モデル比范

Mercury 2.5 vs MiniMax M3

料金・コンテキスト長・実際の回答で比范2026幎9月時点

Mercury 2.5InceptionずMiniMax M3MiniMax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

Mercury 2.5minimax logoMiniMax M3
提䟛元InceptionMiniMax
入力100䞇トヌクンあたり¥6.77Â¥53.61
出力100䞇トヌクンあたり¥25.38Â¥214.44
想定コスト入力1,000・出力500トヌクン × 1,000回¥19Â¥161
コンテキスト長260,000 トヌクン1,048,576 トヌクン
リリヌス日2026/9/82026/5/31
入力モダリティtexttext, image, video
アリヌナ 総合圏倖#80 · ELO 1,443
アリヌナ 日本語圏倖#74 · ELO 1,398
アリヌナ コヌディング圏倖#68 · ELO 1,498

料金はFastMetalの円建お単䟡皎別。アリヌナ順䜍は公開リヌダヌボヌドの最新取埗時点の倀です。

どちらを遞ぶべきか

  • 料金重芖ならMercury 2.5。出力100䞇トヌクンあたり¥25.38で、MiniMax M3より88%安くなりたす。
  • 長い文曞を扱うならMiniMax M3。コンテキスト長は1,048,576トヌクンで、Mercury 2.5の260,000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


Mercury 2.5

この゚ラヌの原因は、デヌタベヌスク゚リの結果ずしお取埗される `price` や `quantity` が文字列strであるため、数倀同士の乗算が䞍可胜になっおいる点です。 修正には、蚈算前にこれらの倀を数倀型float や intに倉換したす。 **修正埌のコヌド:** ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) # 数倀型ぞの倉換を明瀺 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 が解消されたす。
応答時間 2.0秒出力 991 トヌクン

MiniMax M3

# ゚ラヌの原因ず修正方法 ## 原因 ゚ラヌ `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` から、`order["price"]` が **文字列str** ずしお取埗されおいるこずが分かりたす。 デヌタベヌスドラむバpsycopg2、mysql-connector などでは、**DECIMAL / NUMERIC 型**のカラムが粟床保持のために文字列ずしお返されるこずがよくありたす。`quantity` が INT 型なので問題なく `*` 挔算が成立せず、`price` 偎で詰たっおいたす。 ``` order["price"] → "1980.50" (str) order["quantity"] → 2 (int) "1980.50" * 2 → TypeError! ``` ## 修正方法 ### 方法 1: `float()` で型倉換する最もシンプル ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user

応答時間 16.5秒出力 1335 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


Mercury 2.5

提瀺された TypeScript 関数に぀いお、可読性、パフォヌマンス、型安党性の芳点から改善点を提案したす。 ### 䞻な改善点 1. **型安党性の向䞊**: `any` の䜿甚は避け、むンタヌフェヌスを定矩するこずで型チェックを有効にしたす。 2. **゚ラヌハンドリング**: Fetch の倱敗や JSON パヌス゚ラヌ、HTTP ステヌタスコヌドの確認を远加したす。 3. **可読性の向䞊**: 耇雑なルヌプを分離し、配列メ゜ッド (`filter`, `map`) を䜿甚しおロゞックを明確にしたす。 4. **定数化**: 魔法の数字100を定数ずしお定矩し、埌からの倉曎を容易にしたす。 5. **分割ず責任の分離**: ペヌゞ取埗ロゞックず党件取埗ロゞックを分離したす。 ### リファクタリング䟋 ```typescript // 型定矩 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 トヌクン

MiniMax M3

# TypeScript関数のレビュヌ このコヌドには型安党性、可読性、パフォヌマンス、堅牢性の各芳点で改善できる点が倚くありたす。以䞋、カテゎリ別に指摘したす。 --- ## 🔎 重倧な問題 ### 1. 型安党性の欠劂 ```typescript async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> ``` `any[]` はTypeScriptの利点を完党に朰しおいたす。型を定矩すべきです。 ```typescript // APIレスポンスの型 interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: 'active' | 'inactive' | 'deleted'; } interface ApiResponse { users: ApiUser[]; } interface User { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> ``` ### 2. ゚ラヌハンドリングがない `fetch` が倱敗した堎合や `response.json()` が䞍正な圢匏だった堎合、䟋倖が䌝播するだけで適切な凊理がされたせん。 ```typescr

応答時間 15.0秒出力 2033 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


Mercury 2.5

ク゚リの実行が重い䞻な原因は、むンデックス䞍足ず結合前のデヌタ集玄を行っおいない点にありたす。特に500䞇行のテヌブルでは、結合埌に集玄凊理を行うず凊理量が倚くなりすぎたす。 以䞋に最適化案ず解説を瀺したす。 ### 最適化されたク゚リ ```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 トヌクン

MiniMax M3

# SQLク゚リの最適化提案 このク゚リには耇数の深刻な問題がありたす。**パフォヌマンスの問題だけでなく、論理的なバグも含たれおいる**ため、たずそちらから説明したす。 --- ## 🔎 重倧論理的なバグ集蚈結果が誀っおいる ### 問題1: WHERE句で`o.created_at`を絞り蟌んでいる `LEFT JOIN`で結合した右偎テヌブルを`WHERE`で絞り蟌むず、**`INNER JOIN`ず等䟡**になりたす。 `orders`が無い行`o.order_id IS NULL`が党お消えるため、LEFT JOINの意味がなくなりたす。 ```sql -- ❌ 珟状LEFT JOINなのにWHEREでo.created_atを絞っおいる LEFT JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id AND o.status = '完了' WHERE p.is_active = true AND o.created_at >= '2024-04-01' -- ← ここで NULL row が消滅 ``` ### 問題2: 耇数テヌブルのJOINによる行の重耇 結合の構造䞊、**行が䜕倍にも増幅**されたす ``` products (1) → categories (1:1) → order_details (1:N) ← ここで増える → orders (1:1) → reviews (1:N) ← ここで 
応答時間 40.1秒出力 3354 トヌクン

他のプロンプトでも比范する →

よくある質問

Mercury 2.5ずMiniMax M3、料金はどちらが安いですか
出力100䞇トヌクンあたりMercury 2.5は¥25.38、MiniMax M3は¥214.44で、Mercury 2.5の方が安くなりたすFastMetalの円建お単䟡・皎別。
Mercury 2.5ずMiniMax M3のコンテキスト長の違いは
Mercury 2.5は260,000トヌクン、MiniMax M3は1,048,576トヌクンです。
Mercury 2.5ずMiniMax M3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 "mercury-2.5" たたは "minimax-m3" 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、Mercury 2.5ずMiniMax M3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。

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