Muse Wonder vs GPT-6.1 Sol: 943,718토큰 출력 상한 대 128,000토큰 상한

Muse Wonder와 GPT-6.1 Sol은 Artificial Analysis Intelligence Index에서 서로 0.2점 이내의 차이로 끝난다 — Muse Wonder(max)는 52, GPT-6.1 Sol(max)은 51.8 — 그리고 단일 인덱스 작업 비용은 첫 번째가 $4.52, 두 번째가 $0.72다. Meta Superintelligence Labs는 2026년 10월 12일 Muse Wonder를 출시했으며, 입력 토큰 100만 개당 $4.00, 출력 토큰 100만 개당 $20.00이다. GPT-6.1 Sol은 2026년 9월 29일 $2.00와 $10.00에 출시됐다. 요금표는 대략 두 배라고 말하지만, 측정된 청구서는 6.3배라고 말한다. 그 이유는 장황함이다 — 거의 같은 점수에 도달하는 데 출력 토큰이 1억 3,000만 개 대 6,720만 개였다. 하지만 이 둘 중 무엇을 작업에 투입할 수 있는지를 실제로 결정하는 숫자는 인덱스도 가격도 아니다. 그것은 출력 상한이다: Muse Wonder는 943,718 토큰, GPT-6.1 Sol은 128,000 토큰이다.

천장은 아무도 읽지 않는 스펙 한 줄이다

두 모델 모두 100만 토큰 컨텍스트를 내세운다. 바로 그 지점에서 스펙표상의 유사성은 더 이상 쓸모가 없어진다.

• 컨텍스트 창 — Muse Wonder 1,048,576 토큰 vs GPT-6.1 Sol 1,050,000 토큰

• 최대 입력 — Muse Wonder는 별도로 공개되지 않음; GPT-6.1 Sol 922,000 토큰

• 단일 응답 최대 출력 — Muse Wonder 943,718 토큰; GPT-6.1 Sol 128,000 토큰

• 추론 강도 — Muse Wonder 최소, 낮음, 중간(기본값), 높음, 매우 높음, 최대; GPT-6.1 Sol 낮음, 중간(기본값), 높음, 매우 높음, 최대, 둘 다 끄기 스위치는 없음

• 모달 입력 — Muse Wonder 텍스트, 이미지, 음성 및 동영상; GPT-6.1 Sol 텍스트, 이미지 및 파일

• 가중치 — 둘 다 독점적이며, 어느 것도 공개되지 않음

세 번째 줄을 다시 읽어 보세요. GPT-6.1 Sol은 1,050,000토큰 창을 구매하지만, 그중 약 8분의 1만 출력에 쓰도록 허용합니다. 나머지 922,000은 입력 전용입니다. Muse Wonder는 단일 응답이 자체 창의 10분의 9를 차지하도록 허용합니다. 이는 반올림 차이가 아닙니다. 대규모 코퍼스에 대한 합성 패스, 장문 생성기, 트랜스크립트 간 변환, 패치가 아니라 파일 전체를 내보내야 하는 하네스 — 이런 작업들은 128,000 출력 토큰을 넘어서며, GPT-6.1 Sol에서는 어떤 가격을 치르더라도 한 번의 호출에 들어가지 않습니다. 페이지를 나누게 되고, 페이지 나누기는 모델이 첫 응답에서 세운 계획을 잃는다는 뜻입니다.

Muse Wonder의 상한선에는 그 나름의 함정이 딸려 있는데, Meta는 이를 숨기지도 않지만 그렇다고 전면에 내세우지도 않는다: 추론 토큰은 두 모델 모두에서 출력으로 청구되며, Muse Wonder의 단계별 설정은 전체 예산을 기꺼이 다 소진할 최대 설정까지 이어진다. 943,718이라는 수치는 한도일 뿐, 허용량이 아니다.

두 개의 요금표, 그리고 그중 하나에 숨어 있는 절벽

GPT-6.1 Sol은 모든 라인에서 더 저렴하고, 그 범위의 중간에서는 더욱 저렴합니다. 다만 평평한 곡선은 갖추지 못했습니다.

• 표준 요금 — Muse Wonder 백만당 입력 $4.00 / 출력 $20.00; GPT-6.1 Sol 입력 $2.00 / 출력 $10.00

• 캐시된 입력 — Muse Wonder 백만 토큰당 $0.20; GPT-6.1 Sol 백만 토큰당 $0.10

• 긴 프롬프트 동작 — Muse Wonder는 전체 윈도우에 걸쳐 균일 요금; GPT-6.1 Sol은 입력 토큰 272,000개를 초과하는 전체 요청에 대해 입력 $4.00, 출력 $15.00로 재가격을 책정

