Muse Wonder vs GPT-6.1 Sol : un plafond de sortie de 943 718 jetons contre un plafond de 128 000 jetons

Muse Wonder et GPT-6.1 Sol terminent à un cinquième de point d'écart sur l'Artificial Analysis Intelligence Index — 52 pour Muse Wonder (max), 51,8 pour GPT-6.1 Sol (max) — et une seule tâche de l'indice coûte 4,52 $ avec le premier et 0,72 $ avec le second. Meta Superintelligence Labs a lancé Muse Wonder le 12 octobre 2026 à 4,00 $ par million de jetons d'entrée et 20,00 $ par million de jetons de sortie. GPT-6.1 Sol a été lancé le 29 septembre 2026 à 2,00 $ et 10,00 $. La grille tarifaire indique environ le double ; la facture mesurée indique 6,3 fois, et la raison est la verbosité — 130 millions de jetons de sortie contre 67,2 millions pour atteindre presque le même score. Mais le chiffre qui détermine réellement lequel de ces deux modèles vous pouvez affecter à une tâche n'est ni l'indice ni le prix. C'est le plafond de sortie : 943 718 jetons pour Muse Wonder, 128 000 pour GPT-6.1 Sol.

Le plafond, c’est la ligne de spécification que personne ne lit.

Les deux modèles annoncent un contexte d’un million de jetons. C’est là que la similitude dans la fiche technique cesse d’être utile.

• Fenêtre de contexte — Muse Wonder 1 048 576 jetons vs GPT-6.1 Sol 1 050 000 jetons

• Entrée maximale — Muse Wonder non publié séparément ; GPT-6.1 Sol 922 000 jetons

• Sortie maximale en une seule réponse — Muse Wonder 943 718 jetons ; GPT-6.1 Sol 128 000 jetons

• Effort de raisonnement — Muse Wonder minimal, faible, moyen (par défaut), élevé, très élevé, max ; GPT-6.1 Sol faible, moyen (par défaut), élevé, très élevé, max, sans possibilité de désactivation pour l’un comme pour l’autre

• Entrée multimodale — Muse Wonder texte, image, parole et vidéo ; GPT-6.1 Sol texte, image et fichier

• Poids — tous deux propriétaires, aucun n’est publié

Relisez la troisième ligne. GPT-6.1 Sol achète une fenêtre de 1 050 000 tokens, mais ne vous permet d’en consacrer qu’environ un huitième à la sortie ; les 922 000 restants sont réservés à l’entrée. Muse Wonder permet à une seule réponse d’occuper neuf dixièmes de sa fenêtre. Ce n’est pas une différence d’arrondi. Une passe de synthèse sur un grand corpus, un générateur de textes longs, une transformation de transcription à transcription, un harnais qui doit produire un fichier entier plutôt qu’un correctif — tout cela se situe au-dessus de 128 000 tokens de sortie et, sur GPT-6.1 Sol, ne tient pas dans un seul appel, quel qu’en soit le prix. Vous paginez, et la pagination signifie que le modèle perd le plan qu’il a établi dans la première réponse.

Le plafond de Muse Wonder comporte son propre piège, que Meta ne cache pas mais ne met pas non plus en avant : les tokens de raisonnement sont facturés comme sortie sur les deux modèles, et l’échelle de Muse Wonder monte jusqu’à un réglage maximal qui consommera allègrement tout le budget. Le chiffre de 943 718 est une limite, pas une enveloppe.

Deux grilles tarifaires, et la falaise qui se cache dans l'une d'elles

GPT-6.1 Sol est moins cher sur chaque ligne, et moins cher encore au milieu de sa plage. Ce qu’il n’a pas, c’est une courbe plate.

• Tarif standard — Muse Wonder 4,00 $ en entrée / 20,00 $ en sortie par million ; GPT-6.1 Sol 2,00 $ en entrée / 10,00 $ en sortie

• Entrée mise en cache — Muse Wonder $0.20 par million ; GPT-6.1 Sol $0.10 par million

• Comportement des prompts longs — Muse Wonder à tarif uniforme sur toute la fenêtre ; GPT-6.1 Sol applique un nouveau tarif à l’intégralité de la requête au-delà de 272 000 jetons d’entrée, à 4,00 $ en entrée et 15,00 $ en sortie

• Écriture de cache — Muse Wonder non publié ; GPT-6.1 Sol 2,50 $ par million

• Options de remise — Muse Wonder : aucune publiée ; GPT-6.1 Sol batch et flex à 50 %, mode rapide à 2×

