Llama 3.1 8B Instruct vs LLM-jp-3.1 8x13B instruct4
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年11月時点）
Llama 3.1 8B Instruct（Meta）とLLM-jp-3.1 8x13B instruct4（LLM-jp）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
 Llama 3.1 8B Instruct | LLM-jp-3.1 8x13B instruct4 | |
|---|---|---|
| 提供元 | Meta | LLM-jp |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥3.36 | ¥16 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥6.72 | ¥79 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥7 | ¥56 |
| コンテキスト長 | 131,072 トークン | 4,096 トークン |
| リリース日 | 2024/7/23 | 2026/3/21 |
| 入力モダリティ | text | text |
| 生成速度 (p50) | 38 トークン/秒 (n=28) | 124 トークン/秒 (n=28) |
| アリーナ 総合 | #346 · ELO 1,211 | 圏外 |
| アリーナ 日本語 | #265 · ELO 1,087 | 圏外 |
| アリーナ コーディング | #340 · ELO 1,259 | 圏外 |
料金はFastMetalの単価（税別）です。
順位データ: LMArena leaderboard dataset（lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-28時点）。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。
どちらを選ぶべきか
- 料金重視ならLlama 3.1 8B Instruct。出力100万トークンあたり¥6.72で、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4より91%安くなります。
- 長い文書を扱うならLlama 3.1 8B Instruct。コンテキスト長は131,072トークンで、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4の4,096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…
Llama 3.1 8B Instruct
問題は、`order["price"]` が文字列 (`str`) で、`order["quantity"]` が整数 (`int`) であることです。
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要素として取得する必要があります。
修正は次のとおりです。
```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] # リストの要素として取得する
total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders)
return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders}
```
また、`float(order["price"])` と `int(order["quantity"])` を使用しているのは、`price` と `quantity` が文字列の場合、演算子 `*` の両側のオペランドが数値でないためです。
応答時間 6.9秒出力 241 トークン
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4
このエラーは、データベースから取得した注文リストに含まれる辞書型データの `price` と `quantity` の値が整数ではなく文字列になっていることが原因です。 `sum` 関数に渡されるジェネレータ式の中で、文字列と整数を乗算しようとしているため、 `TypeError` が発生しています。
この問題を解決するには、 `price` と `quantity` の値を取得する際に、適切に型変換を行う必要があります。以下のように修正しましょう。
```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"]` の値を取得後、 `int()` 関数を使って整数に変換しています。これにより、ジェネレータ式の中で適切に乗算が行われ、エラーが解消されます。
ただし、 `quantity` の値が負の数の場合、 `int()` 関数を使用するとマイナスの符号が消えてしまいます。もし、 `quantity` が負の数であってもそのままマイナスの符…
応答時間 4.9秒出力 523 トークン
コードレビュー
以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…
Llama 3.1 8B Instruct
以下の改善点を提案します。
### 可読性
- **関数名**: `fetchAllUsers`は関数の目的をよく表していますが、`page`パラメータのデフォルト値は`1`に設定されているため、`page`パラメータは実際には`optional`なので、関数名を`fetchUsers`に変更してみましょう。
- **変数名**: `allUsers`、`hasMore`、`currentPage`の変数名はわかりやすいですが、`data`と`user`の変数名は少し短すぎます。`data`は`usersData`に、`user`は`userData`に変更してみましょう。
- **コーディングスタイル**: 1行のコードの数が多い場合、`for`ループ内に`if`ステートメントを追加する場合、または`while`ループ内に条件を追加する場合、改善するためにコードを整理する必要があります。
### パフォーマンス
- **HTTPリクエスト**: 1度に100個のユーザーを取得しますが、実際には何個のユーザーを取得する必要があるかを判断するためのロジックはありません。ユーザーが100個以上ある場合、`while`ループは無限に続き続きます。これは、パフォーマンスが低下する可能性があります。
- **パフォーマンスを改善するために、`fetch` APIの`keepalive`オプションを使用してください**。
### ベストプラクティス
- **関数内でロジックを整理するために、`for`ループを`map`関数に置き換えてください**。これにより、コードを簡略化し、…
応答時間 43.6秒出力 783 トークン
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4
このTypeScript関数にはいくつかの改善点があります。以下に、可読性、パフォーマンス、ベストプラクティスを考慮したレビューと改良提案を示します。
1. ページングとリミットのロジックを修正し、APIからの全ての情報を取得した後にフィルタリングを行うことでパフォーマンスを向上させます。
2. undefinedやnullのチェックを追加し、型注釈を改善します。
3. 再帰的なアプローチを避け、イテレーティブな方法に変更して可読性を向上させます。
改良後、関数は以下のようになります。
```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…
Llama 3.1 8B Instruct
このクエリは複雑で、さまざまなテーブル間のジョインを含んでいます。以下は改善点と最適化策です。
### 1. インデックスの追加
現在、インデックスは `products(id)` と `orders(order_id)` しか存在しません。クエリは `categories(id)`、`order_details(product_id)`、`reviews(product_id)` にもアクセスします。したがって、インデックスを追加してクエリが実行速度を向上させることができます。
```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. テーブル間のJOINの最適化
JOINは複雑で、JOINが繰り返されるとクエリの実行速度が下がります。クエリ内のJOINを最適化するには、必要なカラムをJOINする前にSELECTを使用します。
```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 トークン
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4
このSQLクエリの最適化にはいくつかのステップが必要です。以下に各改善点とその理由を説明します。
### 1. インデックスの追加
現在のインデックスは `products(id)` と `orders(order_id)` のみのようですが、他にも必要なインデックスを追加することでクエリのパフォーマンスを向上させることができます。
#### 追加すべきインデックス:
- `categories(id)`: `LEFT JOIN categories` で使用されているため、インデックスを追加することで結合が高速化されます。
- `order_details(product_id, order_id)`: `LEFT JOIN order_details` で使用されているため、複合インデックスを追加することで結合が高速化されます。
- `reviews(product_id)`: `LEFT JOIN reviews` で使用されているため、インデックスを追加することで結合が高速化されます。
- `orders(created_at)`: `WHERE o.created_at >= '2024-04-01'` でフィルタリングされているため、インデックスを追加することでフィルタリングが高速化されます。
### 2. クエリのリファクタリング
クエリ自体をリファクタリングすることで、不要な結合やサブクエリを避け、パフォーマンスを向上させることができます。
#### 改善点:
- サブクエリの使用: 一部の集計をサブクエリとして分離することで、メインクエリの負荷を軽減す…
応答時間 7.9秒出力 917 トークン
よくある質問
- Llama 3.1 8B InstructとLLM-jp-3.1 8x13B instruct4、料金はどちらが安いですか？
- 出力100万トークンあたりLlama 3.1 8B Instructは¥6.72、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は¥79で、Llama 3.1 8B Instructの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- Llama 3.1 8B Instructと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トークン、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は4,096トークンです。
- Llama 3.1 8B InstructとLLM-jp-3.1 8x13B instruct4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 "llama-3.1-8b-instruct" または "llm-jp-3.1-8x13b-instruct4" 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追加すれば、Llama 3.1 8B InstructとLLM-jp-3.1 8x13B instruct4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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