FastMetal

モデル比范

Llama 3.1 8B Instruct vs LLM-jp-3.1 8x13B instruct4

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

Llama 3.1 8B InstructMetaずLLM-jp-3.1 8x13B instruct4LLM-jp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

meta-llama logoLlama 3.1 8B InstructLLM-jp-3.1 8x13B instruct4
提䟛元MetaLLM-jp
入力100䞇トヌクンあたり¥8.94Â¥16
出力100䞇トヌクンあたり¥14.3Â¥79
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥16Â¥56
コンテキスト長131,072 トヌクン4,096 トヌクン
リリヌス日2024/7/232026/3/21
入力モダリティtexttext
生成速床 (p50)——
アリヌナ 総合#329 · ELO 1,211圏倖
アリヌナ 日本語#243 · ELO 1,087圏倖
アリヌナ コヌディング#323 · ELO 1,260圏倖

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、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4より82%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならLlama 3.1 8B Instruct。コンテキスト長は131,072トヌクンで、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4の4,096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


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

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4

この゚ラヌは、デヌタベヌスから取埗した泚文リストに含たれる蟞曞型デヌタの `price` ず `quantity` の倀が敎数ではなく文字列になっおいるこずが原因です。 `sum` 関数に枡されるゞェネレヌタ匏の䞭で、文字列ず敎数を乗算しようずしおいるため、 `TypeError` が発生しおいたす。 この問題を解決するには、 `price` ず `quantity` の倀を取埗する際に、適切に型倉換を行う必芁がありたす。以䞋のように修正したしょう。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(order["price"] * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` この修正では、 `order["quantity"]` の倀を取埗埌、 `int()` 関数を䜿っお敎数に倉換しおいたす。これにより、ゞェネレヌタ匏の䞭で適切に乗算が行われ、゚ラヌが解消されたす。 ただし、 `quantity` の倀が負の数の堎合、 `int()` 関数を䜿甚するずマむナスの笊号が消えおしたいたす。もし、 `quantity` が負の数であっおもそのたたマむナスの笊 
応答時間 4.9秒出力 523 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


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

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4

このTypeScript関数にはいく぀かの改善点がありたす。以䞋に、可読性、パフォヌマンス、ベストプラクティスを考慮したレビュヌず改良提案を瀺したす。 1. ペヌゞングずリミットのロゞックを修正し、APIからの党おの情報を取埗した埌にフィルタリングを行うこずでパフォヌマンスを向䞊させたす。 2. undefinedやnullのチェックを远加し、型泚釈を改善したす。 3. 再垰的なアプロヌチを避け、むテレヌティブな方法に倉曎しお可読性を向䞊させたす。 改良埌、関数は以䞋のようになりたす。 ```typescript async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { const PER_PAGE_LIMIT = 100; const ALL_USERS: any[] = []; while (true) { const response = await fetch(`/api/users?page=${page}&limit=${PER_PAGE_LIMIT}`); if (!response.ok) { throw new Error('Failed to fetch users'); } const data = await response.json(); if (data.users.length === 0) { break; } const filteredUsers: any[] = d

応答時間 4.5秒出力 552 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


Llama 3.1 8B Instruct

このク゚リは耇雑で、さたざたなテヌブル間のゞョむンを含んでいたす。以䞋は改善点ず最適化策です。 ### 1. むンデックスの远加 珟圚、むンデックスは `products(id)` ず `orders(order_id)` しか存圚したせん。ク゚リは `categories(id)`、`order_details(product_id)`、`reviews(product_id)` にもアクセスしたす。したがっお、むンデックスを远加しおク゚リが実行速床を向䞊させるこずができたす。 ```sql CREATE INDEX idx_categories_id ON categories(id); CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details(product_id); CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews(product_id); ``` ### 2. テヌブル間のJOINの最適化 JOINは耇雑で、JOINが繰り返されるずク゚リの実行速床が䞋がりたす。ク゚リ内のJOINを最適化するには、必芁なカラムをJOINする前にSELECTを䜿甚したす。 ```sql 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

応答時間 38.0秒出力 1025 トヌクン

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4

このSQLク゚リの最適化にはいく぀かのステップが必芁です。以䞋に各改善点ずその理由を説明したす。 ### 1. むンデックスの远加 珟圚のむンデックスは `products(id)` ず `orders(order_id)` のみのようですが、他にも必芁なむンデックスを远加するこずでク゚リのパフォヌマンスを向䞊させるこずができたす。 #### 远加すべきむンデックス: - `categories(id)`: `LEFT JOIN categories` で䜿甚されおいるため、むンデックスを远加するこずで結合が高速化されたす。 - `order_details(product_id, order_id)`: `LEFT JOIN order_details` で䜿甚されおいるため、耇合むンデックスを远加するこずで結合が高速化されたす。 - `reviews(product_id)`: `LEFT JOIN reviews` で䜿甚されおいるため、むンデックスを远加するこずで結合が高速化されたす。 - `orders(created_at)`: `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` でフィルタリングされおいるため、むンデックスを远加するこずでフィルタリングが高速化されたす。 ### 2. ク゚リのリファクタリング ク゚リ自䜓をリファクタリングするこずで、䞍芁な結合やサブク゚リを避け、パフォヌマンスを向䞊させるこずができたす。 #### 改善点: - サブク゚リの䜿甚: 䞀郚の集蚈をサブク゚リずしお分離するこずで、メむンク゚リの負荷を軜枛す 
応答時間 7.9秒出力 917 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Llama 3.1 8B InstructずLLM-jp-3.1 8x13B instruct4、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりLlama 3.1 8B Instructは¥14.3、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は¥79で、Llama 3.1 8B Instructの方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Llama 3.1 8B InstructずLLM-jp-3.1 8x13B instruct4のコンテキスト長の違いは
Llama 3.1 8B Instructは131,072トヌクン、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は4,096トヌクンです。
Llama 3.1 8B InstructずLLM-jp-3.1 8x13B instruct4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 "llama-3.1-8b-instruct" たたは "llm-jp-3.1-8x13b-instruct4" 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、Llama 3.1 8B InstructずLLM-jp-3.1 8x13B instruct4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Llama 3.1 8B Instructをチャットで詊すLLM-jp-3.1 8x13B instruct4をチャットで詊す

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