Qwen3.8 27B 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）
Qwen3.8 27B（Qwen）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
 Qwen3.8 27B | Qwen3.8 Max | |
|---|---|---|
| 提供元 | Qwen | Qwen |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥80.41 | ¥357.4 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥571.84 | ¥1,072.2 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥366 | ¥894 |
| コンテキスト長 | 1,000,000 トークン | 1,000,000 トークン |
| リリース日 | 2026/8/14 | 2026/8/3 |
| 入力モダリティ | text, image, video | text, image |
| アリーナ 総合 | #87 · ELO 1,436 | #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 | #67 · ELO 1,498 | #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Qwen3.8 27B。出力100万トークンあたり¥571.84で、Qwen3.8 Maxより47%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でQwen3.8 Maxが上です（20位。Qwen3.8 27Bは87位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でQwen3.8 Maxが上です（26位。Qwen3.8 27Bは67位）。
- 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…
Qwen3.8 27B
## 原因
エラーの内容は以下です。
```text
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'
```
これは、Pythonの`*`演算子で **文字列`str`** と **整数`int`** を掛けようとしているために起きます。
該当箇所はこれです。
```python
total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders)
```
エラーの型表示が `'str' and 'int'` になっているため、まず考えられるのは：
```python
order["price"] が文字列
order["quantity"] が整数
```
ということになります。
つまり、DBから取得した `price` が数値ではなく文字列として返ってきている可能性があります。
例えば：
```python
order["price"] == "10.50"
order["quantity"] == 2
```
この場合：
```python
"10.50" * 2
```
となり、Pythonではエラーになります。
---
## 修正方法
計算前に `price` を数値型に変換してください。
金額の計算には `float` よりも `decimal.Decimal` を使うことをおすすめします。
### 修正例
```python
from decimal import Decimal…
応答時間 43.4秒出力 2428 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…
Qwen3.8 27B
以下は **PostgreSQL 前提**の最適化です。
結論から言うと、このクエリは「インデックス不足」だけでは解決しにくく、**結合で行数が増える順番**と**集計の粒度**を直すのが効果的です。
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## 1. 主な問題点
### ① `reviews` を注文関連に結合した後に集計すると行数が増える
現状:
```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
```
この場合、1つの製品について
- 完了注文が 100 件
- レビューが 20 件
だとすると、結合結果は最大 **100 × 20 = 2000 行** になり得ます。
すると:
```sql
COUNT(o.order_id)
SUM(o.amount)
```
がレビュー数分だけ重複して集計され、**結果が正しくなくなる場合**があります。
また、行が増えるため処理時間も伸びます。
---
### ② `order_details` を経由して `orders.amount` を合計している点
現状は:
```sql
SUM(o.amount)
```
です。
ここで注意すべきは:
- `orders.amount` が「受注単位の総額」である…
応答時間 407.1秒出力 22483 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
Qwen3.8 27B
以下のように作成いたしました。
---
**件名：** 納品予定の製品に関する納期変更のご相談（お詫び）
田中部長
いつもお世話になっております。
株式会社〇〇 営業部の△△です。
突然のご連絡にて恐れ入りますが、〇月〇日にご納品予定の「〇〇製品」について、品質検査の結果、軽微な不具合が見受けられたため、ご納品前により確実な確認・修正作業をさせていただくことになりました。
つきましては、誠に恐れ入りますが、納期を1週間延期させていただきたく、ご連絡をいたしました。
本事象は軽微なものでございますが、貴社にご迷惑をおかけすることとなり、大変心苦しく存じます。品質基準を厳格に運用した結果、ご納品前の段階で発見できたこと、また安全・ご使用上の重大な支障には至らない見込みであることを申し添えます。
なお、代替案として、現時点で動作に支障のない範囲の暫定版を先に納品することも可能です。本製品が貴社のご業務上不可欠である場合は、暫定版のご納品と、修正済み製品のご納品を分けて対応させていただくことも検討しております。
ご意向、あるいはご都合をいただけますと幸いです。
また、改めて代表が、お詫びおよびご説明のため、貴社へご挨拶に伺わせていただきたく存じます。
ご多忙のところ大変恐縮ですが、〇月日〜〇月〇日のいずれかの時間帯、または田中部長にご都合のよい日をご教示いただけますと幸いです。
急なご相談となり、大変申し訳ございません。
何卒事情をご賢察のうえ、ご検討・ご返答いただけますようお願い申し上げます。
---
株式会社〇〇
営業部 △△
TEL…
応答時間 21.5秒出力 1144 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
- Qwen3.8 27B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Qwen3.8 27Bは¥571.84、Qwen3.8 Maxは¥1,072.2で、Qwen3.8 27Bの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- Qwen3.8 27BとQwen3.8 Maxのコンテキスト長の違いは？
- Qwen3.8 27Bは1,000,000トークン、Qwen3.8 Maxは1,000,000トークンです。
- Qwen3.8 27BとQwen3.8 Max、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではQwen3.8 Maxが上です（Qwen3.8 27B 87位、Qwen3.8 Max 14位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- Qwen3.8 27B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 "qwen3.8-27b" 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、Qwen3.8 27B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。