Ce seuil de 272 000 jetons est la ligne la plus coûteuse de la fiche de GPT-6.1 Sol, car le franchir fait changer de tarif un travail que vous avez déjà effectué. Une requête de 271 000 jetons et une requête de 273 000 jetons diffèrent de moins de 1 % en entrée et d'un facteur 2,01× sur la facture. Muse Wonder ne présente aucune discontinuité équivalente : une invite de 900 000 jetons est facturée au même tarif par jeton qu'une invite de 900 jetons. Pour une charge de travail qui se situe habituellement juste au-dessus de 272 000 jetons, c'est le plus fort argument en faveur de Meta sur cette page, et il pèse plus lourd que la remise de cache que GPT-6.1 Sol obtient sur toutes les autres lignes.

En dessous de ce seuil, le classement est sans ambiguïté : GPT-6.1 Sol coûte moitié moins cher à exécuter, moitié moins cher à lire depuis le cache, et c’est le seul des deux à proposer une voie de traitement par lots à 50 % de réduction.

Où se trouvent réellement les points d’indice 0.2

Un indice composite qui obtient 52 face à 51,8 vous dit que les deux modèles se valent. Il ne vous dit rien sur celui qui réussira votre charge de travail, et sur les sous-scores, le duo se répartit en profils reconnaissables plutôt qu’en un gagnant et un perdant.

Artificial Analysis est la source pour les deux, mesurés sur son propre harnais d'évaluation à effort maximal, et ce sont ses chiffres plutôt que ceux de l'un ou l'autre des fournisseurs :

• Indice d’intelligence — Muse Wonder (max) 52, neuvième sur 219 modèles ; GPT-6.1 Sol (max) 51,8, dixième

• Coût par tâche d'indexation — Muse Wonder environ 4,52 $ ; GPT-6.1 Sol environ 0,72 $

• Jetons de sortie consommés lors de l’exécution de l’index — Muse Wonder environ 130 millions ; GPT-6.1 Sol environ 67,2 millions, contre une médiane du classement proche de 82 millions

• Vitesse de sortie — GPT-6.1 Sol : environ 66,8 jetons par seconde ; Muse Wonder n’est pas encore publié sur le même harnais

L'écart de verbosité explique à lui seul l'écart de prix. Muse Wonder consomme près de deux fois plus de tokens pour produire un score supérieur d'un demi-point, et, à 20 $ par million de tokens de sortie contre 10 $, elle paie deux fois plus cher chacun de ces tokens. Le coût par tâche multiplie ces deux effets. Rien dans ce ratio n'est figé — l'effort de raisonnement est le levier, et les deux modèles l'exposent —, mais les réglages par défaut sont ceux qu'utilise la majeure partie du trafic, et ce sont les valeurs par défaut qui ont produit ces chiffres.

Le tableau de lancement propre à Meta, qui est déclaré par le fournisseur et n’a pas été reproduit indépendamment, place Muse Wonder devant GPT-6 Astra et au même niveau que Claude Opus 5.5 sur Terminal-Bench 4.0-AA, à 85,6 contre 81,4 et 81,5, et devant sur SWE-Marathon, à 78,8 contre 74,1 et 74,2. À interpréter comme des affirmations de Meta. Notez aussi que ce même tableau place Muse Wonder derrière sur AutomationBench-AA (60,5 contre 65,3 et 65,6), GDP.pdf (39,1 contre 41,6 et 41,2) et DeepSWE 1.1 (52,0 contre 59,1 et 59,6) — le tableau de scores du fournisseur lui-même n’est pas uniformément flatteur, et les deux points sur lesquels il est flatteur concernent le code en terminal et le code à long horizon, non l’automatisation des processus métier.

Ce que le jumeau d’abonnement fait à cette comparaison

Muse Wonder n'est pas un seul modèle. Meta a publié un second checkpoint, muse-wonder-full-1.0, qui obtient un score de 56 sur le même indice indépendant et se classe quatrième sur 699 — soit quatre points de plus que le modèle d'API et au-dessus des 51,8 de GPT-6.1 Sol. Il n'a pas de prix par token, car Meta ne le vend pas au token : il n'est accessible que via un abonnement Muse Code à 50 $ par mois pour Power Usage ou à 200 $ par mois pour Maximum Usage.

Pour une équipe qui paie déjà pour Muse Code, le prix effectif d’un gain de quatre points sur l’indice est un forfait mensuel fixe, et la comparaison avec GPT-6.1 Sol change complètement de nature. Pour tous les autres, la meilleure moitié de ce lancement relève d’une décision produit, pas d’une décision d’API, et la lecture honnête est que le chiffre de frontière de Meta et le chiffre accessible de Meta sont deux chiffres différents.

