Muse Wonder vs GPT-6 Sol : l'un de ces modèles peut décider de ne pas réfléchir

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.

Il existe une seconde distinction qui rend cet appariement plus tranchant qu’une page de comparaison classique. GPT-6 Sol est un modèle de milieu de gamme établi et largement déployé, avec trois semaines de mesures indépendantes et un avis de dépréciation publié pointant vers son propre successeur. Muse Wonder a deux jours, ne dispose que d’une seule ligne d’évaluateur et se décline en deux checkpoints, où celui qui obtient le meilleur score n’a aucun prix par token. D’un côté de cette comparaison, vous pouvez l’évaluer dès aujourd’hui en toute confiance ; de l’autre, vous pouvez l’appeler dès aujourd’hui sans pouvoir encore le prévoir.

Où se situe chaque modèle

• 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 — la sortie du modèle de frontière de Meta Superintelligence Labs du 12 octobre 2026, a été proposée sous le nom muse-wonder-1.0 sur l'API Meta Model et au sein de Muse Code, à 4,00 $ en entrée et 20,00 $ en sortie. Un second point de contrôle, Muse Wonder Full, obtient un meilleur score dans le tableau interne de Meta et n'est disponible que sur abonnement.

• Contexte — GPT-6 Sol 1 050 000 tokens ; Muse Wonder 1 048 576. Au même niveau, au point d’être le même nombre écrit de deux façons.

• Plafond de sortie — GPT-6 Sol : 128 000 tokens en une seule réponse ; Muse Wonder : 943 718. C’est la seule dimension où Muse Wonder ne rivalise pas : elle est dans une catégorie à part, et cela compte dès que vous demandez un long artefact en un seul tour.

• Prix des entrées — GPT-6 Sol 2,00 $ par million en dessous de 272 000 jetons d’entrée ; Muse Wonder 4,00 $ au tarif unique. Moitié prix, mais avec une limite attachée.

• Prix de sortie — GPT-6 Sol 10,00 $ par million ; Muse Wonder 20,00 $. Même ratio de 2×, et la ligne qui domine toute facture agentique.

• Raisonnement — L’échelle d’effort de GPT-6 Sol propose aucun, faible, moyen (par défaut), élevé, xhigh, max. Celle de Muse Wonder propose minimal, moyen (par défaut) jusqu’à max, sans position désactivée. Les tokens de réflexion sont facturés comme sortie sur les deux.

• Modalités d'entrée — GPT-6 Sol accepte le texte, l'image et les fichiers ; Muse Wonder accepte le texte, l'image, la parole et la vidéo. Les deux ne produisent que du texte.

• Indice indépendant — GPT-6 Sol 48 à effort maximal, classé environ dix-huitième sur 212 modèles, à environ 1,05 $ par tâche d’indice avec une remise de 90 % sur le cache ; Muse Wonder 52 à effort maximal, neuvième sur 219, à environ 4,52 $ par tâche d’indice avec une remise de 95 %.

La ligne des 272 000 tokens, et pourquoi il s’agit du véritable prix 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.

Comparé aux tarifs forfaitaires de Muse Wonder, à 4,00 $ et 20,00 $, cela change la comparaison exactement là où elle serait autrement la plus déséquilibrée. En dessous de 272K, GPT-6 Sol est à moitié prix en entrée et 40 % moins cher en sortie. Au-dessus, les deux modèles sont à moins d’un dollar d’écart sur les deux lignes — et Muse Wonder est le moins cher en sortie, à 20,00 $ contre les 15,00 $ auxquels s’applique un multiplicateur de 1,5× pour une requête dont tout le contexte vient de doubler de prix.

Les deux fournisseurs vendent la mise en cache comme mesure d’atténuation, et tous deux annoncent honnêtement à peu près la même remise : 90 % sur GPT-6 Sol, 95 % sur Muse Wonder, avec une lecture de cache à 0,20 $ par million sur chacun dans leurs paliers économiques. C’est cette symétrie qui rend l’écart de coût par tâche si instructif. Les deux modèles ont des tarifs à moins d’un facteur 2 l’un de l’autre sur la grille tarifaire, et leur coût mesuré par tâche d’indexation diffère d’un facteur 4,3, ce qui signifie que la différence est créée par le nombre de tokens que chaque modèle consomme, et non par le prix qu’il facture pour ceux-ci. GPT-6 Sol consomme moins de tokens en entrée et en émet moins en sortie pour parvenir à une réponse similaire — quatre points d’index de moins, pour environ un cinquième de la dépense.

Ce que les 3,47 $ par tâche de Muse Wonder permettent d’acheter

Quatre points d'indice et un prix plus élevé ne constituent pas une proposition de valeur en soi, il vaut donc la peine de préciser à quoi sert l'argent supplémentaire.

Le plafond de sortie est la réponse la plus claire. 943 718 tokens dans une seule réponse, contre les 128 000 de GPT-6 Sol, représentent un écart d’un facteur sept, et c’est la raison pour laquelle une tâche de génération de texte long qui nécessite un assemblage sur Sol ne nécessite pas d’assemblage sur Muse Wonder. Si votre charge de travail génère des artefacts volumineux — un module complet, un plan de migration, un long document de recherche —, la comparaison de coûts ci-dessus n’est pas la bonne, car le modèle le moins cher ne peut pas du tout accomplir la tâche en un seul appel.

