Muse Wonder 対 GPT-6 Astra：2.5倍の価格がついても安い方

GPT-6 Astraは100万入力トークンあたり$10.00、100万出力トークンあたり$50.00を課金する。Meta Muse Wonderは$4.00と$20.00を課金する。調達の意思決定に最も重要な2つの文書 — 料金表とベンチマーク表 — において、2.5倍のコストがかかるモデルが勝利し、その差は僅差ではない。Artificial Analysis独自のハーネスでは、GPT-6 Astra（max）がIntelligence Indexタスクを約$3.26で完了するのに対し、Meta Muse Wonder（max）は同じタスクを約$4.52で完了し、しかもスコアは1ポイント高い。Meta Superintelligence Labsは2026年10月12日にMuse Wonderを100万トークンウィンドウと必須の推論で出荷した。ベンダーは2026年9月初旬にGPT-6 Astraを1,050,000トークンのコンテキストと128,000トークンの最大出力で出荷した。トークンあたりの価格で両者を比較しているなら、あなたは間違った数字を見ている。

2つの料金表と、それが示すもの

測定されたものが一切登場する前に、各ベンダーが公開している内容を並べて示します。

• 入力 — GPT-6 Astra は100万トークンあたり$10.00、Muse Wonder は$4.00。Astra は2.5倍です。

• 出力 — GPT-6 Astra は100万トークンあたり$50.00、Muse Wonder は$20.00。また2.5倍。

• キャッシュ入力 — GPT-6 Astra は100万あたり$1.00、Muse Wonder は$0.20。Astra は、繰り返しプレフィックスのエージェント型トラフィックを支配するラインにおいて5倍です。

• 第2ティア — 272,000プロンプトトークンを超えるリクエストは、入力$20.00、出力$75.00で課金されます。Muse Wonderには公表されたティアがなく、$4.00と$20.00がウィンドウ全体に適用されます。

• コンテキストウィンドウ — GPT-6 Astra 1,050,000トークン、Muse Wonder 1,048,576トークン。同じと言っていい。

• 最大出力 — GPT-6 Astra 128,000トークン；Muse Wonderは、その1,048,576トークンのウィンドウに対して943,718を記録。

• 入力サーフェス — GPT-6 Astra はテキスト、画像、ファイルを受け付け、Muse Wonder はテキスト、画像、音声、動画に対応すると謳っている。

• 重み — どちらもオープンではありません。両方ともプロプライエタリで、どちらもセルフホスティングはできません。

その1行1行はすべて同じ方向を指している。Astraはプレミアム価格のモデルで、Muse Wonderは中価格帯のモデルであり、272,000トークンのティアは、長いコンテキストで作業する人にとってその差をさらに大きくする——400,000トークンのプロンプトはAstraでは100万トークンあたり$20.00で請求され、Muse Wonderの入力レートの5倍だ。この2つの料金表をどう読んでも、Muse Wonderがより安いモデルではないという読み方は成り立たない。

完了したジョブにかかる費用、それがもう一方の数値です

Artificial Analysisは、各モデルがIntelligence Indexで消費するトークン量と、その結果として生じるタスクあたりのコストの両方を公開している。この2つの組み合わせこそが、この比較が逆転するポイントだ。

• インテリジェンスインデックスタスクあたりのコスト — GPT-6 Astra（max）約3.26ドル、Muse Wonder（max）約4.52ドル

• その実行で消費された出力トークン — GPT-6 Astra は約6000万、Muse Wonder は約1億3000万、ボード中央値の約8500万に対して

• 評価者自身の言葉遣い — GPT-6 Astraは「かなり簡潔」と評され、Muse Wonderは「やや冗長」と評されている

• インテリジェンス指数 — GPT-6 Astra（max）53；Muse Wonder（max）52

• 同一実行での速度 — GPT-6 Astra は毎秒約66トークン；Muse Wonder はこのペアリングでは評価者によって文書化されていない

5行で言えば、これが議論のすべてだ。Astra は、Muse Wonder では1億3000万かかるタスクを完了するために、およそ6000万の出力トークンを出す。2対1を上回る比率であり、その比率は出力価格の2.5倍差を吸収するのに十分すぎる。別の言い方をすれば、トークンあたりの価格はベンダーのマーケティングの性質であり、タスクあたりのトークン数は、モデルがどのように振る舞うよう訓練されているかという性質だ。ここで効いているのは、2つ目のほうだ。

それもあって、この組み合わせは、よくある「高価なモデルは高価だ」という話とは異なって読める。Astra は、どの基準で見ても低価格モデルではない——現行の GPT-6 フラッグシップの中で、当社自身のカタログ上もっとも高価な掲載であり、その入力レートはボード中央値の5倍に位置する。これは、コスト特性が量ではなく熟考へと向けられて設計されたモデルだ。出力トークンはより少なく、トークン単価はより高く、完了したジョブあたりの請求額はより低い。評価者が使う言葉は「簡潔」であり、それはこのモデルについて最も金銭的に重要な点だ。

Astraの優位性が止まるところ

そのギャップは現実のものだが一様ではなく、そこには3つの限定条件が付随する。

まず、このインデックスは10項目の評価を合成したものです。トークン消費量はタスクによって異なります。長文生成が中心のワークロード——草稿作成、ドキュメント、注釈の多いコード——では、Muse Wonderの943,718トークンという出力上限は持っておく価値があり、Astraの簡潔さは利点というより制約です。最大出力128,000トークンは絶対的な上限であり、「1.05Mコンテキストウィンドウ」を読んで、それを応答にも当てはめてしまう多くの人が想定するより小さいものです。

