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Liquid
lfm-2.5-24b-a2b
チャット限定

LFM2.5-24B-A2B

LFM2.5-24B-A2Bは、Liquid AIの24B総パラメータと2.45B活性パラメータを持つ混合専門家推論モデルです。常に回答前に推論を行い、ツールを呼び出すエージェント向けに構築されています。Liquid...

2026/10/13
128,000 トークン
入力: ¥8.935/M
出力: ¥125.09/M

仕様

モダリティ

入力
text
出力
text

サポートされているパラメータ

frequency_penalty
include_reasoning
logprobs
max_completion_tokens
max_tokens
min_p
presence_penalty
reasoning
repetition_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_logprobs

最大出力トークン

8,192

推論設定

既定の動作
思考オン
思考のオフ
不可(常に思考します)

思考の制御方法と課金を見る

データの取り扱い

プロンプトの保持
不明 — 確認できていません
学習への利用
学習には利用されません

「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

Webチャット限定のモデルです

LFM2.5-24B-A2BはFastMetalのWebチャットで利用できます。料金は他のモデルと同じく、前払い残高からトークン単位で差し引かれます。API・MCPからは呼び出せません(指定するとゲートウェイがHTTP 403で拒否します)。

チャットで開く

LFM2.5-24B-A2Bの実際の回答

FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

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…

### 原因 `db.query()` で取得した `orders` は、各行が辞書(`dict`)で、`"price"` と `"quantity"` がキーとして存在しています。しかし、データベースから返される値が **文字列型** であるため、`order["price"]` が `str`、`order["quantity"]` が `int`(あるいはその逆)となり、Python では `str * int` の演算ができません。これが `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` の直接の原因です。 ### 修正方法 乗算を行う前に、`price` と `quantity` を数値(`int` または `float`)に変換します。例えば `int()` を使って整数に変換するのが一般的です。 ```python def get_user_orders(user_id): ... total = sum(int(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### 補足 - **データベース側で型を統一する方法** SQL クエリ内で `CAST(price AS REAL)` や `CAST(quantity AS INTEGER)` を使うことで、結果…
応答時間 68.2秒出力 1095 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…

この関数は、読みやすさ、パフォーマンス、およびベストプラクティスを向上させるために、いくつかの改善点があります。以下がリファクタリングされたバージョンです: ```typescript interface User { id: number; name: string; email: string; } const PAGE_LIMIT = 100; async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { const allUsers: User[] = []; let currentPage = page; let hasMore = true; while (hasMore) { try { const response = await fetch(`/api/users?page=${currentPage}&limit=${PAGE_LIMIT}`); if (!response.ok) { throw new Error(`Failed to fetch users: ${response.statusText}`); } const data = await response.json(); const users = data.users .filter(user => user.status !== 'deleted')…
応答時間 214.0秒出力 3271 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

**件名:納品日延期のお願いと品質に関するご報告** --- 田中部長 平素より大変お世話になっております。株式会社テックソリューションズの品質管理部でございます。 このたび、貴社へ納入予定でした製品(〇〇モデル)につきまして、以下の通りご報告申し上げます。 **① 納品予定日** 従来の〇月〇日より、**一週間延期**し、〇月〇日に納品させていただきます。 **② 遅延の原因** 当社における品質検査の際に、**軽微な不具合**が発見されました。検査の結果、製造工程の微調整が必要であり、品質基準を満たさない箇所がございました。 **③ 代替案** ご要望に応じて、**暫定版を先に納品**し、その後、修正・再検査を経て最終製品をお届けすることも可能です。暫定版は現在の仕様を維持しつつ、主要機能の安全性を確保したものとなります。 誠に不手際を招き、深くお詫び申し上げます。 また、**改めてお詫びの訪問**をさせていただきたく存じます。ご都合の良い日時をご教示いただければ、直接お詫びと今後の対応についてお話しさせていただきます。 何卒ご理解とご協力を賜りますようお願い申し上げます。 敬具 株式会社テックソリューションズ 品質管理部 山田太郎 TEL: 03‑xxxx‑xxxx Email: yamada@tcs.co.jp
応答時間 192.8秒出力 2927 トークン

他のモデルと並べて比較する →

よくある質問

LFM2.5-24B-A2BのAPI料金はいくらですか?
FastMetalでは100万トークンあたり入力¥8.94・出力¥125.09(税別)の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
LFM2.5-24B-A2Bのコンテキスト長はどのくらいですか?
128,000トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
LFM2.5-24B-A2Bを試すには何が必要ですか?
アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

LFM2.5-24B-A2Bを今すぐ試す

LFM2.5-24B-A2BはFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。