การ์ดชื่อเรื่องแบบฮีโร่ที่ระบุว่า 'การเข้าถึงและการกำหนดราคาของ Muse Wonder API' คำบรรยายใต้ชื่อ 'Meta Superintelligence Labs เปิดตัวเมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026' การ์ดสามใบที่ระบุว่า '$4.00 ต่อล้านโทเค็นอินพุต', '$20.00 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต' และ 'หน้าต่างบริบทขนาด 1,048,576 โทเค็น' โลโก้ OrcaRouter ซ้อนทับไว้ที่มุมขวาล่าง
Guides & Insights

การเข้าถึง API และราคาของ Muse Wonder: $4/$20 ได้อะไรบ้างบนโมเดลฟรอนเทียร์ตัวแรกของ Meta

ผู้เขียน

Gideon Frost

วันที่เผยแพร่

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →
เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

Meta Superintelligence Labs เริ่มจำหน่าย Muse Wonder เมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026 ในราคา 4.00 ดอลลาร์ต่อโทเค็นอินพุต 1 ล้านโทเค็น และ 20.00 ดอลลาร์ต่อโทเค็นเอาต์พุต 1 ล้านโทเค็น — และครึ่งหนึ่งที่มีความสามารถมากกว่าของการเปิดตัวครั้งนี้ คือ Muse Wonder Full กลับไม่มีราคาต่อโทเค็นเลย นั่นคือเรื่องราวการเข้าถึงทั้งหมดในประโยคเดียว: มีเช็กพอยต์สองตัวที่ถูกปล่อยออกมา ประตูสองบานที่แตกต่างกัน และมีเพียงบานเดียวเท่านั้นที่เปิดด้วย API key

So this page answers the questions that come before any benchmark comparison. Which identifier you can call, what the rate card contains beyond the two headline numbers, what M​eta says the model does, what an outside evaluator has measured so far, and what the current answer is if you wanted to reach it from a router today. Nothing on this page implies OrcaRouter serves Muse Wonder — it does not, and we say so in the section where it matters.

Muse Wonder อันไหนที่คุณโทรได้จริง

M​eta's material describes a series rather than a model. The two members behave differently as products, and the difference is administrative rather than technical.

• muse-wonder-1.0 — the checkpoint served on the Meta Model API and inside Muse Code, M​eta's terminal coding agent. This is the identifier a developer provisions against, and every per-token figure below belongs to it.

• muse-wonder-full-1.0 — a separate checkpoint that M​eta describes as the higher-scoring configuration. It is not an effort flag on the API model and it is not a second API endpoint; M​eta sells it through a Muse Code subscription. M​eta's published plans for that product are $50 a month for Power Usage and $200 a month for Maximum Usage, which means Full's real unit of purchase is a seat-month, not a million tokens.

นี่เป็นรูปแบบที่ผิดปกติสำหรับการเปิดตัวโมเดลระดับแนวหน้า และมันมีผลในทางปฏิบัติที่ควรพูดให้ชัด ๆ ว่า ไม่มีเส้นทางผ่าน API ไปสู่เช็กพอยต์ที่ทำคะแนนได้ดีกว่า ทีมที่วัดประสิทธิภาพของโมเดลผ่าน API แล้วชอบมัน ไม่สามารถแค่หมุนปุ่มแล้วได้ Full พวกเขาต้องเลือกว่าจะซื้อการสมัครสมาชิก หรือยอมรับว่าโมเดลที่พวกเขาวัดผลมาคือโมเดลที่พวกเขาจะได้

เรตการ์ด ทีละบรรทัด

M​eta's per-token pricing applies to the API checkpoint. The rows below are vendor rate-card facts unless marked otherwise, all per million tokens.

• อินพุต — $4.00 ต่อล้านโทเค็น

• อินพุตที่แคช — $0.20 ต่อล้านโทเค็น ซึ่งผู้ประเมินอิสระ Artificial Analysis ตีความว่าเป็นส่วนลดแคช 95%

• เอาต์พุต — $20.00 ต่อล้านโทเค็น

• ต้นทุนแบบเฉลี่ยผสมที่อัตราส่วนแคชฮิต/อินพุต/เอาต์พุต 7:2:1 — ประมาณ $2.94 ต่อล้านโทเค็น ตามหน้าข้อมูลโมเดลของ Artificial Analysis เอง

