Muse Wonder 對決 GPT-6 Sol：其中一款模型能決定不思考

這份比較中最昂貴的一項，是一個設定，而非規格。Muse Wonder 於 2026 年 10 月 12 日發布，每次呼叫都會進行推理——其投入程度階梯從 minimal 一路到 max，其中沒有任何一個位置代表「不要」——而那些思考 token 以每百萬輸出 token 20.00 美元的價格計費。GPT-6 Sol由廠商於 2026 年 9 月 22 日正式推出一般可用版本，可接受 none 作為推理投入程度設定，因此同一個請求可以在不進行推理的情況下回答，價格為每百萬輸出 token 10.00 美元；在輸入方面則是 Muse Wonder 費率的四分之一，為 2.00 美元對上 4.00 美元。兩者在獨立指數上相差四點，而每項任務的實測成本則相差約 4.3 倍。這些數字中哪一個決定你的帳單，取決於你設定的一項參數。

還有第二個差異，使這組配對比一般的對比頁更為鮮明。GPT-6 Sol 是一款成熟穩定、廣泛部署的中階模型，已有三週的獨立量測數據，以及一份已發布的棄用通知，指向它自己的後繼者。Muse Wonder 才問世兩天，只有一位評估者的一列數據，而且有兩個檢查點版本，其中分數較高的那個完全沒有每 token 價格。這場比較的其中一方，你今天就能有把握地進行基準測試；另一方，你今天就能呼叫，卻還無法預測。

各型號的定位

• GPT-6 Sol — GPT-6 系列的中階層級，介於旗艦級 GPT-6 Astra 與平價的 GPT-6 Luna 之間，自 2026 年 9 月 22 日起正式推出，每百萬輸入 token 收費 $2.00，每百萬輸出收費 $10.00。

Muse Wonder — Meta Superintelligence Labs 於 2026 年 10 月 12 日的前沿發布，以 muse-wonder-1.0 的形式在 Meta Model API 上及 Muse Code 內提供，價格為輸入 $4.00、輸出 $20.00。第二個檢查點 Muse Wonder Full 在 Meta 自家表格上得分更高，且僅限訂閱。

• 上下文 — GPT-6 Sol 1,050,000 個 token；Muse Wonder 1,048,576。這水準，已經到了同一個數字用兩種方式印出來的地步。

• 輸出上限 — GPT-6 Sol 在單一回應中為 128,000 個 token；Muse Wonder 則為 943,718。這是 Muse Wonder 並非在競爭的唯一一個面向，它屬於不同類別，而當你要求單一回合產出長篇成品時，這一點就立刻變得重要。

• 輸入價格 — GPT-6 Sol 在低於 272,000 個輸入 token 時為每百萬 $2.00；Muse Wonder 一律 $4.00。半價，但附帶了一個界線。

• 輸出價格 — GPT-6 Sol 每百萬 $10.00；Muse Wonder $20.00。同樣是 2× 比率，也是任何代理式帳單中占主導地位的那一項。

• 推理 — GPT-6 Sol 的投入程度階梯分為 none、low、medium（預設）、high、xhigh、max。Muse Wonder 的則從 minimal、medium（預設）一路到 max，且沒有關閉位置。Thinking token 在兩者都算作輸出計費。

• 輸入模態 —— GPT-6 Sol 接受文字、圖像與檔案；Muse Wonder 接受文字、圖像、語音與影片。兩者皆僅輸出文字。

• 獨立索引 — GPT-6 Sol 48 在最高強度下，於 212 個模型中排名約第 18，每次索引任務約 $1.05，並享 90% 快取折扣；Muse Wonder 52 在最高強度下，於 219 個模型中排名第 9，每次索引任務約 $4.52，並享 95% 折扣。

