Muse Wonder vs GPT-6 Astra: Modellen med 2,5x-prislappen är den billigare

GPT-6 Astra tar $10.00 per miljon input-tokens och $50.00 per miljon output-tokens. Meta Muse Wonder tar $4.00 och $20.00. I de två dokument som är viktigast för ett inköpsbeslut — prislistan och benchmark-tabellen — vinner modellen som kostar två och en halv gång så mycket, och den vinner med en marginal som inte är liten: i Artificial Analysis egen testbänk slutför GPT-6 Astra (max) en Intelligence Index-uppgift för cirka $3.26 medan Meta Muse Wonder (max) slutför samma uppgift för cirka $4.52, samtidigt som den också får en poäng högre. Meta Superintelligence Labs släppte Muse Wonder den 12 oktober 2026 med ett fönster på en miljon tokens och obligatoriskt resonemang. Leverantören släppte GPT-6 Astra i början av september 2026 med 1 050 000 tokens kontext och 128 000 tokens maximal output. Om du väljer mellan dem baserat på pris per token, tittar du på fel siffra.

Två prislistor, och vad de förutspår

Här är vad varje leverantör publicerar, sida vid sida, innan något mätresultat kommer in i bilden.

• Indata — GPT-6 Astra $10,00 per miljon tokens; Muse Wonder $4,00. Astra är 2,5x.

• Utdata – GPT-6 Astra $50,00 per miljon tokens; Muse Wonder $20,00. Även 2,5x.

• Cachad indata — GPT-6 Astra $1.00 per miljon; Muse Wonder $0.20. Astra är 5x på raden som dominerar agentisk trafik med upprepade prefix.

• Den andra nivån – förfrågningar över 272 000 prompt-tokens faktureras med 20,00 USD för indata och 75,00 USD för utdata. Muse Wonder har ingen publicerad nivå; 4,00 USD och 20,00 USD gäller över hela fönstret.

• Kontextfönster — GPT-6 Astra 1 050 000 tokens; Muse Wonder 1 048 576. Kalla det identiskt.

• Maximal utdata — GPT-6 Astra 128 000 tokens; Muse Wonder dokumenterar 943 718 mot sitt fönster på 1 048 576 token.

• Indatayta — GPT-6 Astra tar emot text, bilder och filer; Muse Wonder annonserar text, bild, tal och video.

• Vikter — ingen av dem är öppen. Båda är proprietära, båda är stängda för självhostning.

Varje rad av det pekar åt samma håll. Astra är en modell i premiumprisklass och Muse Wonder är en i mellanprisklass, och nivån på 272 000 token gör gapet ännu brantare för alla som arbetar med lång kontext — en prompt på 400 000 token debiteras med $20.00 per miljon på Astra, fem gånger Muse Wonders indatapris. Det finns ingen tolkning av de två prislistorna enligt vilken Muse Wonder inte är den billigare modellen.

Vad ett slutfört jobb kostar, vilket är det andra numret

Artificial Analysis publicerar både den tokenvolym som varje modell bränner på sitt Intelligence Index och den resulterande kostnaden per uppgift. Det är i det paret som den här jämförelsen inverteras.

• Kostnad per Intelligence Index-uppgift — GPT-6 Astra (max) cirka 3,26 USD; Muse Wonder (max) cirka 4,52 USD

• Utdatatokens som förbrukades under den körningen — GPT-6 Astra cirka 60M; Muse Wonder cirka 130M, mot en boardmedian på nära 85M

• Bedömarens egen formulering – GPT-6 Astra beskrivs som "ganska koncis"; Muse Wonder som "något ordrik"

• Intelligensindex — GPT-6 Astra (max) 53; Muse Wonder (max) 52

• Hastighet på samma körning — GPT-6 Astra cirka 66 tokens per sekund; Muse Wonder är inte dokumenterad av utvärderaren i denna parning

Det här är hela argumentet i fem rader. Astra avger ungefär 60 miljoner utdatatokens för att slutföra en uppgift som kostar Muse Wonder 130 miljoner, ett förhållande på bättre än två till ett, och det förhållandet är mer än tillräckligt för att absorbera en skillnad på 2,5 gånger i priset för utdata. Annorlunda uttryckt: priset per token är en egenskap hos leverantörens marknadsföring, och antalet tokens per uppgift är en egenskap hos hur modellen är tränad att bete sig. Det är den andra som gör jobbet här.

Det är också anledningen till att den här kombinationen läses annorlunda än den vanliga berättelsen "dyr modell är dyr". Astra är inte en budgetmodell på något sätt — det är den dyraste posten i vår egen katalog bland de nuvarande GPT-6-flaggskeppen, och dess inputpris ligger på fem gånger medianen i resultattavlan. Det är en modell vars kostnadsprofil har utformats för eftertanke snarare än volym: färre token ut, högre pris per token, lägre nota per slutfört jobb. Ordet utvärderaren använder är "koncis", och det är det enskilt mest finansiellt relevanta hos modellen.

Där Astras fördel tar slut

Gapet är verkligt men inte enhetligt, och tre förbehåll hör hemma intill det.

För det första är indexet en sammansättning av tio utvärderingar, och tokenbehovet varierar beroende på uppgift. En arbetsbelastning som domineras av långformsgenerering – utkast, dokumentation, kod med mycket kommentarer – är en sådan där Muse Wonders utdatatak på 943 718 tokens är värt att ha, och där Astras koncishet inte är en fördel så mycket som en begränsning; 128 000 tokens maximal utdata är ett hårt stopp, och det är ett mindre sådant än de flesta antar när de läser "1,05M kontextfönster" och mentalt förlänger det till svaret.

