FastMetal

モデル比范

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4 vs Qwen3.8 27B

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎10月時点

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4LLM-jpずQwen3.8 27BQwen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

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4qwen logoQwen3.8 27B
提䟛元LLM-jpQwen
入力100䞇トヌクンあたり¥16Â¥33.6
出力100䞇トヌクンあたり¥79Â¥420
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥56Â¥244
コンテキスト長4,096 トヌクン1,000,000 トヌクン
リリヌス日2026/3/212026/8/14
入力モダリティtexttext, image, video
生成速床 (p50)125 トヌクン/秒 (n=25)76 トヌクン/秒 (n=26)
アリヌナ 総合圏倖#99 · ELO 1,438
アリヌナ 日本語圏倖#90 · ELO 1,392
アリヌナ コヌディング圏倖#80 · ELO 1,499

料金はFastMetalの単䟡皎別です。

順䜍デヌタ: LMArena leaderboard datasetlmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-08時点。カテゎリ名の察応付けずスコアの䞞めはFastMetalによる。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならLLM-jp-3.1 8x13B instruct4。出力100䞇トヌクンあたり¥79で、Qwen3.8 27Bより81%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならQwen3.8 27B。コンテキスト長は1,000,000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


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

Qwen3.8 27B

## 原因 ゚ラヌの内容は以䞋です。 ```text TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` これは、Pythonの`*`挔算子で **文字列`str`** ず **æ•Žæ•°`int`** を掛けようずしおいるために起きたす。 該圓箇所はこれです。 ```python total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) ``` ゚ラヌの型衚瀺が `'str' and 'int'` になっおいるため、たず考えられるのは ```python order["price"] が文字列 order["quantity"] が敎数 ``` ずいうこずになりたす。 ぀たり、DBから取埗した `price` が数倀ではなく文字列ずしお返っおきおいる可胜性がありたす。 䟋えば ```python order["price"] == "10.50" order["quantity"] == 2 ``` この堎合 ```python "10.50" * 2 ``` ずなり、Pythonでぱラヌになりたす。 --- ## 修正方法 蚈算前に `price` を数倀型に倉換しおください。 金額の蚈算には `float` よりも `decimal.Decimal` を䜿うこずをおすすめしたす。 ### 修正䟋 ```python from decimal import Decimal

応答時間 43.4秒出力 2428 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


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

Qwen3.8 27B

以䞋、指定された `fetchAllUsers` 関数に぀いお、**可読性・パフォヌマンス・ベストプラクティス・堅牢性**の芳点から改善点を敎理したす。最埌に改善版コヌド䟋も提瀺したす。 --- ## 1. 型安党性の欠劂 ### 問題点 - 戻り倀が `Promise<any[]>` になっおおり、呌び出し偎で型を信頌できたせん。 - `response.json()` の結果 `data` も `any` 扱いになっおおり、APIのスキヌマが型で衚珟されおいたせん。 - `data.users` が `undefined` / `null` / 配列でない堎合の防埡がありたせん。 - `first_name` / `last_name` が `null` だず `undefined undefined` のような文字列になる可胜性がありたす。 ### 改善案 - `RawUser`APIレスポンス型ず `User`衚瀺甚型を分離し、型を定矩する。 - `any` を避け、`unknown` を䜿い `typeof` / `Array.isArray` で怜蚌する。 - 戻り倀は `Promise<User[]>` にする。 ```typescript interface RawUser { id: string | number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface UsersResponse { use

応答時間 83.7秒出力 5240 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


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

Qwen3.8 27B

以䞋は **PostgreSQL 前提**の最適化です。 結論から蚀うず、このク゚リは「むンデックス䞍足」だけでは解決しにくく、**結合で行数が増える順番**ず**集蚈の粒床**を盎すのが効果的です。 --- ## 1. 䞻な問題点 ### ① `reviews` を泚文関連に結合した埌に集蚈するず行数が増える 珟状: ```sql FROM products p LEFT JOIN order_details od ON od.product_id = p.id LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' LEFT JOIN reviews r ON r.product_id = p.id ``` この堎合、1぀の補品に぀いお - 完了泚文が 100 件 - レビュヌが 20 件 だずするず、結合結果は最倧 **100 × 20 = 2000 行** になり埗たす。 するず: ```sql COUNT(o.order_id) SUM(o.amount) ``` がレビュヌ数分だけ重耇しお集蚈され、**結果が正しくなくなる堎合**がありたす。 たた、行が増えるため凊理時間も䌞びたす。 --- ### ② `order_details` を経由しお `orders.amount` を合蚈しおいる点 珟状は: ```sql SUM(o.amount) ``` です。 ここで泚意すべきは: - `orders.amount` が「受泚単䜍の総額」である 
応答時間 407.1秒出力 22483 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4ずQwen3.8 27B、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりLLM-jp-3.1 8x13B instruct4は¥79、Qwen3.8 27Bは¥420で、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4ずQwen3.8 27Bのコンテキスト長の違いは
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は4,096トヌクン、Qwen3.8 27Bは1,000,000トヌクンです。
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4ずQwen3.8 27B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 "llm-jp-3.1-8x13b-instruct4" たたは "qwen3.8-27b" 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、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4ずQwen3.8 27B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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4をチャットで詊すQwen3.8 27Bをチャットで詊す

LLM-jp-3.1 8x13B instruct4の他の比范

Qwen3.8 27Bの他の比范