第二に、第2の料金ティアは、まさに最も魅力的に見えるワークロードにとっての罠です。300,000トークンのコーパスにわたる深い調査、リポジトリ全体のレビュー、契約書一式——これらはAstraが公言する強みであり、同時に、272,000プロンプトトークンを超えてリクエスト全体を入力$20.00、出力$75.00で再価格設定するリクエストでもあります。Muse Wonderのウィンドウ全体にわたる一律$4.00と$20.00は、大きなプレフィックスを再送信する長コンテキストエージェントが入力と出力の両方で予測可能な料金を支払うことを意味し、Astraの$1.00に対する$0.20のキャッシュ読み取りは、同じコンテキストが毎ターン再生されるまさにそのような形で最も重要になります。

第三に、ベンチマークの差は、分野中央値が27である複合指標における1ポイントであり、それは名指しする価値のあるベンダー対独立系の分断に由来する。GPQA Diamondの質問セットでは、私たち自身のカタログはGPT-6 Astraを96.1と記載しており——それが載せている中で断トツの最高値だ——一方、Artificial AnalysisはそのHumanity's Last Examの結果をClaude Opus 5のそれと同水準に置き、Terminal-Bench 4.0のスコアを59.1として、Muse Wonderの85.6と対比させている。一方、Meta自身の表は、Metaのハーネスにおけるベンダー報告であり、再現されていない。だからこそMetaは、評価者自身が56を公表している指数上で、Muse Wonder Fullを59.0と印字している。それらすべてを、誰かが自分のモデルについて述べた主張として扱い、$3.26と$4.52を、この記事の中で両者について同じ方法で算出された唯一の数値として扱え。

二つのうちどちらを選ぶべきか

数字から導き出される決定ルールは、「安いほうを選ぶ」よりも限定的だ。

• 分析、推論、プロフェッショナルな成果物という作業で、代替手段よりも少ないトークンでモデルが仕上げるなら、GPT-6 Astra を選びましょう — その測定されたコスト優位性はもっぱら簡潔さから生じているため、長い出力を強いられるワークロードではその優位性は失われます。

• 入力が音声または動画の場合（Astraはこれらをまったく受け付けません）、または単一の応答が128,000トークンを超える必要がある場合は、Muse Wonderを選択してください。

• ワークロードが長いコンテキストで、コスト計算の両面においてキャッシュを多用する場合は Muse Wonder を選びましょう。キャッシュ時 $1.00 に対して $0.20 であり、272,000 トークンを超えると定額レートになるため、タスクあたりの差の一部が逆転するからです。

• ワークロードが大量でテキストのみの場合は、どちらも選ばないこと。より安価なオープンウェイトモデルが、どちらの料金表の何分の一かで同じ作業を行い、両モデルが完了するタスクでは、犠牲にする7～8のインデックスポイントは見えない。

どちらもキー1つ分の距離にあり、そこが実用的な点です。

GPT-6 AstraはOrcaRouterで利用可能です。そのため、上記の比較は読むだけのものではなく、実際に実行できるものです。デフォルトではベンダーの定価レートで掲載されています — 入力$10.00、出力$50.00、キャッシュ読み取り$1.00 — さらに272,000トークンの階層帯も忠実に引き継がれています。なぜなら、第2階層を無視するパススルーでは、ベンダーの請求と一致しない請求額が生じてしまうからです

Muse Wonder は当社のカタログにはなく、あるかのように説明するつもりもありません。それを利用するには Meta の Model API が必要で、より高スコアの Full チェックポイントはトークン単位で販売されているわけでもありません。Muse Spark 1.2 は当社が Meta から取り扱っているもので、1,048,576 トークンあたり入力 $1.25、出力 $4.25 のマルチモーダル推論チェックポイントです。フラッグシップではなくラボを求めるなら、正直なところ安価な選択肢です。

1つのエンドポイントを共有するペアがあなたにもたらすのは、議論ではなく測定結果だ。モデルIDを差し替え、プロンプトとエフォート設定は変えずに、両方で自分の出力トークン数を比較しよう。評価者の6,000万対1億3,000万という内訳は、おそらくあなたが実行しない10個のベンチマークの平均にすぎない。あなたにとって決定的なのは、より安い仕事に2.5倍の価格を払っているのか、それともその逆なのかを決める、あなた自身の数値だ。もしその簡潔さがあなたのワークロードで再現しないなら、料金表では教えてくれない何かを学んだことになる。しかも、プロバイダー間の自動フェイルオーバーがあれば、2つ目の統合や2つ目の契約なしに、実際のトラフィックでそれを確かめられるのだ。

短いバージョン

Meta Muse Wonder はトークンあたりでは安いモデルであり、完了したタスクあたりでは高いモデルだ。GPT-6 Astra は逆で、出力トークンが半分未満で完了するモデルに高額な料金表が付いており、その結果、インデックスタスクあたりでは約28%安く、インデックスでは1ポイント高くなる。表示価格で選ぶ人は Muse Wonder を選んで多く支払い、インデックスだけで選ぶ人は Astra を選んで、その長文コンテキスト層と128,000トークンの出力上限が、安いモデルのほうが優れている2つの状況であることを見落とす。

本当に未解決だと指摘する価値がある組み合わせは、どちらのベンダーもスライドに載せない3番目のものだ。どちらもクローズドで、どちらも評価者が高額と呼ぶ価格帯にあり、タスクあたりコストでは、どちらの料金の5分の1を請求するオープンウェイトモデルに対して両者とも劣勢に立っている。それは予算がいずれ強いる比較であり、どちらのローンチ投稿にも現れない。