Muse Wonder 對決 Claude Opus 5.5：同價，僅差一分，帳單大不同

Muse Wonder 與 Claude Opus 5.5 的價格相同：每百萬輸入 token 為 $4.00，每百萬輸出 token 為 $20.00；兩者都具備 100 萬 token 的上下文視窗，且都是採用強制思考的前沿推理模型。在 Artificial Analysis 的獨立 Intelligence Index 上，Claude Opus 5.5（max）得分 58，Muse Wonder（max）得分 52——這兩種配置是在同一個包含 219 個模型的類別中衡量。對於完全相同的標價而言，這是六分的差距；而更有意思的數字不是那六分，而是每個模型為了拿到這些分數所耗費的 token 數量。

簡短回答：如果你是以每美元可衡量的能力作為選擇依據，而且會跑大量流量，那麼 Claude Opus 5.5 目前是較穩妥的選擇。如果你的工作是長程代理式迴圈——電腦操作、排程的專業任務、持續的工具鏈——那麼 Muse Wonder 由廠商回報的表現概況確實具有真正不同的強項，而且差異大到值得實測，而非先入為主。以下是數據，然後是理由。

每個模型實際上是什麼

Claude Opus 5.5 於 2026 年 9 月 22 日推出，至今已有三週時間累積獨立評測與供應商涵蓋範圍。Artificial Analysis 將其列於九家 API 供應商之中，這實際上意味著無須客製化整合，即可透過多數閘道與多數雲端平台存取。

Muse Wonder 於 2026 年 10 月 12 日推出——就在本文撰寫的前一天——出自 Meta Superintelligence Labs，且以兩個檢查點而非一個的形式發布。可呼叫的模型是 Meta Model API 及 Muse Code 內的 muse-wonder-1.0；分數較高的 muse-wonder-full-1.0 僅限 Muse Code 訂閱使用，並不按 token 個別販售。針對可呼叫的檢查點雖有獨立測量，但資料單薄；至於 Full 檢查點，廣為流傳的唯一數字是 Meta 自家表格中的條目——Artificial Analysis 雖有 Full 一列，但那是評測方自己的 56，而非廠商的 59。

這種不對稱是首先要記住的一點。Opus 5.5 已是確定的事物。Muse Wonder 則是推出才兩天的產品，只有供應商的一份評分表，以及一家獨立實驗室對它的解讀。

就我們手頭上的數字正面對比

下列每一行的兩側均取自 Artificial Analysis，除非標示為廠商報告：

• Artificial Analysis Intelligence Index（最高）— Claude Opus 5.5 58，在 219 個模型的同類中得分最高；Muse Wonder 52，同屬此類

• 定價 — 輸入與輸出分別為每百萬 token $4.00 和 $20.00，兩者均享有約 95% 的快取折扣

• 每項 Intelligence Index 任務的成本 — Claude Opus 5.5 約 5.98 美元；Muse Wonder 約 4.52 美元

• 評估期間消耗的輸出詞元 — Claude Opus 5.5 約 2.6 億，相較於 8,500 萬的中位數；Muse Wonder 約 1.3 億

• 輸出速度 — Claude Opus 5 約為每秒 95.6 個 token；Muse Wonder 尚未由同一實驗室發布

• 上下文視窗 —— 兩者皆為 1,048,576 個 token；Muse Wonder 的輸出預算上限為 943,718 個 token

• 模態輸入 — Claude Opus 5.5 支援文字與圖片輸入；Muse Wonder 支援文字、圖片、語音、影片與檔案輸入

• 推理控制 — Claude Opus 5.5 支援思考預算，包括不思考的設定；Muse Wonder 的推理為強制啟用，並具備從最低到最高的投入程度階梯，預設為中等

• 可用性 — 截至本週，Claude Opus 5.5 已在九家 API 供應商推出；Muse Wonder 則於 Meta 自家 API 及 Muse Code

其中有兩行值得特別挑出來談。首先，每項索引任務的成本：儘管價目表完全相同，Opus 5.5 在每單位實測能力上的成本卻高出 32%，而這完全取決於它消耗多少 token。其次，token 用量：2.6 億對上 8,500 萬的中位數，代表它話很多，而這是這兩個模型之間最具決定性的單一營運差異。在固定的輸出預算下，Opus 5.5 會更快把它填滿。

Opus 5.5 明顯勝出的地方

指數差距並非全貌，但也不是雜訊。Opus 5.5（max）拿下 Artificial Analysis 在此級別中測量到的最高指數分數。它有 xhigh 配置的分數為 56，high 配置的分數為 54，因此你可以在能力與成本之間取捨，而 Muse Wonder 的階梯並不能明顯對應到這種取捨方式——Opus 5.5 在 high 下的分數仍高於 Muse Wonder 在 max 下的分數。

供應商廣度的重要性比聽起來更高。九家供應商意味著在延遲與區域可用性上的競爭，也意味著某個端點中斷只是不便，而非事故。Muse Wonder 目前只有一條廠商路徑，再加上任何會接入它的閘道，而接入剛推出一日模型的閘道往往落後於廠商的參數介面——尤其是推理強度列舉，在推出後一週內通常都還是過時的。

Opus 5.5 的非強制性推理在高流量、延遲敏感的流量上確實是一項優勢。能夠在不必為思考 token 付費的情況下執行任務，是 Muse Wonder 根本無法提供的一項槓桿：Muse Wonder 上的每一次呼叫都會思考，而那些 token 以每百萬個 $20 計費。

