Llama 3.1 8B Instruct vs Qwen3.8 Max
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
 Llama 3.1 8B Instruct |  Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 提供元 | Meta | Qwen |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥3.36 | ¥336 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥6.72 | ¥1,008 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥7 | ¥840 |
| コンテキスト長 | 131,072 トークン | 1,000,000 トークン |
| リリース日 | 2024/7/23 | 2026/8/3 |
| 入力モダリティ | text | text, image |
| 生成速度 (p50) | 38 トークン/秒 (n=28) | 88 トークン/秒 (n=28) |
| アリーナ 総合 | #346 · ELO 1,211 | #24 · ELO 1,482 |
| アリーナ 日本語 | #265 · ELO 1,087 | #25 · ELO 1,475 |
| アリーナ コーディング | #340 · ELO 1,259 | #29 · ELO 1,525 |
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、Qwen3.8 Maxより99%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でQwen3.8 Maxが上です（24位。Llama 3.1 8B Instructは346位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でQwen3.8 Maxが上です（25位。Llama 3.1 8B Instructは265位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でQwen3.8 Maxが上です（29位。Llama 3.1 8B Instructは340位）。
- 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、Llama 3.1 8B Instructの131,072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
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…
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
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
Llama 3.1 8B Instruct
件名: 奨励品質の確保と納期延期について
田中部長さま
弊社は、最近製品の品質検査において、軽微な不具合が発見されました。同様の状況でお悩みになっていましたら、お間違いにならないようお知らせ申しあげます。
一部の製品には不具合が見つかりましたが、全製品に対して影響を及ぼしているわけではございません。ただし、顧客の信頼性と安全性を確保するため、修正作業を実施せずに納品することはお詫びすることと存じます。
そのため、納期を 1 週間延期したいと考えております。延期前の 1 週間中、修正作業を実施し、品質が満足できるように努めます。また、納期が延期されたことによるご迷惑をお覚りいたしますよう、改めてお詫び申しあげます。
この不具合は、品質が最優先されることを約していることにも関わらず、これが発生したことには、深く申し訳ございません。改めて、弊社の強みである品質管理を改善していくのであると考えております。
代替案として、暫定版の製品を先に納品することも可能です。その場合は、弊社側から品質へのご連絡をご確認いただけますよう、お願い申しあげます。
このたびのご迷惑を深くお詫び申しあげますとともに、改めてご対応を宜しくお願い申しあげます。
応答時間 1.2秒出力 390 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。
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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
よくある質問
- Llama 3.1 8B Instruct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Llama 3.1 8B Instructは¥6.72、Qwen3.8 Maxは¥1,008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Qwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは？
- Llama 3.1 8B Instructは131,072トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
- Llama 3.1 8B InstructとQwen3.8 Max、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではQwen3.8 Maxが上です（Llama 3.1 8B Instruct 265位、Qwen3.8 Max 25位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- Llama 3.1 8B Instruct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 "llama-3.1-8b-instruct" 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追加すれば、Llama 3.1 8B Instruct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。