• Measured cost of completing one Intelligence Index task — about $4.52, again Artificial Analysis' figure rather than M​eta's

• หน้าต่างบริบท — 1,048,576 โทเคนตามที่ระบุและให้บริการจริง

• เอาต์พุตสูงสุดในการตอบกลับครั้งเดียว — 943,718 โทเค็น ซึ่งเป็นเพดานการตอบกลับครั้งเดียวที่สูงที่สุดในบอร์ดที่เราติดตาม

• รูปแบบอินพุต — ข้อความ รูปภาพ เสียงพูด และวิดีโอ เทียบกับเอาต์พุตข้อความ

• Reasoning control — mandatory. M​eta exposes an effort ladder from minimal to max, defaulting to medium, but not an off switch

รายละเอียดเชิงโครงสร้างอย่างหนึ่งที่มองข้ามได้ง่ายและสำคัญสำหรับใครก็ตามที่ต้องคิดราคางาน retrieval หรืองานที่ใช้เอเจนต์แบบยาว: อัตราคิดค่าอินพุตไม่ได้ปรับเป็นขั้นบันไดเมื่อถึงเกณฑ์จำนวนโทเคน พรอมป์ต์ 400,000 โทเคนถูกคิดในอัตราต่อโทเคนเท่ากับพรอมป์ต์ 400 โทเคน โมเดลเรือธงคู่แข่งหลายรุ่นคิดราคาคำขอทั้งหมดใหม่เมื่อพรอมป์ต์ข้ามขอบเขตที่ระบุไว้ ดังนั้นนี่จึงเป็นความแตกต่างที่แท้จริงในรูปร่างของเส้นกราฟ ไม่ใช่แค่ความสูงของมันเท่านั้น

A single-column specification scoreboard titled 'Muse Wonder - the scoreboard' for 'muse-wonder-1.0, the API checkpoint', with rows reading Callable identifier muse-wonder-1.0, Context window 1,048,576 tokens, Max output 943,718 tokens, Input price $4.00 / 1M, Cached input $0.20 / 1M, Output price $20.00 / 1M, Intelligence Index 52, ninth of 216. Footer reads 'Rate-card figures per Meta; Intelligence Index per Artificial Analysis, October 13, 2026.' OrcaRouter logo bottom-right.

What M​eta says it scores, and what that is worth

M​eta shipped a benchmark table covering both checkpoints at their maximum reasoning settings, and it is the only scoreboard that covers Muse Wonder Full at all. It is vendor-reported, it was produced in M​eta's own harness, and none of it has been independently reproduced — read the following as M​eta's claim rather than as a measurement.

The rows M​eta promotes are the sustained-agent ones. On SWE-Marathon, a long-horizon software task set, M​eta places Muse Wonder Full ahead of every model in its comparison set. On DeepSWE 1.1 it makes a similar claim, and on the composite index it publishes the series carries its own name. Independent commentary has repeated those two rows selectively, and at least one widely shared post paired a Muse Wonder Full figure with a lower competitor number without noting that the underlying table is the vendor's, unreproduced, and unreleased as a harness.

The awkward part is internal to the table. Muse Wonder Full is not uniformly better than the cheaper API checkpoint: the two profiles trade rows, which suggests M​eta trained toward two different objectives rather than turning one dial up. If that is right, then "Full is the better model" is not a safe assumption for your own workload, and the only way to know which profile fits is to measure both — which currently means buying the subscription.

สิ่งที่ผู้ประเมินจากภายนอกได้วัดไว้

Artificial Analysis is the only evaluator with a published row for Muse Wonder as of October 13, 2026, and its numbers are a different species from M​eta's: same harness for every model on the board, published configuration, and no vendor input.

• ดัชนีความฉลาด — 52 ที่ความพยายามสูงสุด เป็นอันดับเก้าบนกระดานที่ครอบคลุมมากกว่า 200 โมเดล

• ต้นทุนต่องานจัดทำดัชนี — ประมาณ $4.52 ซึ่งผู้ประเมินระบุว่าสูงกว่าค่ามัธยฐานของกลุ่มนี้ เมื่อนำราคามารวมคำนวณด้วย

• โทเค็นเอาต์พุตที่ใช้ในรอบนั้น — ประมาณ 130 ล้าน เมื่อเทียบกับค่ามัธยฐานของบอร์ดที่ราว 85 ล้าน ซึ่งผู้ประเมินอธิบายว่าค่อนข้างเยิ่นเย้อ

