Muse Wonder 対 GPT-6 Sol：これらのモデルのうち1つは、考えないことを選択できる

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.

この組み合わせをよくある比較ページよりも際立たせる、第二の違いがある。GPT-6 Solは、3週間の独立した測定と、自らの後継機を指す公開された廃止予定通知を備えた、定着して広く展開されているミッドティアモデルだ。Muse Wonderは登場から2日しか経っておらず、評価者の行が1件しかなく、2つのチェックポイントで提供されているが、より高スコアのものにはトークンあたりの価格がまったくない。この比較の一方は今日確信を持ってベンチマークできる。もう一方は今日呼び出すことはできるが、まだ予測はできない。

各モデルの位置づけ

• 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 — Meta Superintelligence Labsによる2026年10月12日の最先端リリースで、Meta Model API上およびMuse Code内でmuse-wonder-1.0として、入力$4.00、出力$20.00で提供された。2番目のチェックポイントであるMuse Wonder Fullは、Meta自身の表でより高いスコアを記録し、サブスクリプション限定である。

• コンテキスト — GPT-6 Sol 1,050,000トークン、Muse Wonder 1,048,576。レベルとしては、同じ数字を2通りに印字しただけと言えるほど。

• 出力上限 — GPT-6 Sol は1回の応答で128,000トークン、Muse Wonder は943,718。これは、Muse Wonder が競合しているのではなく別カテゴリに属している唯一の軸であり、単一のターンで長い成果物を求めた瞬間に重要になる。

• 入力価格 — GPT-6 Sol は 272,000 入力トークン未満で 100 万トークンあたり $2.00、Muse Wonder は $4.00 の一律料金。半額だが、境界が付いている。

• 出力価格 — GPT-6 Sol は100万トークンあたり10.00ドル、Muse Wonder は20.00ドル。同じ2倍の比率で、エージェント型の請求額で最も大きな割合を占める項目です。

• 推論 — GPT-6 Sol のエフォート段階は none、low、medium（デフォルト）、high、xhigh、max。Muse Wonder の段階は minimal、medium（デフォルト）から max までで、オフの位置はありません。思考トークンはどちらも出力として課金されます。

• 入力モダリティ — GPT-6 Sol 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、動画を受け付けます。どちらも出力はテキストのみです。

独立系インデックス — 最大エフォートのGPT-6 Sol 48は212モデル中およそ18位、インデックスタスクあたり約$1.05（キャッシュ割引90%）。最大エフォートのMuse Wonder 52は219中9位、インデックスタスクあたり約$4.52（割引95%）。

272,000トークンのライン、そしてそれが本当のGPT-6 Sol価格である理由

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.

Muse Wonder の一律 $4.00 と $20.00 と照らし合わせて読むと、それにより、そうでなければ最も偏っていたであろうまさにその地点で比較が変わる。272K 未満では、GPT-6 Sol は入力が半額で、出力が 40% 安い。それを超えると、両モデルは入力・出力の両方で1ドル以内の差に収まる——そして出力では Muse Wonder のほうが安く、$20.00 であるのに対し、$15.00 には 1.5× の乗数が、コンテキスト全体の価格がちょうど2倍になったばかりのリクエストに対して適用される。

両ベンダーは緩和策としてキャッシュを販売しており、どちらもほぼ同じ割引率について正直に述べています。GPT-6 Solでは90%、Muse Wonderでは95%で、それぞれの安価なティア内で100万トークンあたり$0.20のキャッシュ読み取りがあります。その対称性が、タスクあたりのコストの差をこれほど示唆的にしています。2つのモデルは料金表上では互いに2倍以内の価格設定であり、測定されたインデックスタスクあたりのコストは4.3倍異なります。つまり、その差は各モデルが消費するトークン数によって生じており、トークンに対する課金によってではないのです。GPT-6 Solは同様の答えに到達するために、より少ないトークンを取り込み、より少ないトークンを出力します — インデックスポイントは4ポイント低く、支出はおよそ5分の1です。

Muse Wonderがタスクごとに追加で支払う$3.47で何が得られるか

インデックスが4ポイント高く価格も高いというだけでは、それ自体が価値提案になるわけではない。だからこそ、追加で支払う分が何に充てられるのかを具体的に示す価値がある。

出力の上限が最も明確な答えです。1回の応答で943,718トークンは、GPT-6 Solの128,000に対して7倍の差があり、Solでは stitching が必要な長文生成タスクが、Muse Wonderでは stitching を必要としない理由でもあります。ワークロードが大きな成果物——モジュール全体、移行計画、長い調査文書——を生成する場合、上記のコスト比較は適切ではありません。というのも、安価なモデルではそもそもそのタスクを1回の呼び出しで完了できないからです。

