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solar-pro4

Solar Pro 4

Solar Pro 4はUpstageの費用効率的な大規模言語モデルで、524Kのコンテキストウィンドウを備えています。長期的なタスクとエージェントワークフロー向けに構築されており、オフィス生産性、ドキュメント集約的な...

2026/8/10
524,288 トークン
#102 コード (総合)
入力: ¥16.083/M
出力: ¥64.332/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
max_tokens
presence_penalty
reasoning
response_format
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_p

最大出力トークン

131,072

データの取り扱い

プロンプトの保持
保持される可能性があります
学習への利用
学習には利用されません

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。

実測パフォーマンス

応答開始 (p50)449ms
生成速度 (p50)90 トークン/秒

    FastMetalのゲートウェイ経由で実測した値です(直近30日・応答開始712回)。

    生成速度は1日1回の計測で、直近30日・26回分の中央値です。

    応答開始は最初の応答が返るまで、生成速度は思考トークンを含む出力トークン数から算出しています。実測値であり、性能を保証するものではありません。

    コード例

    curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "solar-pro4",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
      }'

    Solar Pro 4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…

    このエラーの原因と修正方法を説明します。 ## 原因 `TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'` は、`order["price"]` が文字列(`str`)型で、`order["quantity"]` が整数(`int`)型であるために発生しています。 データベースから取得した `price` フィールドが文字列として返されており、乗算演算前に数値型に変換されていないことが原因です。 ## 修正方法 `price` を数値型(`float` または `int`)に変換してから計算するように修正します。 ```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_id, "total": total, "orders": orders} ``` ## 追加の改善案 より堅牢なコードにするために、以下の対策も検討できます。 ### 1. 型チェックと例外処理 ```python def get_user_orders(user_id): orders = d…
    応答時間 3.9秒出力 485 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…

    提示された関数は、ページネーションによるデータ取得とフィルタリングという明確な目的を持っており、基盤となるロジックは理解しやすいものです。しかし、宣言的なコードスタイル、型安全性、エラーハンドリング、パフォーマンスの観点から改善の余地があります。 ### 🔍 主要な改善点(観点別) | 観点 | 現在のコード | 改善提案 | |------|---------------|----------| | **可読性** | `for` ループ + インデックスバッファ + 命令型フィルタリング、文字列連結による名前生成 | `filter` / `map` などの高階関数、テンプレートリテラル、構造化代入で宣言的に | | **パフォーマンス** | `hasMore` 切り替え後に不要な次のリクエストが発生する可能性、ループ内でのオブジェクト生成がやや冗長 | データ長が `limit` 未満なら即終了、配列メソッドで最適化、`limit` 定数化 | | **ベストプラクティス** | `Promise<any[]>`、エラーハンドリングなし、HTTP 状態コード未検証、名称/メール生成がハードコード | ジェネリック/Interface で型付け、`try/catch` + `response.ok` 検証、オプショナルチェーン、ドキュメントコメント | --- ### 🛠 リファクタリング例 ```typescript interface UserData { id: string | number; first_name?: string; l…
    応答時間 54.5秒出力 1454 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…

    # SQLクエリ最適化案 現在のクエリは30秒以上かかるとのこと。以下の問題点と改善策を提案します。 ## 1. 主な問題点 | 問題 | 影響 | |------|------| | `LEFT JOIN`で`o.status`と`o.created_at`をフィルター | 実質INNER JOINになり、NULL値が多数発生 | | `GROUP BY`前に大量の行を結合 | メモリ使用量増大、処理時間増 | | インデックス不足 | フルテーブルスキャン発生 | | `LIMIT 50`が最後に実行 | すべての集計完了後に絞り込み | ## 2. 最適化されたクエリ ```sql WITH filtered_orders AS ( SELECT order_id, product_id FROM order_details od INNER JOIN orders o ON o.order_id = od.order_id WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= '2024-04-01' ), product_aggregates AS ( SELECT p.id, p.product_name, c.category_name, COUNT(DISTINCT fo.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FR…
    応答時間 44.7秒出力 1114 トークン

    他のモデルと並べて比較する →

    よくある質問

    Solar Pro 4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¥16.08・出力¥64.33(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。
    Solar Pro 4はOpenAI SDKからそのまま使えますか?
    はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "solar-pro4" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
    Solar Pro 4のコンテキスト長はどのくらいですか?
    524,288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。
    Solar Pro 4の評価・ランキングは?
    公開アリーナの日本語カテゴリで158位(ELO 1,312)です。順位はリーダーボードの更新に合わせて変わります。
    Solar Pro 4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。

    Solar Pro 4を今すぐ試す

    Solar Pro 4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。

    リーダーボード

    テキスト
    russianELO: 1,358
    #194
    コーディングELO: 1,461
    #136
    数学ELO: 1,414
    #137
    創作ELO: 1,311
    #219
    指示遵守ELO: 1,380
    #176
    高難度ELO: 1,409
    #176
    マルチターンELO: 1,386
    #183
    総合ELO: 1,386
    #182
    日本語ELO: 1,312
    #158
    中国語ELO: 1,415
    #171
    韓国語ELO: 1,371
    #110
    英語ELO: 1,419
    #151
    frenchELO: 1,397
    #166
    germanELO: 1,356
    #170
    spanishELO: 1,389
    #159
    コード
    総合ELO: 1,371
    #102

    順位データ: LMArena leaderboard dataset(lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-08時点)。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。

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