モデル比較

Mercury 2.5 vs MiMo-V2.6-Flash

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年11月時点)

Mercury 2.5(Inception)とMiMo-V2.6-Flash(Xiaomi)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

Mercury 2.5MiMo-V2.6-Flash
提供元InceptionXiaomi
入力(100万トークンあたり)¥7.15¥23.52
出力(100万トークンあたり)¥26.81¥47.04
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥21¥47
コンテキスト長260,000 トークン1,048,576 トークン
リリース日2026/9/82026/9/21
入力モダリティtexttext, image, video, audio
生成速度 (p50)—83 トークン/秒 (n=28)
アリーナ 総合圏外#85 · ELO 1,448
アリーナ 日本語圏外#133 · ELO 1,359
アリーナ コーディング圏外#60 · ELO 1,510

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Mercury 2.5。出力100万トークンあたり¥26.81で、MiMo-V2.6-Flashより43%安くなります。
  • 長い文書を扱うならMiMo-V2.6-Flash。コンテキスト長は1,048,576トークンで、Mercury 2.5の260,000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…

Mercury 2.5

このエラーの原因は、データベースクエリの結果として取得される `price` や `quantity` が文字列(str)であるため、数値同士の乗算が不可能になっている点です。 修正には、計算前にこれらの値を数値型(float や int)に変換します。 **修正後のコード:** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 数値型への変換を明示 total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` これにより、型ミスマッチによる TypeError が解消されます。
応答時間 2.0秒出力 991 トークン

MiMo-V2.6-Flash

## 原因 **`price` がデータベースから文字列 (`str`) で返されている** ことが原因です。 MySQL の `DECIMAL` 列や `VARCHAR` カラムなどは、DB ドライバーによっては **文字列として** レコードを返します。`str` × `int` は文字列の繰り返ししかできないため、`sum()` への集計で `TypeError` が発生します。 ``` order["price"] → "1500" (str) ← ここで型が違う order["quantity"] → 3 (int) "1500" * 3 → TypeError! ``` --- ## 修正 数値型に **明示的に変換** してから計算します。 ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # price / quantity の両方を float に変換してから乗算 total = sum( float(order["price"]) * float(order["quantity"]) for order in orders ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": o…
応答時間 41.7秒出力 2732 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…

Mercury 2.5

提示された TypeScript 関数について、可読性、パフォーマンス、型安全性の観点から改善点を提案します。 ### 主な改善点 1. **型安全性の向上**: `any` の使用は避け、インターフェースを定義することで型チェックを有効にします。 2. **エラーハンドリング**: Fetch の失敗や JSON パースエラー、HTTP ステータスコードの確認を追加します。 3. **可読性の向上**: 複雑なループを分離し、配列メソッド (`filter`, `map`) を使用してロジックを明確にします。 4. **定数化**: 魔法の数字(100)を定数として定義し、後からの変更を容易にします。 5. **分割と責任の分離**: ページ取得ロジックと全件取得ロジックを分離します。 ### リファクタリング例 ```typescript // 型定義 interface RawUser { id: string; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface User { id: string; name: string; email: string; } interface ApiRes { users: RawUser[]; } const PAGE_LIMIT = 100; const BASE_URL = '/api/users'; async function fetchPage(cu…
応答時間 3.2秒出力 2186 トークン

MiMo-V2.6-Flash

# コードレビュー: `fetchAllUsers` ## 総評 可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの3つの観点で **多数の改善余地** があります。以下に分類して提案します。 --- ## 1. タイプ安全性 (TypeScript ベストプラクティス) ### ❌ 問題: `any` が多用されている ```typescript // 改善前 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; ``` ```typescript // 改善後: 型を明示的に定義 interface User { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface FetchedUser { id: number; name: string; email: string; } interface ApiResponse { users: User[]; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<FetchedUser[]> { const allUsers: FetchedUser[] = []; ``` > **理由**: `any` を使うとコンパイル時の型チェックが効かず、リフ…
応答時間 93.1秒出力 2043 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…

Mercury 2.5

クエリの実行が重い主な原因は、インデックス不足と結合前のデータ集約を行っていない点にあります。特に500万行のテーブルでは、結合後に集約処理を行うと処理量が多くなりすぎます。 以下に最適化案と解説を示します。 ### 最適化されたクエリ ```sql WITH order_stats AS ( SELECT od.product_id, SUM(o.amount) as total_sales, COUNT(o.order_id) as order_count FROM orders o INNER JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ), review_stats AS ( SELECT product_id, AVG(rating) as avg_rating FROM reviews GROUP BY product_id ) SELECT p.product_name, c.category_name, COALESCE(os.order_count, 0) as order_count, COALESCE(os.total_sales, 0) as total_sales, COALESCE(rs.avg_rating, 0) as avg_rating FROM products p LEFT…
応答時間 4.4秒出力 2988 トークン

MiMo-V2.6-Flash

# SQLクエリの最適化 ## 1. 現状の問題点を特定する ### 🔴 問題①: カルテジアン積の爆発(最大のボトルネック) ``` products → order_details(1:N)→ orders(1:1) └→ reviews(1:N) 例: 1つの商品に order_details=1000行、reviews=500行 → JOIN後の中間結果 = 1000 × 500 = 500,000行/商品 ❌ ``` **`order_details` と `reviews` を直接JOINすると、行数が掛け算で膨張します。** 500万行のテーブルなら、中間結果は数億〜数百億行になり得ます。 --- ### 🔴 問題②: WHERE句でのLEFT JOINの破壊(バグ) ```sql -- WHERE句にjoinedテーブルの条件がある LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE o.created_at >= '2024-04-01' -- ❌ ここが問題 ``` **`o.created_at >= '2024-04-01'`** がWHERE句にあると: | 仕様値 | `o.created_at`の値 | 結果 | |---|---|---| | 訂約がある | `'2024-05-01'` | `TRUE` → 通過 ✅ | | 訂約がない(NULL) | `NULL` | `NULL`(=不成立)→ **除外** ❌…
応答時間 52.3秒出力 3675 トークン

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よくある質問

Mercury 2.5とMiMo-V2.6-Flash、料金はどちらが安いですか?
出力100万トークンあたりMercury 2.5は¥26.81、MiMo-V2.6-Flashは¥47.04で、Mercury 2.5の方が安くなります(FastMetalの円建て単価・税別)。
Mercury 2.5とMiMo-V2.6-Flashのコンテキスト長の違いは?
Mercury 2.5は260,000トークン、MiMo-V2.6-Flashは1,048,576トークンです。
Mercury 2.5とMiMo-V2.6-Flash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 "mercury-2.5" または "mimo-v2.6-flash" 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、Mercury 2.5とMiMo-V2.6-Flash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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