Muse Wonder vs GPT-6 Sol: uno de estos modelos puede decidir no pensar

The single most expensive line in this comparison is a setting, not a spec. Muse Wonder, released on October 12, 2026, reasons on every call — the effort ladder runs from minimal to max and there is no position on it that means "don't" — and those thinking tokens bill at $20.00 per million output tokens. GPT-6 Sol, which the vendor shipped generally available on September 22, 2026, accepts none as a reasoning effort setting, so the same request can be answered without a reasoning pass at $10.00 per million output tokens, or a quarter of Muse Wonder's rate on the input side at $2.00 against $4.00. Four points of independent index separate them, and about 4.3× separates their measured cost per task. Which of those numbers governs your bill depends on a parameter you set.

Hay una segunda distinción que hace que este emparejamiento sea más nítido que una página de comparación al uso. GPT-6 Sol es un modelo de gama media asentado y ampliamente desplegado, con tres semanas de mediciones independientes y un aviso de descontinuación publicado que apunta a su propio sucesor. Muse Wonder tiene dos días de vida, cuenta con la fila de un solo evaluador y llega en dos checkpoints, donde el de mayor puntuación no tiene ningún precio por token. Un lado de esta comparación se puede evaluar hoy con confianza; al otro se le puede llamar hoy y aún no se puede pronosticar.

Dónde se sitúa cada modelo

• GPT-6 Sol — the middle tier of the GPT-6 stack, between the flagship GPT-6 Astra and the cheap GPT-6 Luna, generally available since September 22, 2026 at $2.00 per million input tokens and $10.00 per million output.

• Muse Wonder — el lanzamiento de frontera de Meta Superintelligence Labs del 12 de octubre de 2026, disponible como muse-wonder-1.0 en la Meta Model API y dentro de Muse Code a $4.00 de entrada y $20.00 de salida. Un segundo checkpoint, Muse Wonder Full, obtiene una puntuación más alta en la propia tabla de Meta y es solo por suscripción.

• Contexto — GPT-6 Sol 1.050.000 tokens; Muse Wonder 1.048.576. Nivel, hasta el punto de ser el mismo número impreso de dos maneras.

• Límite de salida — GPT-6 Sol 128.000 tokens en una respuesta; Muse Wonder 943.718. Esta es la única dimensión donde Muse Wonder no está compitiendo, está en una categoría diferente, e importa en el momento en que pides un artefacto largo en un solo turno.

• Precio de entrada — GPT-6 Sol $2.00 por millón por debajo de 272,000 tokens de entrada; Muse Wonder $4.00 tarifa plana. A mitad de precio, pero con un límite asociado.

• Precio de salida — GPT-6 Sol $10.00 por millón; Muse Wonder $20.00. La misma proporción de 2×, y la línea que domina cualquier factura agéntica.

• Razonamiento — La escala de esfuerzo de GPT-6 Sol abarca ninguno, bajo, medio (predeterminado), alto, extra alto y máximo. La de Muse Wonder va de mínimo a máximo, con medio (predeterminado), sin posición de apagado. Los tokens de pensamiento se facturan como salida en ambos casos.

• Modalidades de entrada — GPT-6 Sol acepta texto, imagen y archivos; Muse Wonder acepta texto, imagen, voz y video. Ambos solo escriben texto.

• Índice independiente — GPT-6 Sol 48 con esfuerzo máximo, clasificado alrededor del decimoctavo puesto de 212 modelos, a aproximadamente $1.05 por tarea de índice con un 90% de descuento de caché; Muse Wonder 52 con esfuerzo máximo, noveno de 219, a aproximadamente $4.52 por tarea de índice con un 95% de descuento.

La línea de 272,000 tokens, y por qué es el verdadero precio de GPT-6 Sol

The GPT-6 Sol rate card has a step at 272,000 input tokens, and it is not an overage on the excess. Above that threshold the whole request reprices: input doubles to $4.00, cached input to $0.40, and output rises 1.5× to $15.00. A 300,000-token request bills all 300,000 tokens at the long-context rate.