272,000-token 這條界線，以及為什麼它才是真正的 GPT-6 Sol 價格

GPT-6 Sol 的費率表在 272,000 個輸入 token 處設有一個級距，而且這不是只對超出部分收取的超額費用。超過該門檻後，整筆請求會重新計價：輸入加倍至 $4.00，快取輸入至 $0.40，輸出則調升 1.5 倍至 $15.00。一筆 300,000 token 的請求，會將全部 300,000 個 token 都按長上下文費率計費。

對照 Muse Wonder 固定的 $4.00 與 $20.00，這正好在原本會最一面倒的節點上改變了比較結果。在 272K 以下，GPT-6 Sol 的輸入價格是半價，輸出則便宜 40%。在 272K 以上，兩個模型在輸入與輸出兩條計價線上的差距都在一美元以內——而 Muse Wonder 在輸出上更便宜，價格為 $20.00，反觀 $15.00 還得套用 1.5× 倍率，且該請求的整個上下文才剛價格翻倍。

兩家廠商都把快取當作緩解方案來推銷，也都坦承折扣大致相同：GPT-6 Sol 為 90%，Muse Wonder 為 95%，而兩者在自家低價方案中的快取讀取費均為每百萬 0.20 美元。這種對稱性正是讓每任務成本差距如此能說明問題的原因。這兩款模型在價目表上的定價差距在 2 倍以內，但它們實測的每項索引任務成本卻相差 4.3 倍，這表示差異來自每個模型消耗多少 token，而不是來自它們對 token 的收費。GPT-6 Sol 輸入的 token 較少，輸出的 token 也較少，就能得出相似的答案——索引分數低 4 點，但花費約僅五分之一。

Muse Wonder 每項任務額外花費 3.47 美元能換到什麼

四個指數分加上更高的價格本身並不是價值主張，因此值得具體說明多花的錢究竟換來什麼。

最清楚的答案就是輸出上限。單次回應 943,718 個 token，相較於 GPT-6 Sol 的 128,000，是七倍的差距，而這正是在 Sol 上需要拼接的長篇生成任務，在 Muse Wonder 上完全不需要拼接的原因。如果你的工作負載會產出大型成品——一個完整模組、一份遷移計畫、一份長篇研究文件——那麼上述的成本比較就不具參考意義，因為較便宜的那個模型根本無法靠單次呼叫完成任務。

語音與視訊輸入是第二項。Muse Wonder 原生支援它們；GPT-6 Sol 接受文字、圖像與檔案，所以音訊必須先轉成文字，才能送進模型。對於輸入是錄音的管線來說，這是少了一個元件，而不是縮短了提示詞。

第三個是代理套件，而它附帶最沉重的但書。在 Meta 自家供應商報告的表格上，Muse Wonder 在 Terminal-Bench 4.0-AA 上得分 85.6，在 SWE-Marathon 上得分 78.8，而 Meta 的表格將 GPT-6 Astra——比 Sol 高一階的層級，而非 Sol 本身——列為 81.4 和 74.1。那些是 Meta 的測試框架數據，未經任何人重現，而且它們拿 Meta 剛推出的模型，與 Meta 並未選擇的模型進行比較。它們是你自行執行編碼代理評估的理由，而不是轉移生產路徑的理由。

這兩款模型都以不同形式帶有強制推理的但書，而 GPT-6 Sol 這一邊值得精確說明，因為它很容易被搞錯。Sol 是 GPT-6 系列中唯一接受 none的模型；旗艦款 GPT-6 Astra 的階梯則從 low 開始。因此，這項比較中的成本槓桿並非「GPT-6 對上 Muse Wonder」——而是這個系列中有一款模型可以完全略過思考，另一款則完全無法略過。