• 캐시 쓰기 — Muse Wonder 미게시; GPT-6.1 Sol 백만당 $2.50

• 할인 경로 — Muse Wonder는 공개된 내용 없음; GPT-6.1 Sol은 batch 및 flex 50%, fast 모드 2×

그 272,000토큰 임계값은 GPT-6.1 Sol의 요금표에서 가장 비싼 항목입니다. 그 임계값을 넘으면 이미 수행한 작업의 가격이 다시 매겨지기 때문입니다. 271,000토큰 요청과 273,000토큰 요청은 입력 기준으로는 1% 미만 차이 나지만 청구서에서는 2.01배 차이가 납니다. Muse Wonder에는 이에 상응하는 불연속성이 없습니다. 900,000토큰 프롬프트도 900토큰 프롬프트와 동일한 토큰당 요율로 청구됩니다. 습관적으로 272,000토큰을 약간 웃도는 워크로드의 경우, 이는 이 페이지에서 Meta 편에 서는 단 하나의 가장 강력한 논거이며, GPT-6.1 Sol이 다른 모든 행에서 얻는 캐시 할인보다 더 가치가 있습니다.

그 임계값 아래에서는 순서가 명확합니다: GPT-6.1 Sol은 실행 비용이 절반이고, 캐시 읽기 비용도 절반이며, 둘 중 50% 할인된 배치 레인을 갖춘 유일한 모델입니다.

0.2 인덱스 포인트가 실제로 있는 곳

52 대 51.8을 기록하는 종합 지수는 두 모델이 동급임을 알려준다. 그것은 어느 쪽이 여러분의 워크로드를 통과할지에 대해서는 아무것도 알려주지 않으며, 세부 점수에서는 두 모델이 승자와 패자라기보다 알아볼 수 있는 형태들로 갈라진다.

Artificial Analysis가 둘 모두의 출처이며, 자체 하네스에서 최대 노력으로 측정한 수치이고, 이는 어느 한 벤더의 수치가 아니라 Artificial Analysis 자체의 수치입니다:

• 지능 지수 — Muse Wonder (max) 52, 219개 모델 중 9위; GPT-6.1 Sol (max) 51.8, 10위

• 인덱스 작업당 비용 — Muse Wonder 약 $4.52; GPT-6.1 Sol 약 $0.72

• 인덱스 실행에서 소비된 출력 토큰 — Muse Wonder 약 1억 3,000만 개; GPT-6.1 Sol 약 6,720만 개, 보드 중앙값 약 8,200만 개와 대비

• 출력 속도 — GPT-6.1 Sol은 초당 약 66.8토큰; Muse Wonder는 동일한 하네스에서 아직 공개되지 않음

장황함 격차가 가격 격차의 전말이다. Muse Wonder는 0.5점 더 높은 점수를 내기 위해 거의 두 배의 토큰을 사용하며, 백만 출력당 20달러 대 10달러로 그 토큰 하나하나에 두 배를 지불한다. 작업당 비용은 이 두 효과를 곱한 값이다. 그 비율에서 고정된 것은 아무것도 없다 — 추론 노력(reasoning effort)이 지렛대이며, 두 모델 모두 이를 노출한다 — 하지만 대부분의 트래픽은 기본 설정에서 돌아가고, 이 수치를 만들어낸 것도 기본 설정이다.

Meta 자체의 출시 표는 벤더가 보고한 것이며 독립적으로 재현되지 않았는데, Terminal-Bench 4.0-AA에서 85.6 대 81.4, 81.5로 Muse Wonder를 GPT-6 Astra보다 앞세우고 Claude Opus 5.5와 동률로 놓으며, SWE-Marathon에서는 78.8 대 74.1, 74.2로 앞선다. 이것들은 Meta의 주장으로 보아야 한다. 또한 같은 표는 Muse Wonder를 AutomationBench-AA(60.5 대 65.3, 65.6), GDP.pdf(39.1 대 41.6, 41.2), DeepSWE 1.1(52.0 대 59.1, 59.6)에서 뒤처지게 한다는 점에 유의하라 — 벤더 자체의 점수판이 일률적으로 호의적이지는 않으며, 호의적인 두 부분은 비즈니스 프로세스 자동화가 아니라 터미널 및 장기 호라이즌 코드다.

구독 트윈이 이 비교에 하는 일

Muse Wonder는 하나의 모델이 아닙니다. Meta는 두 번째 체크포인트인 muse-wonder-full-1.0을 출시했는데, 이는 동일한 독립 지수에서 56점을 기록하며 699개 중 4위를 차지했습니다. 이는 API 모델보다 4점 높고 GPT-6.1 Sol의 51.8점보다도 높습니다. 토큰당 가격이 없는 이유는 Meta가 이를 토큰당 판매하지 않기 때문입니다. 이 모델은 월 $50의 Power Usage 또는 월 $200의 Maximum Usage로 Muse Code 구독을 통해서만 이용할 수 있습니다.

이미 Muse Code에 비용을 지불하고 있는 팀에게 4포인트 지수 상승의 실효 가격은 고정 월 요금이며, GPT-6.1 Sol과의 비교는 완전히 다른 양상으로 바뀐다. 그 외 모두에게는 이번 출시의 더 나은 절반이 API 결정이 아니라 제품 결정이며, 솔직히 해석하면 Meta의 최전선 수치와 Meta가 실제로 도달할 수 있는 수치는 서로 다른 두 숫자다.