Exécuter les deux, ou en exécuter un

Le fait dérangeant au cœur de cette page, c’est qu’aucune de ces deux options n’est une décision que l’on peut prendre à partir d’une fiche technique, car le ratio de coût de 6,3× est une moyenne sur le mélange de tâches de quelqu’un d’autre. Votre propre mélange est le seul qui compte, et le mesurer ne devrait pas nécessiter deux comptes fournisseurs.

GPT-6.1 Sol est sur OrcaRouter sous openai/gpt-6.1-sol, daté du 2026-09-29, au tarif catalogue de 2,00 $ en entrée, 0,10 $ en lecture de cache et 10,00 $ en sortie par million de tokens, avec la fenêtre de 1 050 000 tokens et la règle de re-tarification de 272 000 tokens intactes. Rien n'est majoré de notre côté ; lorsque le fournisseur modifie un tarif, le montant sur notre page change le jour même. Cela signifie que la partie Sol de cette comparaison ne demande qu'un seul changement de chaîne pour fonctionner avec n'importe quel harnais que vous avez déjà.

Muse Wonder ne figure pas dans notre catalogue, et cette page ne prétendra pas le contraire — l'API Model de Meta et Muse Code sont là où il s'exécute aujourd'hui. Ce que nous proposons en revanche du même laboratoire, c'est Muse Spark 1.2, le checkpoint sur lequel Meta a bâti le reste de cette famille, à 1,25 $ en entrée et 4,25 $ en sortie par million de tokens sur une fenêtre de 1 048 576 tokens, avec des lectures de cache à 0,15 $. Si vous regardez Muse Wonder pour le style maison de Meta plutôt que pour le score de pointe, cette voie coûte un cinquième de ce prix.

L’intérêt pratique d’un point de terminaison unique compatible OpenAI sur plus de 200 modèles réside précisément dans cette comparaison. L’écart entre 4,52 $ et 0,72 $ est assez important pour valoir la peine d’être testé plutôt que simplement cru, et le tester signifie orienter une évaluation existante vers un deuxième nom de modèle et la relancer — et non signer un second contrat. Le basculement automatique couvre alors le cas où vous déployez en premier celui qui n’a pas fait ses preuves : si le fournisseur en amont se dégrade, la requête est redirigée plutôt que d’échouer.

Lequel, et sur quelles preuves ?

• Prenez GPT-6.1 Sol, sauf si quelque chose de spécifique l’exclut. Il est moins cher sur tous les tarifs publiés, il dispose d’une voie batch, sa lecture de cache coûte la moitié de celle de Muse Wonder, et son indice indépendant est en retard d’un cinquième de point. C’est la réponse par défaut, et elle doit le rester tant qu’une charge de travail ne dit pas le contraire.

• Prenez Muse Wonder lorsque la sortie doit être longue. Un plafond de réponse de 128 000 tokens est un mur infranchissable, et si votre tâche nécessite une génération unique de 200 000 tokens, aucune économie de tokens en entrée ne permettra à GPT-6.1 Sol de le faire.

• Prenez Muse Wonder lorsque l’entrée est de la parole ou de la vidéo. Meta accepte les deux comme entrées de premier ordre ; GPT-6.1 Sol prend le texte, l’image et le fichier. Fusionner une étape de transcription et une étape de raisonnement en un seul appel vaut plus qu’une différence de tarif sur certains pipelines, et rien du tout sur d’autres.

• Prenez Muse Wonder lorsque vos prompts se situent juste au-delà de 272 000 tokens. C’est la seule région de la courbe des prix où le tarif forfaitaire de Meta bat la falaise tarifaire de Sol, et il la bat de manière décisive.

• Ne jugez pas Muse Wonder sur son score d’indice principal. Cinquante-deux contre 51,8 est une égalité sur l’instrument qui a produit les deux nombres, et payer 6,3 fois plus par tâche pour une égalité n’est pas une stratégie.

Ce qui rend ce duo véritablement difficile, c’est que les deux modèles sont suffisamment proches en qualité pour que la décision ne repose que sur la forme — la longueur que doit avoir la sortie, la composition de l’entrée, et la position de vos prompts sur la courbe des prix. Ces questions trouvent leur réponse dans vos propres journaux de cette semaine, et elles ne seront pas résolues par le prochain tableau de benchmarks que publiera l’un ou l’autre laboratoire.