關於您正在定價的 Sol，有一點補充說明

Artificial Analysis 的 GPT-6 Sol 頁面帶有一則棄用橫幅，指出供應商後來已發布 GPT-6.1 Sol，並將較舊的模型列在指數 48，而較新的模型為 51.8，且每項任務成本較低。這並不是無視本文中比較的理由——GPT-6 Sol 仍普遍可用，定價仍如公布所示，且仍是那個在層級與價格上與 Muse Wonder 直接相對的模型。這是一個理由，讓你檢查在圍繞它建立評估之前，你實際上指向的是哪個識別碼，因為兩個 Sol 版本並非同一個模型，且它們的指數分數相差將近四分。

這也是一個關於一般廠商表格的有用提醒。Meta 的發布資料宣稱可調用的 Muse Wonder 在 Artificial Analysis Index 上為 56，而 Artificial Analysis 公布的是 52；並宣稱 Muse Wonder Full 為 59.0，相對於評估者的 56。該廠商在自己的頁面上發布了棄用通知，從另一個方向提出了同樣的論點。應該據以規劃的數字，是獨立排行榜上那個附有修訂說明的數字。

OrcaRouter 在其中扮演的角色

GPT-6 Sol 已在 OrcaRouter 上以 openai/gpt-6-sol 的供應商定價表費率提供——每百萬輸入權杖 $2.00、每百萬輸出權杖 $10.00（272,000 權杖以下），超過則為 $4.00 和 $15.00，快取輸入為 $0.20 和 $0.40，並如實沿用已公布的 1,050,000 權杖視窗與 128,000 權杖輸出上限。重新定價規則原封不動地隨附其中，這是刻意為之：若轉嫁定價悄悄抹平了供應商的級距界線，對預算編列而言將比無用更糟。

Muse Wonder 不在 OrcaRouter 上，我們也不會暗示相反情況。我們的目錄中沒有 meta/muse-wonder 項目；該模型是在 Meta 自家 API 以及 Muse Code 內運行。我們確實有來自同一實驗室的 Muse Spark 1.2 與 Muse Spark 1.1，因此如果你想在 Wonder 檢查點塵埃落定期間，使用一個有公佈價格的 Meta 模型，Meta 的推理系列可以透過同一組金鑰存取。

這也是本頁真正推薦的評估方式。把一段真實流量的樣本，在272,000個權杖邊界的兩側分別送進GPT-6 Sol，一次將推理設為無，一次設為高，並記錄權杖數量，而不只是通過率。OrcaRouter在單一OpenAI相容端點後運行200多個模型，並以零加價透傳供應商列表價格，因此供應商的價格變動在宣布當天就會傳到我們這裡，而閒置或故障的供應商會由自動容錯移轉處理，而不是交給你的錯誤處理常式。如果我們路由的某個供應商採用了Muse Wonder，這個測試的另一半就會變成只需改一行模型名稱——而你已經收集到的權杖數量，就是它用來衡量的基準。

哪一個，給誰？

• 如果你的提示維持在 272,000 個 token 以下，且流量龐大，就選 GPT-6 Sol：它的輸入價格只要一半，具備可關閉推理的開關，而且在同一基準上，每項索引任務的成本約為 Muse Wonder 的五分之一。

• 如果你在單輪中生成長輸出，或者你的輸入以音訊或視訊形式到達，請使用 Muse Wonder。GPT-6 Sol 無法產生 943,718 個符元的答案，也無法聽取錄音；這些是能力限制，而非定價選擇。

• 無論你偏向哪一邊，都要留意界線。一旦超過 272,000 個 token，整個 GPT-6 Sol 請求的費用就會加倍；而到了那時候，Muse Wonder 採固定價格，且在輸出方面是兩者中較便宜的。

• 確認你比較的是哪個 Sol。GPT-6 Sol 和 GPT-6.1 Sol 是不同的檢查點，具有不同的指數分數和不同的價格，且兩者目前皆已普遍可用。

在指數上相差四點，而在實測帳單上相差 4.3 倍，決定性的變數在於你的模型是否被允許停止思考。這個組合——一個能拒絕推理的較便宜模型，對上一個不能這麼做的較昂貴模型——比任何一個計分板都更有助於思考這場對決。