Muse Code：誰が作っているのか、いくらかかるのか、現在のバージョンはどれか

Muse Codeは、ターミナルとCI向けのMetaのコーディングエージェントで、Muse Sparkモデルファミリー向けに作られており、ここにたどり着いた人にとって重要な2つのバージョンは、Muse Spark 1.3 — 現行世代で、2026年9月2日付 — と、Muse Spark 1.2です。後者は、別途指定しない限りCLIが今も選択するバージョンです。Muse Codeはネイティブのmuseバイナリとしてインストールされ、対話形式またはヘッドレスで実行でき、3つの方法で販売されています。月額プラン3種類が$5.00、$15.00、$50.00で、Meta Model APIでの従量課金トークン請求は、Standardティアで入力トークン100万あたり$1.25、出力トークン100万あたり$4.25です。さらに1世代前のMuse Spark 1.1も、同じティアで同じ料金のまま提供されています。

これはニュースとしてではなく、リファレンスページとして読んでください。Muse Codeそのものは、報じるべき新しい話題ではありません。Metaは2026年8月5日にベータ版としてリリースし、2026年8月31日にベータを終了しました。このページは、それを発表するためではなく、モデルを時間軸上に位置づけるためにこれらの日付を用いています。このページの根拠は、私たちが2026年9月28日に独自に測定した継続的な検索需要です。そこでは、素のクエリ「muse code」が直近28日間で4,547インプレッションを集め、クリックはゼロでした。同じ意図を商用寄りに表記した「muse code free」「muse code plan」「muse code plans」「muse code free tier」「muse code 1.3」は、さらに124インプレッションを集めましたが、こちらもクリックはゼロでした。読者は4つの具体的な疑問を抱いています。このページでは、Meta自身のドキュメントに基づいて順に回答し、数値が独立した評価者ではなくMetaに由来する場合は、その旨を明記します。

もしあなたが本当に必要としているのが、エージェントの振る舞いについてのレビューや、別のコーディングハーネスとの一対一の比較なら、このページはそういうものではありません。それらはすでにこのブログにあり、あなたの時間に見合うものは末尾にリンクされています。

Muse Codeとは何か、誰が作っているのか

ベンダーによる定義は一文だけです。「Muse Code は、ターミナルと CI 向けの Meta のコーディングエージェントであり、Muse Spark 向けに構築されています。」これはライブラリではなく、チャットインターフェースでも、モデルでもありません。ハーネスです。プロジェクトディレクトリ内で実行し、タスクを完了するために計画を立て、ファイルを編集し、コマンドを実行します。承認と OS サンドボックスは初回実行時から有効です。

Metaは、Muse CodeとMeta Model APIを、同じ基盤モデルに至る2つのルートとして位置づけている。独自のエージェントやアプリケーションを構築する場合はAPIを直接呼び出し、コマンドライン上やパイプライン内で既製のコーディングエージェントを使いたい場合はMuse Codeを実行する。この違いは料金に関係する。というのも、サブスクリプションではハーネスを購入し、APIキーはトークン単位で別途請求されるからだ。

インストールは1行のインストーラーで行えますが、2つのベンダーの表示面ではこの文字列が完全には一致していません：

• macOS および Linux — curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | sh はドキュメントページに、末尾が | bash となる同じコマンドはマーケティングページと2件の研究ブログ記事の両方に掲載されています

• Windows — irm https://dev.meta.ai/install.ps1 | iex（ドキュメントページにのみ公開）

• 検証 — muse --version を実行し、その後 muse をプロジェクトディレクトリで実行してインタラクティブセッションを開始します

• 初回実行時 — ワークスペースを信頼するよう求められます（これにより、そのスキル、ルール、フックが読み込まれます）。また、ブラウザでのサインインか API キーのいずれかで認証します。CI では、代わりにMETA_API_KEYを設定します

• 2つのサーフェス — muse は対話型ターミナルUI向け、muse exec "<prompt>" は単一の非対話型実行を完了させるためのものです

• 独自のプログラムから操作できます — muse serveはバージョン管理されたセッションプロトコルを実行し、muse schemaはその JSON スキーマを出力し、またnpm install @muse-code/sdkは TypeScript ラッパーをインストールします

