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gpt-oss-120b

gpt-oss-120bは、OpenAIが開発した、高度な推論、エージェント機能、および汎用本番用途向けに設計された、オープンウェイト117Bパラメータの混合エキスパート(MoE)言語モデルです。フォワードパスごとに5.1Bパラメータをアクティベートし、ネイティブMXFP4量子化により単一のH100 GPUで実行するよう最適化されています。このモデルは、設定可能な推論深度、完全な思考の連鎖へのアクセス、および関数呼び出し、ブラウジング、構造化出力生成を含むネイティブツール使用をサポートしています。

2025/8/5
131,072 トークン
#123 テキスト (日本語)
入力: ¥16/M
出力: ¥79/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
logit_bias
logprobs
max_tokens
min_p
presence_penalty
reasoning
reasoning_effort
repetition_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_logprobs
top_p
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": "gpt-oss-120b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

gpt-oss-120b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** `order["price"]` が **文字列** (`str`) で返ってきているため、数値 (`int`/`float`/`Decimal`) と掛け算しようとしたときに ``` TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` が発生しています。 このケースは主に次のいずれかが原因です。 | 可能性 | 内容 | |--------|------| | ① DBドライバが数値列を文字列として取得している | たとえば `psycopg2` の `cursor_factory=RealDictCursor` でも `numeric` が文字列になることがあります。 | | ② テーブル定義が文字列型 (`VARCHAR`, `CHAR`) になっている | `price` カラムが文字列型で保存されている。 | | ③ `SELECT` 文でキャストせずにそのまま取得している | DB側で数値に変換していない。 | **修正方法**は 2 つの方向があります。 --- ## 1️⃣ Python 側で安全に数値へ変換する(最も手軽) ```python from decimal import Decimal, InvalidOperation def get_user_orders(user_id): # db.query の戻り値は dict のリスト(例: [{"price": "12.34", "quantity": "2"}, ..…
応答時間 7.1秒出力 1587 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…

## 📋 1. 現行コードの概要と主な課題 | 項目 | 現状 | 問題点・改善余地 | |------|------|-------------------| | **型安全** | `any[]`、`any` で型を放棄 | TypeScript のメリットが失われ、実装ミスがコンパイル時に検出できない | | **可読性** | 変数名が曖昧(`data`、`i`)・文字列結合で名前を組み立てている | 何をしているかが一読で分かりにくい | | **エラーハンドリング** | `fetch` の失敗や `response.ok === false` をチェックしていない | ネットワークエラーで例外がそのままスローされ、呼び出し側が把握しにくい | | **パフォーマンス** | ページ取得を **逐次** に行っている<br>(`while` ループ中で `await`) | ページ数が多いと総待ち時間が `N × latency` になる | | **ミューテーション** | `let` で再代入が多い | 不変性を保つ方がデバッグしやすい | | **ハードコーディング** | `limit=100` がコード中に埋め込まれている | API の変更に脆弱 | | **文字列結合** | `first_name + " " + last_name` | 可読性が低く、`undefined` が入った時に `"undefined"` が出力されるリスク | | **非同期キャンセル** | `AbortController` が未使用 | 長時間待機したままキャ…
応答時間 15.6秒出力 3532 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…

## 1. 現状のボトルネック | 項目 | 理由 | |------|------| | **① LEFT JOIN → INNER JOIN に変えられるケース** | `orders` の `status = '完了'` と `created_at >= …` が必ず満たす行だけを集計したいので、`LEFT JOIN` で結合した後に `WHERE o.created_at …` を書くと、`orders` が **NULL** の行も残ってしまい、不要なレコードが大量に産まれます。| | **② フィルタが JOIN 後に適用されている** | `WHERE o.created_at >= …` が **LEFT JOIN** の後に評価されるため、まず **全行** が `orders` と結合され、その後で絞り込む → 5 M 行 × (order_details の行数) の中間結果が膨大。| | **③ インデックスが足りない** | 現在は `products(id)` と `orders(order_id)` だけ。<br>検索条件・結合キーに使っているカラムは全部 **インデックス対象外** なので、フルテーブルスキャンやハッシュジョインが走ります。| | **④ GROUP BY に文字列を直接使っている** | `p.product_name` と `c.category_name` で GROUP BY すると、文字列比較が必要になる上、同名の商品が別 ID で存在したときに正しく集計できません。`p.id` で集計した方がインデックスを活かしやす…
応答時間 13.3秒出力 2901 トークン

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gpt-oss-120b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
🏆総合ELO: 1,352
#186
🇯🇵日本語ELO: 1,320
#123
🇨🇳中国語ELO: 1,371
#185
🇰🇷韓国語ELO: 1,264
#179
🇬🇧英語ELO: 1,361
#199
frenchELO: 1,355
#176
germanELO: 1,326
#165
spanishELO: 1,365
#154
russianELO: 1,334
#187
💻コーディングELO: 1,390
#190
🧮数学ELO: 1,381
#158
✍️創作ELO: 1,277
#238
📝指示遵守ELO: 1,325
#200
🌶️高難度ELO: 1,362
#191
💬マルチターンELO: 1,328
#206