Si se compara con las tarifas planas de $4.00 y $20.00 de Muse Wonder, eso cambia la comparación justo en el punto en el que, de otro modo, resultaría más desequilibrada. Por debajo de 272K, GPT-6 Sol cuesta la mitad en entrada y es un 40% más barato en salida. Por encima de ese umbral, los dos modelos están a menos de un dólar de diferencia entre sí en ambas líneas —y Muse Wonder es la opción más barata en salida, a $20.00 frente a los $15.00 a los que se aplica el multiplicador de 1,5× en una solicitud cuyo contexto completo acaba de duplicar su precio.

Ambos proveedores venden el almacenamiento en caché como la mitigación, y ambos son honestos sobre aproximadamente el mismo descuento: 90% en GPT-6 Sol, 95% en Muse Wonder, con una lectura de caché de $0.20 por millón en cada uno dentro de sus niveles económicos. Esa simetría es lo que hace que la brecha de costo por tarea sea tan informativa. Los dos modelos tienen precios dentro de un factor de 2× entre sí en la tarifa, y su costo medido por tarea de índice difiere en 4.3×, lo que significa que la diferencia se crea por la cantidad de tokens que cada modelo gasta, no por lo que cobra por ellos. GPT-6 Sol ingiere menos tokens y emite menos de ellos para llegar a una respuesta similar — cuatro puntos de índice menos, a aproximadamente un quinto del gasto.

Qué se compra con los $3.47 adicionales por tarea de Muse Wonder

Cuatro puntos de índice y un precio más alto no constituyen por sí solos una propuesta de valor, así que vale la pena ser específicos sobre a qué se destina el dinero adicional.

El techo de salida es la respuesta más clara. 943,718 tokens en una sola respuesta frente a los 128,000 de GPT-6 Sol es una diferencia de siete veces, y es la razón por la que una tarea de generación de formato largo que necesita ensamblaje en Sol no necesita ensamblaje en Muse Wonder. Si tu carga de trabajo genera artefactos grandes —un módulo completo, un plan de migración, un documento de investigación extenso—, la comparación de costos anterior no es la relevante, porque el modelo más económico no puede completar la tarea en una sola llamada en absoluto.

La entrada de voz y vídeo es la segunda. Muse Wonder las acepta de forma nativa; GPT-6 Sol acepta texto, imágenes y archivos, así que el audio tiene que convertirse en texto antes de llegar al modelo. Para un pipeline cuya entrada son grabaciones, eso elimina un componente en lugar de acortar un prompt.

El tercero son las suites agénticas, y conlleva la advertencia más importante. En la propia tabla informada por el proveedor de Meta, Muse Wonder obtiene 85.6 en Terminal-Bench 4.0-AA y 78.8 en SWE-Marathon, y la tabla de Meta sitúa a GPT-6 Astra —el nivel por encima de Sol, no Sol mismo— en 81.4 y 74.1. Esos son números del harness de Meta, no reproducidos por nadie, y comparan un modelo que Meta acaba de lanzar contra un modelo que no eligió. Son una razón para ejecutar tu propia evaluación de agente de programación, no una razón para mover una ruta de producción.

Ambos modelos conllevan una advertencia de razonamiento obligatorio en formas distintas, y merece la pena enunciar con precisión el caso de GPT-6 Sol porque es fácil equivocarse. Sol es el único modelo de la pila GPT-6 que acepta none; la escala del buque insignia GPT-6 Astra comienza en low. Así que la palanca de coste en esta comparación no es "GPT-6 frente a Muse Wonder", sino que uno de los modelos de la pila puede omitir el pensamiento por completo y el otro no puede omitirlo en absoluto.

Una nota al pie sobre el Sol que estás cotizando

Artificial Analysis' page for GPT-6 Sol carries a deprecation banner noting that the vendor has since released GPT-6.1 Sol, and lists the older model at an index of 48 against the newer one's 51.8 at a lower cost per task. That is not a reason to disregard the comparison in this article — GPT-6 Sol is still generally available, still priced as published, and still the model that sits directly opposite Muse Wonder on tier and price. It is a reason to check which identifier you are actually pointing at before you build an evaluation around it, because the two Sol releases are not the same model and their index scores differ by nearly four points.