その最後の点こそ、ほとんどの要約が見落としている部分です。Muse Code は単なる CLI ではありません。セッションプロトコルは文書化され、バージョン管理されたインターフェースであり、変更履歴はそれが意図的に拡張されてきたことを示しています——セッションはプロトコル経由で名前を変更でき、クライアントは編集ごとに構造化された差分サマリーを読み取ることができ、駆動プログラムはセッション全体の reasoning-effort 既定値を設定できます。

Muse Codeの料金と、無料プランについての疑問に明快に答えます

無料枠は存在しません。これは率直に明言する価値があります。というのも、これは需要データの中で最も多く寄せられる商用に関する問い合わせであり、答えは明確だからです。Muse Codeの製品ページ、サブスクリプションページ、変更履歴のいずれを合わせて見ても、無料プラン、トライアル、無料クレジットの割り当て、レート制限付きの無償アクセスは一切含まれていません。

そのチェックについて一点注意があります。Metaの価格設定ドキュメントでは、「platform free-tier credits」という語句が一度だけ使われています — Muse Voice Transcribeの注記の中で、ゼロデータ保持の文字起こしはStandardティアと同価格で、platform free-tier creditsが適用されると書かれています。Muse Voice TranscribeはMeta Model API上の別製品で、独自の時間単位課金があります。あの文はMuse Codeについて何も述べていません。その行がMuse Codeの無料枠の証拠として引用されているのを見かけたら、それは文脈から切り離して読まれています。

メタが実際に公開しているのは、いずれも月額請求となる3つのサブスクリプション階層と、プランのプロンプト許容量を超えた分に対する従量課金制のトークン課金だ：

• 日常利用 — 月額$5.00；最新のMuseモデルへのアクセス；5時間ごとに10～50プロンプト（画像と動画のアップロードを含む）；音声モード；ウェブ検索

• 高使用量 — 月額$15.00、Everydayプランのすべての内容、Everydayの5倍の使用量、より多くのプロンプト、より多くのマルチモーダル入力

• Power Usage — 月額$50.00、High Usageプランのすべてを含む、Everydayの利用上限の20倍、拡張プロンプト、新機能への早期アクセス、より大きなファイルのアップロード

• 標準トークン料金 — 入力100万トークンあたり$1.25、出力100万トークンあたり$4.25、キャッシュ済み入力100万トークンあたり$0.15、対象: muse-spark-1.3、muse-spark-1.2およびmuse-spark-1.1のいずれも同様

• コントリビューター向けトークン料金 — 入力・出力・キャッシュ入力100万トークンあたり $0.10 / $0.20 / $0.002、対象：muse-spark-1.3-contributorおよびmuse-spark-1.2-contributor

Standard ティアと Contributor ティアは、実質的な違いがちょうど 1 点だけあり、Meta はモデルページと料金表の両方でそれを明記している。Standard では、プロンプトと補完は Meta モデルのトレーニングには使用されない。Contributor では使用される。製品ページでは、Contributor の行には「当社製品の改善に使用」、Standard の行には「当社製品の改善には使用しない」と表示されている。Contributor は入力で約 12 分の 1、出力で約 21 分の 1 と安価であり、この差は十分に大きいため、予算の判断となる前にデータガバナンスの判断となる。

ワークロードの規模を見積もる前に知っておく価値のある、見落としがちな料金の詳細が3つあります：

• ロングコンテキストの割増なし — Metaの料金表はこの点を明示している。コンテキストウィンドウがほぼ空でもほぼ満杯でも、支払う料金は同じだ。{{1}}これは異例であり、長時間のエージェント実行の経済性を大きく変える{{/1}}

• Web検索グラウンディングは別途従量課金されます — リクエストのトークンコストに加えて、1,000検索クエリあたり$2.50で、Muse Sparkなどのテキストモデルに適用されます

• レート制限はキー単位ではなくチーム単位です — Standardでは1分あたり3,000リクエストと4,000,000トークン、Contributorでは1分あたり100リクエストと3,000,000トークンです。1つのチーム内で複数のキーを使用しても、クォータは増えません

サブスクリプションの仕組みはMetaのサブスクリプションページに記載されており、一般的な内容です。アップグレードは日割り計算のうえ即時反映され、ダウングレードは次回の請求サイクルで有効になり、キャンセルは請求日の少なくとも24時間前までに手続きする必要があり、キャンセルしたサブスクリプションの返金は、法律で義務付けられている場合を除き行われません。サブスクリプションが対象とするのはMuse Code CLIの認証情報に限られ、追加のAPIキーは従量課金制で請求されます。