둘 다 실행하기, 또는 하나만 실행하기

이 페이지의 중심에 있는 불편한 사실은, 이 둘 중 어느 것도 스펙 시트만 보고 내릴 수 있는 결정이 아니라는 점입니다. 왜냐하면 6.3× 비용 비율은 다른 누군가의 작업 구성에 대한 평균이기 때문입니다. 당신 자신의 구성만이 중요하며, 그것을 측정하는 데 두 개의 벤더 계정이 필요해서는 안 됩니다.

GPT-6.1 Sol은 OrcaRouter에서 openai/gpt-6.1-sol로 제공되며, 날짜는 2026-09-29이고, 정가 기준 백만 토큰당 입력 $2.00, 캐시 읽기 $0.10, 출력 $10.00이며, 1,050,000토큰 윈도와 272,000토큰 재가격 책정 규칙이 그대로 유지됩니다. 저희 쪽에서는 아무것도 마크업하지 않습니다. 제공자가 요금을 변경하면 저희 페이지의 숫자도 같은 날 바뀝니다. 따라서 이 비교의 Sol 부분은 이미 가지고 있는 어떤 하네스든 문자열 하나만 바꾸면 됩니다.

Muse Wonder는 저희 카탈로그에 없으며, 이 페이지는 그런 척하지 않습니다 — 오늘날 이를 구동하는 곳은 Meta 자체의 Model API와 Muse Code입니다. 같은 연구실에서 저희가 취급하는 것은 Muse Spark 1.2입니다. Meta가 이 패밀리의 나머지를 구축한 체크포인트로, 1,048,576토큰 창에서 백만 토큰당 입력 $1.25, 출력 $4.25이고 캐시 읽기는 $0.15입니다. Muse Wonder를 살펴보는 이유가 프런티어 점수보다 Meta의 하우스 스타일 때문이라면, 그 경로는 그 비용의 5분의 1입니다.

단일 OpenAI 호환 엔드포인트를 200개 이상의 모델에 걸쳐 활용하는 실질적인 용도는 바로 이 비교입니다. 4.52달러 대 0.72달러의 격차는 믿기보다 테스트해 볼 가치가 있을 만큼 큽니다. 그리고 이를 테스트한다는 것은 기존 평가를 두 번째 모델 이름으로 지정해 다시 실행하는 것을 의미할 뿐, 두 번째 계약을 체결하는 것은 아닙니다. 그러면 자동 페일오버가 검증되지 않은 모델을 먼저 배포하는 경우를 처리합니다. 업스트림 제공자가 성능이 저하되면 요청이 실패하는 대신 이동합니다.

어느 것인지, 그리고 무슨 근거로

• 특별히 배제할 이유가 없는 한 GPT-6.1 Sol을 선택하세요. 공개된 모든 요금에서 더 저렴하고, 배치 레인이 있으며, 캐시 읽기는 Muse Wonder의 절반이고, 독립 지수는 0.2점 뒤처집니다. 그것이 기본 답이며, 워크로드가 이견을 보일 때까지 기본으로 남아야 합니다.

• 출력이 길어야 할 때는 Muse Wonder를 선택하세요. 128,000토큰 응답 한도는 넘을 수 없는 벽이며, 작업에 단일 200,000토큰 생성이 필요하다면 입력 토큰을 아무리 절약해도 GPT-6.1 Sol이 그것을 수행할 수 있게 되지는 않습니다.

• 입력이 음성이나 영상일 때는 Muse Wonder를 사용하세요. Meta는 둘 다 일급 입력으로 받아들입니다. GPT-6.1 Sol은 텍스트, 이미지, 파일을 받습니다. 전사 단계와 추론 단계를 하나의 호출로 합치는 것은 일부 파이프라인에서는 요금 차이보다 더 큰 가치가 있고, 다른 파이프라인에서는 전혀 가치가 없습니다.

• 프롬프트가 272,000 토큰을 막 넘어설 때 Muse Wonder를 선택하세요. 그 지점은 가격 곡선에서 Meta의 정액 요금이 Sol 절벽을 앞서는 유일한 구간이며, 그것도 확실하게 앞선다.

• Muse Wonder를 헤드라인 지수 점수만 보고 선택하지 마십시오. 52 대 51.8은 두 수치를 산출한 동일한 측정 도구에서 동점이며, 동점을 위해 작업당 6.3배를 지불하는 것은 전략이 아닙니다.

이 조합을 정말 어렵게 만드는 것은 두 모델이 품질 면에서 충분히 비슷해서, 결정이 전적으로 형태—출력이 얼마나 길어야 하는지, 입력이 무엇으로 이루어져 있는지, 그리고 여러분의 프롬프트가 가격 곡선상 어디에 있는지—에 달려 있다는 점입니다. 그런 것들은 이번 주 여러분의 자체 로그에서 답을 얻을 수 있으며, 어느 연구소가 다음에 발표하든 그 벤치마크 표로는 답이 나오지 않을 것입니다.