L’entrée vocale et vidéo est la deuxième. Muse Wonder les accepte nativement ; GPT-6 Sol prend le texte, les images et les fichiers, donc l’audio doit devenir du texte avant d’atteindre le modèle. Pour un pipeline dont l’entrée est constituée d’enregistrements, cela supprime un composant plutôt que de raccourcir un prompt.

Le troisième, ce sont les suites agentiques, et c'est celui qui s'accompagne de la plus lourde mise en garde. Sur le tableau publié par Meta elle-même en tant que fournisseur, Muse Wonder obtient 85,6 sur Terminal-Bench 4.0-AA et 78,8 sur SWE-Marathon, et le tableau de Meta place GPT-6 Astra — le palier au-dessus de Sol, pas Sol lui-même — à 81,4 et 74,1. Ce sont les chiffres du harnais de Meta, que personne n'a reproduits, et ils comparent un modèle que Meta vient de lancer à un modèle qu'elle n'a pas choisi. Ils sont une raison de mener votre propre évaluation d'agent de codage, pas une raison de migrer un chemin de production.

Les deux modèles comportent une mise en garde sur le raisonnement obligatoire, sous des formes différentes, et le cas de GPT-6 Sol mérite d'être énoncé avec précision, car il est facile de se tromper. Sol est le seul modèle de la gamme GPT-6 à accepter none ; l'échelle du modèle phare GPT-6 Astra commence, elle, à low. Le levier de coût dans cette comparaison n'est donc pas « GPT-6 contre Muse Wonder » — il tient au fait qu'un modèle de la gamme peut se passer entièrement de réflexion, tandis que l'autre ne peut pas s'en passer du tout.

Une note de bas de page à propos du Sol dont vous fixez le prix.

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.

Où OrcaRouter entre en jeu

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 n'est pas disponible sur OrcaRouter, et nous ne suggérerons pas le contraire. Il n'y a aucune entrée meta/muse-wonder dans notre catalogue ; le modèle tourne sur l'API de Meta et au sein de Muse Code. Ce que nous proposons du même laboratoire, c'est Muse Spark 1.2 et Muse Spark 1.1, donc la gamme de raisonnement de Meta est accessible depuis la même clé si vous voulez un modèle Meta avec un prix publié pendant que le checkpoint Wonder se stabilise.

C'est aussi la forme de l'évaluation que cette page recommande réellement. Faites passer un échantillon de votre trafic réel par GPT-6 Sol de part et d'autre de la frontière des 272 000 tokens, une fois avec le raisonnement réglé sur none et une fois sur high, et enregistrez les nombres de tokens plutôt que le seul taux de réussite. OrcaRouter exécute plus de 200 modèles derrière un seul point de terminaison compatible OpenAI, avec les prix catalogue des fournisseurs répercutés sans aucune marge, de sorte que les changements de prix des fournisseurs nous parviennent le jour même de leur annonce, et qu'un fournisseur inactif ou défaillant est pris en charge par un basculement automatique plutôt que par votre gestionnaire d'erreurs. Si un fournisseur que nous routons prend en charge Muse Wonder, l'autre moitié de ce test se réduit à un changement de nom de modèle sur une seule ligne — et les nombres de tokens que vous avez déjà collectés constituent la référence à laquelle il sera mesuré.

Lequel, pour qui

• Choisissez GPT-6 Sol si vos prompts font moins de 272 000 tokens et que votre trafic est à fort volume : son prix d'entrée est divisé par deux, il dispose d'un interrupteur pour désactiver le raisonnement, et il revient à environ un cinquième du coût par tâche d'indexation de Muse Wonder sur le même benchmark.

• Choisissez Muse Wonder si vous générez de longues sorties en un seul tour, ou si votre entrée arrive sous forme d’audio ou de vidéo. GPT-6 Sol ne peut pas produire une réponse de 943 718 tokens et ne peut pas entendre un enregistrement ; ce sont des limites de capacité plutôt que des choix de tarification.

• Attention à la limite, quel que soit votre choix. Franchir 272 000 tokens double l’ensemble de la requête GPT-6 Sol, et à ce stade, Muse Wonder est à prix forfaitaire et, en sortie, revient moins cher que l’autre.

• Confirmez quel Sol vous comparez. GPT-6 Sol et GPT-6.1 Sol sont des checkpoints différents, avec des scores d'indice et des prix différents, et les deux sont généralement disponibles.

Quatre points d'indice d'écart, et un écart d'un facteur 4,3 sur la facture mesurée, la variable décisive étant de savoir si votre modèle est autorisé à arrêter de penser. Cette combinaison — un modèle moins cher qui peut refuser de raisonner face à un modèle plus cher qui ne le peut pas — est une manière plus utile d'envisager cette confrontation que ne l'est l'un ou l'autre des tableaux de scores.