現在のバージョンはどれですか：1.2.1、Muse Spark 1.3、そしてどちらでもないデフォルト

需要データが最も強く示しているのはこの疑問だ——「muse code 1.3」という検索クエリがそもそも存在する——そしてこれは本当に紛らわしい。なぜなら「バージョン」は三つの異なるものを意味しうるのに、Muse Code はその三つすべてを公開しているからだ。

• CLIリリース — 現行のものは1.2.1です。Metaの変更履歴では、リリースは1.2.1、1.1.1、0.2.1、0.1.0として掲載されており、最後のものには「ローンチバージョン」というラベルが付いています

• モデル世代 — Muse Spark 1.3、2026年9月2日発表、Metaのモデルページで「最新バージョン…新規の作業に推奨」と説明

• CLIのデフォルトモデル — muse-spark-1.2。ドキュメントの初回実行セクションに記載され、設定ページのモデル選択の項目でも改めて示されています

Muse Code 1.2.1 を新規インストールすると、Muse Spark 1.2 が実行されます。ただし、--model muse-spark-1.3を渡すか、セッション途中で/modelsで切り替えない限りは。Meta 自身のクイックスタートページでは、muse-spark-1.3をすべての API 例で使っており、そのためこの分岐は本来あるべき以上に誤読しやすくなっています。API の例と CLI のデフォルトは、現時点では同じモデルを指していません。

1.2.1の変更履歴は、モデルではなくハーネスで何が変更されたかを説明しており、主な項目は次のとおりです：

• macOS では音声入力がデフォルトで有効で、Option+V に割り当てられ、/voice

• /rewind コマンド。会話を以前の入力時点に巻き戻し、ダブル Esc で使われるピッカーを共有します

• [Image #N] というラベルを、貼り付けおよびドロップした画像に付与し、モデルが番号で特定の画像について質問できるようにします。ラベルとソースパスは、レジューム、リワインド、フォークを経ても保持されます

• バンドルされた migrateスキル。Claude Code や Codex から Muse Code にメモリノートと MCP サーバー定義をインポートします

• /mcp 接続中のMCPサーバーとそのツールのライブ一覧を確認するには

• 新しいセッションは Auto-review 権限プロファイルで開かれ、「Ask me」と同じアクセス権を付与しますが、対象となる承認リクエストは自動レビュアーにルーティングされ、レビュアーが利用できない場合はあなたへの確認にフォールバックします

• セキュリティ修正、そのうち3つは見た目ではなく動作に関するもの: ラッパーを介して起動されたコマンド、たとえば env や setsid などは、実際に起動するコマンドとしてレビューされるようになりました; セッション途中の権限モード変更は、すでに実行中のツールの次のアクションに適用されます; また、Unrestricted 権限プロファイルは --yolo

モデル側では、9月2日の発表は、Muse Spark 1.3 が多様なハーネス群にわたってトレーニングされたこと、そして Meta が推進していたのはベースモデル単体ではなく、推論ティア —「max reasoning を備えた Muse Spark 1.3 が Muse Code と Meta Model API で利用可能になりました」— であったことを明言している。8月5日の Muse Spark 1.2 のローンチ記事は、その話のもう半分を補っている。Muse Spark 1.2 は Muse Code 自体と共同トレーニングされており、棄却サンプリングされたハーネス軌跡に加え、目標、コンパクション、サブエージェントに関するレシピ作業を用い、ハーネス互換性を最大化するために Muse Code ツールセットが統合されていた。モデルとハーネスは互いに対して開発された。

エンベロープ：コンテキスト、モダリティ、プラットフォーム

Muse Spark 1.3、Muse Spark 1.2、Muse Spark 1.1 はすべて同じ枠組みを共有しており、Meta はそれを 1 つの表の行で示している。コンテキストは 1,048,576 トークンで、入力はテキスト、画像、動画、音声、PDF、出力はテキストのみであり、すべてのティアとすべてのバージョンにわたる。

モダリティの同等性には1つ注意点があり、Metaはそれを脚注として公開していますが、埋もれさせるのではなく繰り返す価値があります。Muse Spark 1.3の音声理解は完全にはサポートされておらず、音声コンテンツを含むリクエストの応答品質が低下する可能性があります。Meta自身のガイダンスでは、音声にはMuse Spark 1.2を、専用の音声テキスト変換にはMuse Voice Transcribeを使用することが推奨されています。CLIではそれが実行可能です — --model muse-spark-1.2は文書化されたオーバーライドであり、デフォルトはすでにそこを指しています。

