Meta「Muse Wonder」API公開｜入力4ドル・100万トークン対応
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「Metaの新しいAIは、結局いくらで使えるの？」と気になっていませんか？この記事では、公開されたばかりのMuse Wonderの料金、使える範囲、競合との違いをやさしく整理します。
Metaは2026年10月12日、2つの新しいAIモデルを発表しました。Muse WonderとMuse Wonder Fullです。
Metaの開発者向けブログによると、どちらも長い作業をこなすエージェント（自分で手順を考えて作業を進めるAI）やコーディング向けに作られています。
どちらも100万トークンの文脈を扱えます。トークンとはAIが文章を数える単位です。つまり、大きなプログラムや長い資料をまとめて読ませられます。
もう1つの特徴は、重みが公開されない「クローズド」モデルであることです。自分のパソコンで動かしたり、中身を改造したりすることはできません。
Metaは新機能を2つ挙げています。1つ目のアクティブメモリは、会話をまたいで大事な文脈を覚えておく仕組みです。
2つ目のアクティブフォーカスは、行き詰まったときに別のやり方を試す動きです。大きな操作の前には、人に確認を取るよう訓練されていると説明されています。
ここが一番の注目点です。VentureBeatの記事などによると、API料金は次のとおりです。
文脈をどれだけ使っても料金は変わらず、長い入力に割増はかかりません。
APIはOpenRouter経由でも使えます。OpenAI互換のため、既存のプログラムでも接続先とモデル名（muse-wonder-1.0）を変えれば試せます。
注意したいのは、性能が高いWonder FullにはAPIの料金がないことです。使うにはMuse Codeという開発者向けツールの契約が必要です。
プランは2つあります。月額50ドルのPower Usageと、月額200ドルのMaximum Usageです。上限は基本プランの20倍と80倍とされています。
つまり、手軽に試せるのは弱いほうのWonderだけです。ここは見落としやすいので気をつけてください。
第三者機関のArtificial Analysisが出す「知能指数」では、Wonder Fullが56、Wonderが52です。
比べると、Claude Opus 5.5が58で首位です。GPT-6 AstraとClaude Fable 5.1、Gemini 4 Argonは53でした。
Metaの自社評価では、ソフトウェア開発の長い作業を測るSWE-Marathonで、Wonder Fullが57.5点でした。GPT-6 Astraは42.5点、Opus 5.5は46.3点です。
一方で、ターミナル操作を測るTerminal-Bench 4.0や、健康の質問では、競合に少し及びません。得意と苦手がはっきりしています。
Metaの比較表には、自社テスト、提供元の申告値、第三者の結果が混ざっています。一部は条件がそろっていない比較です。
数字をそのまま信じるのは危険で、自分の仕事のデータで試すのが一番確実です。
1トークンあたりの値段は、Claude Opus 5.5と同じ水準。Claude Fable 5.1の入力10ドル・出力50ドルよりは安くなっています。
ただし、タスク1件の費用は違います。Artificial Analysisの推定では、Wonderは1件あたり約4.52ドルです。Opus 5.5は5.98ドル、GPT-6 Astraは3.26ドルでした。
つまりWonderは、Opus 5.5より安く、GPT-6 Astraより高い位置にいます。トークン単価が安くても、考える量が多ければ総額は増えます。
たとえば、毎日100件のバグ修正をAIに任せる小さな開発チームを考えてみましょう。1件1ドルの差でも、1か月で約3,000ドルの違いになります。単価ではなく1件あたりの費用で比べたい理由は、ここにあります。
Metaのページには、対応地域の記載がありません。日本から使えるか、日本語の性能がどうかは、今回の調査では確認できませんでした。
ただ、OpenAI互換のAPIなので、すでにAIを組み込んでいる会社は乗り換えを試しやすいはずです。
もう1つ大事なのは、データの扱いです。API版には、入力を学習に使わない標準モードしかありません。一方、Muse Codeの契約は初期設定が「コントリビューターモード」で、入力したコードやファイルがAIの改善に使われる可能性があります。
たとえば、社内の機密コードをMuse Codeに読ませたい会社は、まずこの設定を切っておく必要があります。このモードでは、規約で個人情報などの入力が禁止されています。
ほかにも、ゼロデータ保持（入力を保存しない契約）にすると、ファイルのアップロードなどは使えません。
始めるのは簡単です。Metaでキーを取り、OpenAI互換のクライアントの接続先を変えて、モデル名を設定します。
向いているのは、大きなプロジェクトにまたがる修正です。数十ファイルにわたる直しを、100万トークンの文脈でまとめて読ませる使い方が考えられます。
おすすめは、いまの契約モデルと同じ10件程度の仕事を並べて試すことです。品質、かかった費用、失敗の数を記録すれば、乗り換えるべきか判断できます。
入力100万トークンで4ドル、出力で20ドルです。キャッシュ入力は0.20ドルです。
いいえ。現時点ではMuse Codeの月額50ドルまたは200ドルのプランでのみ使えます。
できません。どちらも重みが公開されないクローズドモデルです。
API版は使われないと説明されています。Muse Codeは初期設定で使われる可能性があり、後から切っても過去の分には効きません。
対応地域は公式ページに書かれていません。利用前にMetaの案内を確認してください。
まずは自分の仕事10件で、いまのモデルと費用・品質を比べてみましょう。
この記事は AI Friends からのクロスポストです。