Muse Wonder 在哪裡有案例

Meta 自家的表格並沒有讓可呼叫的 Muse Wonder 在廠商自家的測試套件上，比 Opus 5.5 佔到多少優勢，而其中一個看似勝出的地方其實並非如此。在 AutomationBench-AA 上，廠商回報 Muse Wonder 為 60.5，Claude Opus 5.5 為 65.6，所以這一項由 Opus 勝出。在 JobBench（長時程專業任務）上，情況大幅逆轉——但只有在看 Full checkpoint 時才是如此：Muse Wonder Full 為 75.3，Opus 5.5 為 30.6，Muse Wonder 本身為 30.8。

仔細讀這句話，而不是把它當成標題。可透過 API 呼叫的 Muse Wonder 在 JobBench 上得分 30.8，基本上與 Opus 5.5 的 30.6 持平。75.3 則屬於僅限訂閱的 Full 檢查點。因此，Meta 最可能拿來引述的基準測試成績提升，並非在你實際按 token 付費的價位提供——而是以每月 50 美元或 200 美元提供。

可呼叫的 Muse Wonder 真正展現出廠商報告優勢的地方，在於 Terminal-Bench 4.0-AA 拿下 85.6，對比 Opus 5.5 的 81.5，以及 SWE-Marathon 拿下 78.8，對比 74.2。這兩者都是長時間執行的 coding agent 測試套件，而且兩者都是 Meta 自家測試框架的數字，而非獨立結果。它們是針對持續運作的 coding agent 測試 Muse Wonder 的正確理由，也是假定它會勝出的錯誤理由。

模態輸入是唯一明確無疑的優勢。Muse Wonder 直接接受語音與影片；Opus 5.5 則接受文字與圖像。如果你的管線目前得先將音訊轉錄成文字，才能對其進行推理，那是架構上的差異，而非可忽略的誤差。

兩個模型共有的價格標籤，以及為什麼帳單會出現差異

以輸入 $4、輸出 $20 的價格來看，這兩款模型都不是走預算路線的選擇，而真正的決定性變數在於 token 用量，而非費率。在同一個評估框架下，Opus 5.5 消耗的輸出 token 量約為 Muse Wonder 的兩倍，這會讓一模一樣的價目表在規模化之後，變成金額差異可觀的帳單。Anthropic 的模型也支援可享折扣的提示快取，這是針對系統提示固定不變的冗長模型所採取的標準緩解做法——如果你的工作負載有大量固定前綴，冗長所帶來的成本懲罰就會縮小。

Muse Wonder 的成本槓桿在於 effort 設定。預設為 medium，並把 high 或 max 留給真正需要它們的呼叫，這就是正常的前沿模型帳單與令人意外的帳單之間的差別，因為每個 effort 等級的計費方式都相同，唯一會變動的是模型在回答前思考多久。不像非思考型模型那樣，有快取便宜路徑可以繞過。

你不該做的一件事，就是只憑價目表做決定。這兩種模型在紙面上成本相同，但其中一種每項實測任務的成本大約高出三分之一。這是個預算問題，唯有讓你自己的流量分別跑過兩者才能回答。

使用三個帳戶執行比較

Claude Opus 5.5 已在 OrcaRouter 上架，採用 Anthropic 自家的定價——每百萬輸入 token 4.00 美元、每百萬輸出 token 20.00 美元，快取讀取費率為 0.20 美元，同樣具備 1M 上下文視窗，且我們這端不額外加價。這讓它成為上述比較中一鍵即可取得的參考基準。

Muse Wonder 並不在 OrcaRouter 上，我們也不會假裝它在：我們的目錄裡沒有 meta/muse-wonder 這個項目，而誠實的說法是，Muse Wonder 目前是在 Meta 自家的 API 與 Muse Code 上運行。我們確實有來自同一個實驗室的Muse Spark 1.2 與 Muse Spark 1.1，所以如果你想取得 Meta 的推理系譜，又不想建立新的供應商關係，Muse 家族是可以觸及的。

這篇文章的實用版本是：把你真實任務的樣本透過 Claude Opus 5.5 在一個 OpenAI 相容端點上跑一遍，保持測試框架完全相同，並記錄 token 數量，而不是只看通過率。OrcaRouter 橫跨 200 多款模型進行路由，供應商定價原樣傳遞，因此當供應商降價時，你看到的數字當天就會改變。如果某家供應商開始提供 Muse Wonder，對它跑同樣的測試只會是改個模型名稱，而不是一次遷移。

在它們之間做選擇

• 選擇 Claude Opus 5.5，如果你想要目前可取得、經獨立測量最高的能力、如果你需要為高流量提供非思考的快速路徑，或者如果你想要由九家供應商支援單一模型所帶來的安全保證。

• 測試 Muse Wonder，如果你的工作負載是長時間執行的程式設計代理或多模態輸入——語音與影片是在模型內，而非在預處理步驟中——而且你願意接受一個推出兩天、由供應商報告基準測試結果，並有一家獨立實驗室解讀的模型。

• 不要因為期待 Job 的數字而購買 Muse Code 訂閱。75.3 是屬於 Full checkpoint 的，而 API 模型在同一套測試套件上得分 30.8。

• 留意獨立的每任務成本線。如果 Artificial Analysis 公布 Muse Wonder 在規模化下可持續接近 $4.52 的數字，那麼在 Opus 5.5 約 $5.98 的情況下，這六個指數點的差距就會變得更加難以合理化。

相同的標價，其中一方在實測能力上明顯勝出，而兩者的 token 用量差距，將比那個指數更能左右預算分配。這是一組異常乾淨俐落的比較——也異常容易用你自己的流量來定奪，而不是靠別人的排行榜。