Reasoning effort は8つのレベルを持つハーネスレベルの設定で、Meta の設定ページではそれらが次の順に名付けられています：none、minimal、low、medium、high（デフォルト）、xhigh、max、ultra。そのリストには、重要な細部が3つあります：

• maxは最も深い推論レベルであり、拡張推論はxhighを超えるものだと説明されており、Muse Code では Standard と Contributor の両方のティアでこれを利用できます

• ultraはモデル階層ではなくクライアント側の設定です。各プロバイダーがサポートする最高の推論階層にマッピングされ、Muse Code をより積極的に委任させることができます。プロバイダーがこれをサポートしていない場合、ultra のリクエストが実行されるのはxhigh

• Metaプロバイダーはnoneを受け付けないため、最も低いレベルはハーネスで設定された他のプロバイダーを通じてのみ利用できます。

プラットフォーム対応は、Meta の2つのサーフェスが食い違っている領域であり、その食い違いは小さいが現実に存在する。ドキュメントページでは、Muse Code は単一のコードベースから macOS、Linux、Windows で動作すると述べられており、Windows 固有の動作を3つ挙げている。PowerShell が Bash に取って代わるため、エージェントが実行するコマンドは PowerShell 構文と Windows コマンドライン ツールを使用する。サンドボックスが管理者の承認を求める場合があり、Windows ではサンドボックスの初回初期化時にユーザー アカウント制御のプロンプトが表示されることがあるが、通常の使用では管理者として実行する必要はない。さらに、Windows では2つの機能、つまり音声入力とセッション メッセージングが利用できない。どちらも macOS と Linux では動作する。対照的に、製品ページには「MacOS と Windows で利用可能」とだけ書かれている。どちらの記述も今日の Meta 自身のサイトにあるもので、合わせて読むと、Windows は文書化された不足はあるもののサポートされており、Linux もマーケティングページでは言及されていないもののサポートされている、ということになる。

可用性に関するもう一つの微妙な点は、マーケティング用のコピーではなくドキュメント由来だ。Workflows — 並列および段階的なエージェントオーケストレーション — は、インストールされたビルドにワークフローエンジンが含まれ、ロールアウトが有効になっている場合にのみ作業を連携させる。そしてMetaは、それらが「すべてのビルドやプラットフォームで利用できるわけではない」とはっきり述べている。ワークフロー機能がインストールの理由なら、当然あると決めつけず、自分のビルドにそれが含まれているか確認しよう。

ハーネスとエフォートが明示された、Metaの主張

Metaはベンチマーク資料を公開しているので、ここでの正直な枠組みは「ベンダーベンチマークがない」ではなく、「これらはベンダーベンチマークであり、比較条件はMetaが述べている箇所で述べられている」ということだ。

Meta が文章で述べている唯一の定量的主張は Muse Spark 1.3 の発表にあり、それは第三者による評価ではなく社内比較に帰されています。「Meta のエンジニアによる比較では、有意に高速かつ効率的であることが示され、ツール呼び出しは約20%少なく、トークンは約25%少なかった。」基準は示されています — Muse Spark 1.2 との比較で — また、エフォートレベルは発表自身の枠組みの中にあります。なぜなら、そのリリースは最大推論を備えた Muse Spark 1.3 を中心に題されているからです。述べられていないのは、タスクセット、実行回数、そして Muse Code であるという事実以外のハーネス構成です。2つのパーセンテージは、測定されたベンチマーク結果としてではなく、ベンダーが報告する進展の方向性として扱ってください。

もう一方の公開された結果はスコアではなくケーススタディであり、2つの中でより興味深い方だ。Metaは、Muse Spark 1.2が1,000回を超えるツール呼び出しと最大24時間にわたってGPUカーネルを反復的に最適化する能力をテストしたと報告している。Muse Codeのエージェント型コーディング環境を使い、カーネルを記述し、コンパイルし、プロファイリングし、提供されたベースラインに対してカーネル性能を段階的に改善した。ワークロードは名指しされている——NVIDIA Hopper GPU上のKDAおよびMLAカーネル——であり、制約も同様だ。FLAなどのサードパーティ製カーネルライブラリは禁止され、ベースラインはTriton FLA KDA実装だった。24時間、1,000回のツール呼び出しに及ぶ実行は、ベンチマークのパーセンテージとは異なる種類の証拠だ。それは長期にわたる目標下での持久力については何かを示すが、比較品質についてはほとんど何も示さない。

