 日本語#2 · ELO 1,511#243 · ELO 1,087
アリヌナ コヌディング#7 · ELO 1,538#323 · ELO 1,260

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならLlama 3.1 8B Instruct。出力100䞇トヌクンあたり¥14.3で、Kimi K3より99%安くなりたす。
  • 総合の評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K3が䞊です17䜍。Llama 3.1 8B Instructは329䜍。
  • 日本語の評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K3が䞊です2䜍。Llama 3.1 8B Instructは243䜍。
  • コヌディングの評䟡はアリヌナ順䜍でKimi K3が䞊です7䜍。Llama 3.1 8B Instructは323䜍。
  • 長い文曞を扱うならKimi K3。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、Llama 3.1 8B Instructの131,072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


Kimi K3

## 原因 ゚ラヌメッセヌゞが瀺す通り、`order["price"]` が **文字列str** になっおいるのが原因です。数倀同士の挔算を期埅しおいるのに、DBから取埗した `price` が文字列ずしお返されおいるため、乗算に倱敗しおいたす。 よくある原因は以䞋のいずれかです 1. **DBのカラム定矩が文字列型** — `price` カラムが `DECIMAL`/`NUMERIC` ではなく `VARCHAR`/`TEXT` で定矩されおいる 2. **DBドラむバの仕様** — 䞀郚のドラむバや蚭定では、数倀カラムでも文字列ずしお返すこずがある 3. **デヌタ投入時の問題** — 数倀カラムでも文字列ずしお insert され、暗黙倉換されおいる たず以䞋で型を確認するず原因を特定しやすいです ```python print(type(order["price"]), order["price"]) ``` ## 修正方法 ### 応急凊眮アプリケヌション偎で型倉換 ```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(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orde

応答時間 47.1秒出力 2426 トヌクン

Llama 3.1 8B Instruct

問題は、`order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が敎数 (`int`) であるこずです。 これは、`orders` がリストではなく、文字列のリストであるためです。 `db.query()` の結果は文字列のリストであるため、各文字列をリストの芁玠ずしお取埗する必芁がありたす。 修正は次のずおりです。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) orders = [order for order in orders] # リストの芁玠ずしお取埗する total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` たた、`float(order["price"])` ず `int(order["quantity"])` を䜿甚しおいるのは、`price` ず `quantity` が文字列の堎合、挔算子 `*` の䞡偎のオペランドが数倀でないためです。
応答時間 6.9秒出力 241 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


Kimi K3

# コヌドレビュヌ: `fetchAllUsers` 党䜓的に動䜜はしたすが、型安党性・゚ラヌハンドリング・堅牢性に改善䜙地がありたす。指摘事項を敎理したす。 ## 䞻な問題点 ### 1. 型安党性の欠劂(ベストプラクティス) - 戻り倀が `Promise<any[]>` で、型の恩恵が埗られおいない - `response.json()` の結果が暗黙の `any` になり、プロパティの typo などを怜出できない ### 2. ゚ラヌハンドリングがない(ベストプラクティス) - `response.ok` のチェックがなく、404 や 500 でも `json()` を呌んでしたう - ネットワヌク゚ラヌや JSON パヌス゚ラヌが考慮されおいない - `data.users` が `undefined` の堎合、`data.users.length` でランタむム゚ラヌになる ### 3. 無限ルヌプのリスク(堅牢性) - API のバグなどで垞に 100 件返っおくる堎合、ルヌプが終わらない - 最倧ペヌゞ数などの安党匁がない ### 4. 可読性 - むンデックスベヌスの `for` ルヌプで `data.users[i]` が繰り返され、冗長 - マゞックナンバヌ `100` が URL ず終了条件の2箇所に分散(倉曎時に片方だけ盎し忘れるリスク) - `let user` は再代入されないので `const` にすべき - 文字列連結はテンプレヌトリテラルの方が珟代的 ### 5. パフォヌマンス・蚭蚈 - `deleted` ナヌザヌのフィル 
応答時間 23.1秒出力 3134 トヌクン

Llama 3.1 8B Instruct

以䞋の改善点を提案したす。 ### 可読性 - **関数名**: `fetchAllUsers`は関数の目的をよく衚しおいたすが、`page`パラメヌタのデフォルト倀は`1`に蚭定されおいるため、`page`パラメヌタは実際には`optional`なので、関数名を`fetchUsers`に倉曎しおみたしょう。 - **倉数名**: `allUsers`、`hasMore`、`currentPage`の倉数名はわかりやすいですが、`data`ず`user`の倉数名は少し短すぎたす。`data`は`usersData`に、`user`は`userData`に倉曎しおみたしょう。 - **コヌディングスタむル**: 1行のコヌドの数が倚い堎合、`for`ルヌプ内に`if`ステヌトメントを远加する堎合、たたは`while`ルヌプ内に条件を远加する堎合、改善するためにコヌドを敎理する必芁がありたす。 ### パフォヌマンス - **HTTPリク゚スト**: 1床に100個のナヌザヌを取埗したすが、実際には䜕個のナヌザヌを取埗する必芁があるかを刀断するためのロゞックはありたせん。ナヌザヌが100個以䞊ある堎合、`while`ルヌプは無限に続き続きたす。これは、パフォヌマンスが䜎䞋する可胜性がありたす。 - **パフォヌマンスを改善するために、`fetch` APIの`keepalive`オプションを䜿甚しおください**。 ### ベストプラクティス - **関数内でロゞックを敎理するために、`for`ルヌプを`map`関数に眮き換えおください**。これにより、コヌドを簡略化し、 
応答時間 43.6秒出力 783 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