För det andra är den andra prismodellen en fälla för just de arbetsbelastningar som ser mest attraktiva ut. Djupgående forskning över ett korpus på 300 000 token, en repo-omfattande granskning, en komplett avtalsuppsättning – detta är Astas angivna styrkor, och de är också de förfrågningar som passerar 272 000 prompt-token och får hela förfrågan att prissättas om till $20.00 in och $75.00 ut. Muse Wonders platta $4.00 och $20.00 över hela fönstret innebär att en långkontextagent som skickar om ett stort prefix betalar en förutsägbar avgift på båda sidor, och dess cacheläsning på $0.20 mot Astas $1.00 spelar störst roll i just den formen, där samma kontext spelas upp igen vid varje tur.

För det tredje är benchmarkgapet en punkt på ett sammansatt mått vars median för fältet är 27, och det kommer från en uppdelning mellan leverantör och oberoende part som är värd att nämna. I frågeuppsättningen GPQA Diamond listar vår egen katalog GPT-6 Astra på 96,1 – med god marginal det högsta tal den anger – medan Artificial Analysis placerar dess resultat på Humanity's Last Exam i nivå med Claude Opus 5:s och dess Terminal-Bench 4.0-poäng på 59,1 mot Muse Wonders 85,6. Metas egen tabell är samtidigt leverantörsrapporterad i Metas testramverk och ej reproducerad, vilket är anledningen till att Meta anger Muse Wonder Full till 59,0 i indexet där utvärderaren själv publicerar 56. Betrakta vart och ett av dessa som någons påstående om sin egen modell, och betrakta $3,26 och $4,52 som de enda siffrorna i den här artikeln som togs fram på samma sätt för båda.

Vilken av de två man ska ta till

Beslutsregeln som följer av siffrorna är snävare än "välj den billigare."

• Välj GPT-6 Astra när uppgiften är analys, resonemang och professionella leverabler där modellen blir klar med färre tokens än alternativet – dess uppmätta kostnadsfördel kommer helt från koncishet, så en arbetsbelastning som tvingar fram långa utdata gör att den förlorar den.

• Välj Muse Wonder när indata är tal eller video, vilket Astra inte accepterar alls, eller när ett enda svar behöver sträcka sig över 128 000 tokens.

• Välj Muse Wonder när arbetsbelastningen har lång kontext och är cache-tung på båda sidor av räkenskapen, eftersom $0,20 mot $1,00 cachat och en fast taxa över 272 000 tokens vänder en del av gapet per uppgift.

• Välj ingen av dem om arbetsbelastningen är högvolym och endast text; en billigare modell med öppna vikter kommer att utföra samma arbete för en bråkdel av endera prislistan, och de sju till åtta indexpoäng du avstår från är osynliga på uppgifter som båda modellerna klarar.

Båda är en tangent bort, och det är den praktiska delen.

GPT-6 Astra finns på OrcaRouter, så jämförelsen ovan är något du kan köra snarare än läsa. Den listas som standard till leverantörens listpriser – $10.00 in och $50.00 ut med en cacheläsning på $1.00 – med 272 000-token-nivåbandet troget vidarefört, eftersom en vidarebefordran som ignorerade den andra nivån skulle ge en faktura som inte stämmer överens med leverantörens. Den stöder både GPT:s chat-completions-format och det nativa Responses API, så en befintlig GPT-integration flyttas över med en ändring av bas-URL i stället för en omskrivning.

Muse Wonder finns inte i vår katalog och vi kommer inte att beskriva det som om det gjorde det: att nå det innebär Metas Model API, och den högre poängsatta Full-checkpointen säljs inte per token över huvud taget. Muse Spark 1.2 är vad vi har från Meta — en multimodell resonemangs-checkpoint för $1,25 in och $4,25 ut över 1 048 576 tokens — och det är det ärliga billiga benet om du vill ha labbet snarare än flaggskeppet.

Det som paret som delar en slutpunkt ger dig är en mätning snarare än ett argument. Byt modell-ID, håll prompten och effort-inställningen oförändrade och jämför dina egna ut-tokens på båda. Utvärderarens uppdelning på 60 miljoner mot 130 miljoner är ett genomsnitt över tio benchmarks som du förmodligen inte kör; din siffra är den som avgör om du betalar ett 2,5 gånger så högt pris för ett billigare jobb eller tvärtom. Om koncisheten inte reproduceras i din arbetsbelastning har du lärt dig något som prislistorna inte kan berätta för dig – och automatisk failover mellan leverantörer innebär att du kan ta reda på det i skarp trafik utan en andra integration eller ett andra avtal.

Den korta versionen

Meta Muse Wonder är den billigare modellen per token och den dyrare per slutförd uppgift. GPT-6 Astra är det omvända: ett premiumpriskort kopplat till en modell som blir klar på mindre än hälften av utdatatokens, vilket landar omkring 28 % billigare per indexuppgift och en poäng högre på indexet. Den som väljer efter prislappen väljer Muse Wonder och betalar mer; den som enbart väljer efter indexet väljer Astra och missar att dess långkontextnivå och dess utdatatak på 128 000 tokens är de två situationer där den billigare modellen är den bättre.

Den parkombination som är värd att lyfta fram som verkligen olöst är den tredje som ingen av leverantörerna tar upp på en slide: båda är slutna, båda ligger i det prisband som utvärderaren kallar dyrt, och båda tappar mark när det gäller kostnad per uppgift mot modeller med öppna vikter som tar en femtedel av endera leverantörens pris. Det är jämförelsen som en budget förr eller senare kommer att tvinga fram, och den förekommer inte i något av lanseringsinläggen.