It is also a useful reminder about vendor tables in general. Meta's launch material reports the callable Muse Wonder at 56 on the Artificial Analysis Index while Artificial Analysis publishes 52, and reports Muse Wonder Full at 59.0 against the evaluator's 56. The vendor, on its own pages, publishes the deprecation notice that makes the same point from the other direction. The number to plan against is the one on the independent board with its revision attached.

Dónde entra OrcaRouter

GPT-6 Sol is on OrcaRouter as openai/gpt-6-sol at vendor list rates — $2.00 per million input tokens and $10.00 per million output below 272,000 tokens, $4.00 and $15.00 above, cached input $0.20 and $0.40, with the 1,050,000-token window and the 128,000-token output ceiling passed through as published. The repricing rule travels with it unchanged, which is deliberate: a pass-through that quietly smoothed a vendor's tier boundary would be worse than useless for budgeting.

Muse Wonder no está en OrcaRouter, y no sugeriremos lo contrario. No hay ninguna entrada meta/muse-wonder en nuestro catálogo; el modelo se ejecuta en la propia API de Meta y dentro de Muse Code. Lo que sí ofrecemos del mismo laboratorio es Muse Spark 1.2 y Muse Spark 1.1, así que la línea de razonamiento de Meta es accesible desde la misma clave si quieres un modelo de Meta con un precio publicado mientras se asienta el checkpoint Wonder.

Esa es también la forma de la evaluación que realmente recomienda esta página. Haz pasar una muestra de tu tráfico real por GPT-6 Sol a ambos lados del límite de 272.000 tokens, una vez con el razonamiento configurado en none y otra en high, y registra los recuentos de tokens en lugar de solo la tasa de aprobación. OrcaRouter ejecuta más de 200 modelos detrás de un único endpoint compatible con OpenAI, con los precios de lista de los proveedores trasladados sin ningún margen, de modo que los cambios de precios de los proveedores nos llegan el mismo día en que se anuncian, y un proveedor inactivo o fallido se gestiona mediante conmutación por error automática en lugar de mediante tu gestor de errores. Si un proveedor que enrutamos incorpora Muse Wonder, la otra mitad de esta prueba se convierte en un cambio de una sola línea en el nombre del modelo, y los recuentos de tokens que ya recopilaste son la línea base con la que se medirá.

¿Cuál, para quién?

• Elige GPT-6 Sol si tus prompts están por debajo de 272.000 tokens y tu tráfico es de alto volumen: cuesta la mitad del precio de entrada, tiene un interruptor de apagado para el razonamiento y se mide en aproximadamente una quinta parte del coste por tarea de índice de Muse Wonder en el mismo tablero.

• Elige Muse Wonder si generas salidas largas en un solo turno, o si tu entrada llega como audio o video. GPT-6 Sol no puede producir una respuesta de 943.718 tokens ni puede oír una grabación; esos son límites de capacidad, no decisiones de precios.

Vigila el límite, sin importar hacia dónde te inclines. Superar los 272.000 tokens duplica toda la solicitud de GPT-6 Sol y, en ese punto, Muse Wonder tiene precio fijo y, en cuanto a salida, es el más barato de los dos.

• Confirma qué Sol estás comparando. GPT-6 Sol y GPT-6.1 Sol son checkpoints diferentes, con distintas puntuaciones de índice y distintos precios, y ambos están disponibles de forma general.

Cuatro puntos de índice de diferencia y 4,3× de diferencia en la factura medida, siendo la variable decisiva si a tu modelo se le permite dejar de pensar. Esa combinación —un modelo más barato que puede negarse a razonar frente a uno más caro que no puede— es una forma más útil de pensar en este enfrentamiento que cualquiera de los dos marcadores.