モデル比較

Mercury 2.5 vs Qwen3.8 Max

料金・コンテキスト長・実際の回答で比較(2026年9月時点)

Mercury 2.5(Inception)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

Mercury 2.5qwen logoQwen3.8 Max
提供元InceptionQwen
入力(100万トークンあたり)¥6.77¥357.4
出力(100万トークンあたり)¥25.38¥1,072.2
想定コスト(入力1,000・出力500トークン × 1,000回)¥19¥894
コンテキスト長260,000 トークン1,000,000 トークン
リリース日2026/9/82026/8/3
入力モダリティtexttext, image
アリーナ 総合圏外#22 · ELO 1,480
アリーナ 日本語圏外#10 · ELO 1,492
アリーナ コーディング圏外#30 · 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Mercury 2.5。出力100万トークンあたり¥25.38で、Qwen3.8 Maxより98%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、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

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…

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

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

Mercury 2.5

件名:【重要】納期変更のご相談とご依頼([製品名]) [相手会社名] 田中部長様 平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。 [自社名] の[あなたの氏名]でございます。 この度は、予定しておりました[製品名]の納品につきまして、大変申し訳ございませんが、ご連絡いたしました。 誠に恐縮ながら、最終段階の品質検査において軽微な不具合が確認されました。お客様には万全の状態でお届けしたく、そのため納期を現在の予定より1週間延期させていただきたく、ご相談申し上げます。 代替策といたしまして、機能に支障がない暫定版を先に納品し、正式版の準備整次第、速やかに交換対応することも可能です。田中部長様のご状況やご要望に最も合う方法がございましたら、お聞かせいただけますと幸いです。 また、本件によりご足労とご心配をおかけいたしましたこと、心よりお詫び申し上げます。改めて直接お伺いし、お詫びとご確認をさせていただきたいと考えております。ご都合のよろしい日時がございましたら、お教えいただけますでしょうか。 急なご変更によりご迷惑をおかけしますことを深くお詫び申し上げますが、何卒ご容赦賜りますようよろしくお願い申し上げます。 略儀ながらメールにて、変更のご連絡と御詫びを申し上げます。 -------------------------------------------------- [署名] [会社名] [部署名] [あなたの氏名] [電話番号] [メールアドレス] --------------------------------------------------
応答時間 5.5秒出力 1670 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。 --- 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

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よくある質問

Mercury 2.5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Mercury 2.5は¥25.38、Qwen3.8 Maxは¥1,072.2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Qwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは?
Mercury 2.5は260,000トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
Mercury 2.5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 "mercury-2.5" 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、Mercury 2.5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。

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