LLM-jp-3.1 8x13B instruct4 vs Qwen3.8 Max
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年8月時点）
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4（Llm Jp）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
| LLM-jp-3.1 8x13B instruct4 |  Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 提供元 | Llm Jp | Qwen |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥16 | ¥357.4 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥79 | ¥1,072.2 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥56 | ¥894 |
| コンテキスト長 | 4,096 トークン | 1,000,000 トークン |
| リリース日 | 2026/3/21 | 2026/8/3 |
| 入力モダリティ | text | text, image |
| アリーナ 総合 | 圏外 | #20 · ELO 1,479 |
| アリーナ 日本語 | 圏外 | #14 · ELO 1,485 |
| アリーナ コーディング | 圏外 | #26 · ELO 1,520 |
料金はFastMetalの円建て単価（税別）。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。
どちらを選ぶべきか
- 料金重視ならLLM-jp-3.1 8x13B instruct4。出力100万トークンあたり¥79で、Qwen3.8 Maxより93%安くなります。
- 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、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…
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
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…
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
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。
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## 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
LLM-jp-3.1 8x13B instruct4
以下のようなビジネスメールはいかがでしょうか。
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件名: 【重要】製品不具合に伴う納期遅延のお詫びとお願い
田中部長
いつもお世話になっております。
株式会社●●の▲▲です。
このたびは、納品予定の製品に不具合が見つかり、誠に申し訳ございません。
原因は、先日実施した品質検査において軽微な不具合が発見されたためです。
現在、鋭意対応を進めておりますが、このままのスケジュールでは十分なクオリティ担保が難しく、誠に勝手ながら納期を1週間延期させていただきたく存じます。
なお、暫定版としての製品を先に納品することも可能でございます。
このような形でもよろしいでしょうか。
今回の件でご迷惑をおかけすることとなり、重ねてお詫び申し上げます。
つきましては、改めてお詫びのご挨拶にお伺いできればと存じますが、ご都合はいかがでしょうか。
何卒ご理解賜りますようお願い申し上げます。
敬具
株式会社●●
▲▲
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応答時間 1.7秒出力 201 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
- LLM-jp-3.1 8x13B instruct4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LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は¥79、Qwen3.8 Maxは¥1,072.2で、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4の方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- LLM-jp-3.1 8x13B instruct4とQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは？
- LLM-jp-3.1 8x13B instruct4は4,096トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
- LLM-jp-3.1 8x13B instruct4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 "llm-jp-3.1-8x13b-instruct4" 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チャージすれば、LLM-jp-3.1 8x13B instruct4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。