• ความเร็วในการให้บริการ — ประมาณ 115 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาที โดยมีเวลาถึงโทเคนแรกอยู่ที่ประมาณ 20 วินาที

• Muse Wonder Full — ดัชนีที่ 56 ที่ความพยายามสูงสุด จัดอยู่ในอันดับใกล้ต้นตาราง โดยไม่มีราคาต่อโทเคน เพราะไม่ได้ขายเป็นรายโทเคน

Note the last row against M​eta's table: on the composite index M​eta publishes 59.0 for Muse Wonder Full while the independent board reads 56. Three points on a scale like that is not a rounding difference, and the independent figure is the one to plan against, because it was produced the same way as the numbers for every other model you are weighing.

A screenshot of the Artificial Analysis model page for Muse Wonder, tagged as a Meta proprietary model released October 2026, showing the Intelligence, Performance and Price Analysis panels with the independent Intelligence Index, the $4.00 input and $20.00 output rates, the 1M context window, the cost-per-task figure and the measured output-token count.

ที่ที่คุณยังไม่สามารถเรียกมันได้

Muse Wonder is available through M​eta's own API and inside Muse Code, and that is currently the whole list. There is no third-party serving coverage in the catalogue we can verify, and it is not in OrcaRouter's catalogue — a router cannot route a checkpoint nobody else is serving, and we would rather say that than imply otherwise.

What that means in practice is a two-vendor setup if you want to try it: M​eta's key for the new model, and whatever you already use for everything else. That is the situation a router is built for on the other side of the fence. OrcaRouter passes provider list price through with 0% markup across more than 200 models behind one key, which includes M​eta's own Muse Spark 1.2 and Muse Spark 1.1 — so the M​eta models you can call today are already reachable in one place, and a rate change at M​eta lands here the same day it is announced rather than waiting for a middleman to re-price. When a second provider does start serving Muse Wonder, automatic failover across endpoints is what keeps a single unhealthy path from taking your traffic down.

A screenshot of the OrcaRouter model page for Muse Spark 1.2, showing the breadcrumb 'Home » Models » Meta', the model name Muse Spark 1.2, code samples, and the Pricing, Performance, Public benchmarks, Community buzz and FAQ tabs, with the English 'EN' language toggle visible in the site header.

อะไรจะทำให้คำตอบนี้เปลี่ยนไป

มีสี่สิ่งที่ตรวจสอบได้ และสิ่งใดสิ่งหนึ่งในนั้นก็จะทำให้หน้านี้น่าอ่านซ้ำ มากกว่าจะต้องเดาเอาใหม่

• ตัวระบุโมเดลที่ปรากฏสำหรับ Muse Wonder Full บน Meta Model API ซึ่งจะเป็นการสิ้นสุดขอบเขตที่จำกัดเฉพาะผู้สมัครสมาชิก

• การแก้ไขดัชนีอิสระที่เปลี่ยน 52 หรือการมาถึงของผู้ประเมินคนที่สองซึ่งมีแถวของตัวเอง

• การเปลี่ยนแปลงราคาในบรรทัดใดบรรทัดหนึ่งของเรทการ์ด ซึ่งเมื่อมาร์กอัปเป็น 0% จะมีผลใช้งานฝั่งเราในวันเดียวกัน

• Muse Wonder ปรากฏอยู่ในแค็ตตาล็อกของบุคคลที่สามพร้อมราคาที่ประกาศไว้ ซึ่งจะทำให้คำถามเรื่องความพร้อมใช้งานกลายเป็นคำถามเรื่องการกำหนดเส้นทางแทนที่จะเป็นคำถามเรื่องผู้ขาย

Until then the honest summary is that M​eta has priced its API checkpoint 20% under the current A​nthropic and O​penAI flagships on input and output alike, made its cheaper model the one you can reach programmatically, and left the interesting configuration behind a monthly seat. The $4/$20 is real and it is the cheapest frontier rate M​eta has ever published. It is also the price of the model you can actually call.

การเปรียบเทียบในบทความนี้1

ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

© 2026 OrcaRouter

สำหรับผู้ให้บริการ

ให้บริการแพลตฟอร์มการอนุมานอยู่หรือไม่ นำโมเดลของคุณขึ้น OrcaRouter

providers@orcarouter.ai

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

Discordsupport@orcarouter.aiXGitHubYouTube