Muse Spark 1.2 と Muse Spark 1.3 の発表時チャートはどちらも、これらのモデルを、名前を挙げられた少数の競合モデルと、エージェント、コーディング、指示追従、長文脈の各評価にわたって比較してプロットしている——軸には DeepSWE v1.1、SWE-Atlas-QnA、Terminal-Bench 2.1 と 4.0、tau2-bench、GDPval、SciCode、IFBench、MultiChallenge、AA-LCR v1.1 が並ぶ。それらのチャートはベンダーが作成しベンダーがプロットしたものであり、そこでの競合の構成は Meta の選択であって、中立なパネルではない。そのため、ここでは棒グラフの値を再掲しない。ベンダーのチャートをリーダーボードとして読むことこそ、このページが避けようとしている失敗モードそのものだからだ。

ごまかすのではなく、正直に述べておくべき二つの欠落がある：

• Metaは、名前付きのタスクセット上で同等のエフォートに揃えたMuse Code対Muse Spark 1.2の直接比較を公開していない。約20%/約25%という数字が最も近いものだが、それはスコアではなく、明示された効率差を伴う社内比較である

• MetaはCLIのライブレイテンシ評価を公開しておらず、公開されている数値のどれも、実際の編集負荷の下でセッションがどのように感じられるかを説明していない。

Artificial Analysisが独自に測定しているもの

Artificial Analysisは現在Muse Codeを対象とするコーディングエージェント測定を公開している独立系評価機関であり、これは上記のどれとも異なる種類の数値です。行はハーネスとモデルのペアで、ベンダーではなくAAによって評価されています。

Artificial Analysis Coding Agent Index（このページは自身の構造化データ内で v1.5 と名乗っています）では、Muse Code の行は次のように表示されています：

• Muse Code が最大推論で Muse Spark 1.3 を実行中 — 54.3

• Muse Code が xhigh 推論で Muse Spark 1.3 を実行中 — 48.3

• 同じボードの首位 — 最大推論でClaude Opus 5.5を実行するClaude Code、66.0

それらの数値については、数値そのものよりも重要な点が二つある。第一に、max 行と xhigh 行の間の 5.0 ポイントの差は、同じモデルを同じハーネスで、設定を一つだけ変えたものであり、「Muse Code スコア」は effort レベルを明示しない限り不十分だという有益な注意喚起である。第二に、このボードは、当社自身の9月の Muse Spark 1.3 に関する報道で引用したものとは別の測定である。以前の記事では、Muse Spark 1.3 の max で 68、xhigh で 64、Claude Opus 5 の xhigh で 68 を挙げていた。これらの数値は現行のボードにはもはや掲載されていない — 現在の最上位行は max の Claude Opus 5.5 で 66.0、Muse Code の行は 54.3 と 48.3 と表示されている。インデックスは改訂され、評価対象の構成も変わった。古い数値をまだ持ち歩いているのなら、それらはすでに置き換えられており、同じ測定を二度行ったものであるかのように、二組の数値を並べて引用してはならない。

Muse Spark 1.3のAAモデルページは再び別個のサーフェスであり、そこに載る数値はベンダー報告ではなくAAが測定したものです。インテリジェンス指数は48.09、Terminal-Bench 2.1は84.3%、GPQA Diamondは93.5%、HLEは48.7%、SciCodeは58.8%、長コンテキスト想起率は83%で、リリース日は2026-09-02、コンテキストウィンドウは1,000,000トークン、分類はプロプライエタリかつクローズドウェイトです。これは1つのモデルページにおける1回のインデックス改訂にすぎないことに注意してください。AAはモデルごとのインデックスを公開しており、それらは独自のスケジュールで改訂されるため、このページの数値と別のモデルのページの数値を混ぜても、同一スナップショットの比較にはなりません。

これらはいずれも、条件を揃えた比較を与えてはくれない。AAのコーディング行は、構造上ハーネスをまたいでいる——Muse Code 対 Codex、対 Claude Code、対 Grok Build、対 Kimi Code CLI——ため、行対行で読むと、あるハーネスとモデルの組を別のハーネスとモデルの組と比較することになり、1つのハーネスの下にある2つのモデルを比べているわけではない。Meta が条件を揃えた比較を実施しておらず、AA のボードもそれに答えるようには作られていない以上、正直な立場は、同じエフォートと同じハーネスにおける直接対決は存在しないというものであり、近接する数値からそれを作り上げることではない。