音声と動画の入力は2番目です。Muse Wonder はそれらをネイティブに受け付けます。GPT-6 Sol はテキスト、画像、ファイルを受け取るため、音声はモデルに届く前にテキストになる必要があります。入力が録音であるパイプラインにとって、これはプロンプトを短くするのではなく、コンポーネントを1つ削除することになります。

3つ目はエージェントスイートで、これには最も重い注意事項が付く。Meta自身のベンダー報告の表では、Muse WonderはTerminal-Bench 4.0-AAで85.6、SWE-Marathonで78.8を記録し、Metaの表ではGPT-6 Astra — Solより上のティアであり、Sol自体ではない — を81.4と74.1に位置づけている。これらはMetaのハーネス数値であり、誰にも再現されておらず、しかもMetaが発売したばかりのモデルと、Metaが選んだわけではないモデルを比較している。これらは自分でコーディングエージェント評価を実施する理由であって、本番経路を移行する理由ではない。

両モデルには、異なる形で必須推論に関する注意点があり、GPT-6 Sol側については、誤解しやすいだけに正確に述べておく価値がある。SolはGPT-6スタックの中でなしを受け入れる唯一のモデルだ；フラッグシップのGPT-6 Astraのラダーはlowから始まる。したがって、この比較におけるコストのレバーは「GPT-6 対 Muse Wonder」ではなく、スタック内の一方のモデルは思考を完全にスキップでき、もう一方はまったくスキップできないという点にある。

あなたが価格を設定しているSolについての脚注が1つあります

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.

OrcaRouterの出番

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はOrcaRouterには存在せず、そうであるかのようにご案内することもありません。当社のカタログにmeta/muse-wonderのエントリはありません。このモデルはMeta自身のAPIとMuse Code内で動作します。同じラボから当社が取り扱っているのはMuse Spark 1.2とMuse Spark 1.1です。そのため、Wonderチェックポイントの準備が整うまでの間、公開価格付きのMetaモデルをお求めであれば、同じキーからMetaの推論系モデルにアクセスできます。

それこそが、このページが本当に勧めている評価の形でもあります。実際のトラフィックからサンプルを取って、272,000トークンの境界の両側でGPT-6 Solに通し、reasoningをnoneに設定した場合とhighに設定した場合を一度ずつ実行して、合格率だけでなくトークン数を記録してください。OrcaRouterは200以上のモデルを、OpenAI互換の単一エンドポイントの背後で稼働させています。プロバイダーの定価はゼロマークアップのままその通りに渡されるので、ベンダーの価格変更は発表されたその日に私たちのところまで届きますし、アイドル状態になったプロバイダーや失敗したプロバイダーは、あなたのエラーハンドラーではなく自動フェイルオーバーによって処理されます。私たちがルーティングしているプロバイダーがMuse Wonderに対応すれば、このテストの残り半分はモデル名を一行変更するだけで済みます。そして、すでに収集したトークン数が、それを測定する際のベースラインになります。

どれを、誰のために

• プロンプトが272,000トークン未満で、トラフィック量が多いならGPT-6 Solを選びましょう。入力価格は半分で、推論のオフスイッチがあり、同じボード上でのインデックスタスクあたりのコストはMuse Wonderの約5分の1です。

• 単一のターンで長い出力を生成する場合、または入力が音声や動画として届く場合は、Muse Wonder を選んでください。GPT-6 Sol は 943,718 トークンの回答を生成できず、録音を聞くこともできません。これらは価格設定上の選択ではなく、能力上の限界です。

• どちらに傾くにせよ、境界には注意してください。272,000トークンを超えると、GPT-6 Sol のリクエスト全体が2倍になり、その時点で Muse Wonder は定額料金で、しかも出力においては二者のうち安い方です。

• 比較しているのがどの Sol なのかを必ず確認してください。GPT-6 Sol と GPT-6.1 Sol は異なるチェックポイントであり、インデックススコアも価格も異なりますが、どちらも一般提供されています。

指数で4ポイント差、実測の請求額では4.3倍差。決め手となる変数は、あなたのモデルが思考を止めてよいかどうかにある。安価なモデルが推論を控えられるのに対し、より高価なモデルはそれができない——この組み合わせは、どちらのスコアボードよりも、この対決を考えるうえで有用な見方だ。