Kimi K3

# 玍期延期のお詫びメヌル --- **件名【お詫び】○○補品 玍期延期のご連絡** --- 株匏䌚瀟○○ ○○郹 田侭 郚長 い぀も倧倉お䞖話になっおおりたす。 株匏䌚瀟△△の○○でございたす。 このたびは、○月○日に玍品を予定しおおりたした「○○補品名」に぀きたしお、玍期の延期をお願いしなければならない事態ずなり、深くお詫び申し䞊げたす。 経緯をご説明いたしたすず、出荷前の品質怜査におきたしお、補品の䞀郚に軜埮な䞍具合が発芋されたした。貎瀟に安心しおご䜿甚いただける補品をお届けするため、修正䜜業を行う必芁があるず刀断いたした次第です。 ぀きたしおは、誠に勝手ながら、玍期を䞋蚘のずおり倉曎させおいただきたく存じたす。 **【倉曎前】○月○日○曜日** **【倉曎埌】○月○日○曜日※1週間延期** なお、暫定版ずはなりたすが、珟行の補品を圓初の予定どおり先行しお玍品させおいただくこずも可胜でございたす。ご垌望がございたしたら、遠慮なくお申し付けくださいたせ。 たた、本件に぀きたしおは、改めお盎接お詫びに䌺いたく存じたす。田䞭様のご郜合のよろしい日時をご教瀺いただけたすず幞いです。 貎瀟には倚倧なご迷惑をおかけいたしたすこずを、重ねお深くお詫び申し䞊げたす。今埌このようなこずがないよう、品質管理䜓制の䞀局の匷化に努めおたいる所存です。 䜕卒ご理解賜りたすよう、よろしくお願い申し䞊げたす。 --- ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 株匏䌚瀟△△ ○○郹 ○○ ○○氏名 TELXXX-XXXX-XXXX Emailxxxx@

応答時間 17.9秒出力 1916 トヌクン

Llama 3.1 8B Instruct

件名: 奚励品質の確保ず玍期延期に぀いお 田䞭郚長さた 匊瀟は、最近補品の品質怜査においお、軜埮な䞍具合が発芋されたした。同様の状況でお悩みになっおいたしたら、お間違いにならないようお知らせ申しあげたす。 䞀郚の補品には䞍具合が芋぀かりたしたが、党補品に察しお圱響を及がしおいるわけではございたせん。ただし、顧客の信頌性ず安党性を確保するため、修正䜜業を実斜せずに玍品するこずはお詫びするこずず存じたす。 そのため、玍期を 1 週間延期したいず考えおおりたす。延期前の 1 週間䞭、修正䜜業を実斜し、品質が満足できるように努めたす。たた、玍期が延期されたこずによるご迷惑をお芚りいたしたすよう、改めおお詫び申しあげたす。 この䞍具合は、品質が最優先されるこずを玄しおいるこずにも関わらず、これが発生したこずには、深く申し蚳ございたせん。改めお、匊瀟の匷みである品質管理を改善しおいくのであるず考えおおりたす。 代替案ずしお、暫定版の補品を先に玍品するこずも可胜です。その堎合は、匊瀟偎から品質ぞのご連絡をご確認いただけたすよう、お願い申しあげたす。 このたびのご迷惑を深くお詫び申しあげたすずずもに、改めおご察応を宜しくお願い申しあげたす。
応答時間 1.2秒出力 390 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Kimi K3ずLlama 3.1 8B Instruct、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりKimi K3は¥2,520、Llama 3.1 8B Instructは¥14.3で、Llama 3.1 8B Instructの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Kimi K3ずLlama 3.1 8B Instructのコンテキスト長の違いは
Kimi K3は1,048,576トヌクン、Llama 3.1 8B Instructは131,072トヌクンです。
Kimi K3ずLlama 3.1 8B Instruct、評䟡が高いのはどちらですか
公開アリヌナの順䜍ではKimi K3が䞊ですKimi K3 2䜍、Llama 3.1 8B Instruct 243䜍。順䜍はリヌダヌボヌドの曎新で倉わりたす。
Kimi K3ずLlama 3.1 8B Instruct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 "kimi-k3" たたは "llama-3.1-8b-instruct" 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、Kimi K3ずLlama 3.1 8B Instruct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Kimi K3をチャットで詊すLlama 3.1 8B Instructをチャットで詊す

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