OrcaRouterがルーティングするもの、しないもの

OrcaRouterは200以上のモデルをカバーする単一のエンドポイントを、各プロバイダーの定価でマークアップゼロで提供しています。つまり、このファミリーの可用性に関する答えは、ポリシーの問題ではなく検証可能だということです。本日、当社の公開モデルリストと照合して確認しました：

• meta/muse-code — カタログにありません。Muse Code はハーネスであり、ルーティング可能なモデルではないため、当社では提供していません

• meta/muse-spark-1.3 — カタログにありません

• meta/muse-spark-1.2 — ルーティング可能。1,048,576トークンのコンテキストウィンドウを備え、料金は入力100万トークンあたり$1.25、出力100万トークンあたり$4.25、キャッシュ読み取り100万トークンあたり$0.15で、Metaが公開しているのと同じ料金体系です

• meta/muse-spark-1.1 — こちらもルーティング可能、同じ3つの料金で

つまり、OrcaRouter におけるこれの実際の形は、出荷済みの Muse Spark 世代には、ほかのすべてに使っているのと同じエンドポイント経由でアクセスでき、Muse Code や現在の 1.3 世代にはそれ経由ではアクセスできない、ということです。これは今日のカタログの説明として受け取り、それ以上ではないと考えてください。提供状況は変わるので、確認する場所はモデル一覧です。

このようなワークロードでルーターが真価を発揮するのは、サブスクリプションでは得られない2つの点においてです。第一に、単一のAPIキーはルーティングレイヤーであり、プロバイダーが劣化したときに自動的にリクエストをフェイルオーバーします。これは、エージェントの実行が数千回ものツール呼び出しを重ねた深さに達していて、上流のどれかが調子を崩したせいでそれを失いたくない、というときに効いてきます。第二に、リクエストはハードコードされるのではなく記述されるという点です — Muse Spark 1.2を他のどのモデルと同じルーティングDSLの背後に置き、クライアントを変更することなく、それを提供するものを変更できます。

よくある質問

CLIのデフォルトモデルは現在のモデルですか？いいえ。Muse Codeのデフォルトはmuse-spark-1.2です。現行世代は2026年9月2日に発表されたMuse Spark 1.3で、--model muse-spark-1.3または/modelsコマンドで利用できます。

どちらの表記が正しいのでしょうか —「Muse Code 1.3」それとも「Muse Spark 1.3」？ Muse Spark 1.3 です。Muse Code のバージョンはハーネスのリリースであり、現在のものは 1.2.1 です。この 2 つの番号体系は無関係で、まさにそのために「muse code 1.3」というクエリが混乱した結果を返すのです。

オーディオ入力だけが必要な場合、どのモデルを設定すればよいですか？ Muse Spark 1.2です。Meta自身の脚注によると、1.3での音声理解は完全にはサポートされておらず、応答品質が低下する可能性があるため、音声関連の作業には1.2またはMuse Voice Transcribeを使用するよう指示されています。

Contributor ティアは無料またはトライアルのティアですか？いいえ、自動的に適用される割引でもありません。これは、あなたのプロンプトとコンプリーションをトレーニングに使用する許可と引き換えに、Muse Spark 1.2 以降のすべてのバージョンで提供される低価格のバリアントです。1.1 世代には Contributor バリアントはありません。

結論

Muse CodeはMetaのターミナルおよびCIコーディングエージェントで、Metaが自社のMuse Sparkモデル向けに開発し、月額$5.00、$15.00、$50.00の3プランで販売され、無料枠はない。従量課金のStandard料金は100万トークンあたり入力$1.25、出力$4.25、Contributor料金は同じトークンで$0.10と$0.20（Metaに学習させることを許す場合）。現在のCLIリリースは1.2.1、現在のモデル世代はMuse Spark 1.3だが、CLIのデフォルトは依然としてMuse Spark 1.2 — スコアを引用するときは必ずバージョンと推論エフォートを明記すること。Muse CodeがMuse Spark 1.3をmaxで動かした場合とxhighで動かした場合は同じ測定ではないし、ベンダーの目玉の効率主張は独立した結果ではなく内部比較である。

ハーネス自体を実際に試してみるには、Muse Code ターミナルコーディングエージェントのウォークスルーをご覧ください。