Meta「Muse Wonder」API正式开放｜输入4美元·支持100万token
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你是否也在想「Meta的新AI，到底怎么收费？」本文将帮你理清刚刚发布的Muse Wonder的收费标准、可用范围，以及与竞品的区别。
Meta于2026年10月12日发布了两款全新AI模型——Muse Wonder与Muse Wonder Full。
据Meta面向开发者的博客介绍，两款模型均为长任务智能体（能够自主规划步骤并推进工作的AI）及编程场景而设计。
两款模型均支持100万token的上下文。Token是AI处理文本的计量单位，也就是说，可以一次性输入大型程序或长篇文档。
另一个特点是，两款模型均为不公开权重的「闭源」模型，无法在本地运行，也无法修改内部结构。
Meta介绍了两项新功能。第一项是主动记忆，能够跨对话记住重要的上下文信息。
第二项是主动专注，在遇到瓶颈时会尝试换用不同方法。据介绍，模型经过训练，在执行重大操作前会主动向用户确认。
这是最受关注的部分。据VentureBeat报道等资料，API定价如下：
无论使用多少上下文，价格不变，长输入不额外加价。
API也可通过OpenRouter使用。由于兼容OpenAI接口，现有程序只需更改接入地址和模型名称（muse-wonder-1.0）即可接入。
需要注意的是，性能更强的Wonder Full没有API定价，需要订阅面向开发者的Muse Code才能使用。
目前有两个方案：月费50美元的Power Usage，以及月费200美元的Maximum Usage，用量上限分别是基础方案的20倍和80倍。
也就是说，可以便捷试用的只有性能较弱的Wonder。这一点容易被忽视，请务必注意。
第三方机构Artificial Analysis发布的「智能指数」中，Wonder Full得分56，Wonder得分52。
对比来看，Claude Opus 5.5以58分位居榜首，GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1和Gemini 4 Argon均为53分。
在Meta自家评测中，衡量长周期软件开发任务的SWE-Marathon基准上，Wonder Full得分57.5，GPT-6 Astra为42.5，Opus 5.5为46.3。
另一方面，在衡量终端操作的Terminal-Bench 4.0及健康类问题上，略逊于竞品。优势与劣势较为明显。
Meta的对比表中混合了自家测试、厂商申报数据和第三方结果，部分比较条件并不统一。
直接相信这些数字存在风险，最稳妥的做法是用自己的业务数据实际测试。
每token的价格与Claude Opus 5.5处于同一水平，低于Claude Fable 5.1的输入10美元、输出50美元。
但每项任务的费用有所不同。据Artificial Analysis估算，Wonder每项任务约4.52美元，Opus 5.5为5.98美元，GPT-6 Astra为3.26美元。
也就是说，Wonder比Opus 5.5便宜，但比GPT-6 Astra贵。即使token单价较低，若推理量更大，总费用也会随之上升。
举个例子：假设有一个小型开发团队每天需要AI处理100个bug修复任务，每项任务差1美元，一个月下来就相差约3000美元。这也是为什么应该比较每项任务的费用，而不仅仅看token单价。
Meta的页面未注明支持地区。本次调查未能确认是否可在日本使用，以及日语性能如何。
不过，由于API兼容OpenAI接口，已有AI集成经验的企业应该能较为方便地尝试切换。
另一个重要事项是数据处理方式。API版本仅提供不将输入用于训练的标准模式。而Muse Code的订阅默认为「贡献者模式」，输入的代码和文件有可能被用于改善AI。
例如，希望让Muse Code读取公司内部机密代码的企业，需要先关闭该设置。在此模式下，服务条款禁止输入个人信息等内容。
此外，若开启零数据留存（不保存输入内容的合同），文件上传等功能将无法使用。
上手非常简单：在Meta申请密钥，将兼容OpenAI的客户端接入地址修改为Meta，并设置模型名称即可。
适合的使用场景是跨大型项目的修改任务，例如将数十个文件的改动一次性通过100万token上下文输入处理。
建议的做法是：用当前使用的模型与Muse Wonder并行测试10个左右的相同任务，记录质量、费用和失败次数，以此判断是否值得切换。
输入每100万token 4美元，输出20美元，缓存输入0.20美元。
目前不行。目前仅可通过Muse Code的月费50美元或200美元方案使用。
不可以。两款模型均为不公开权重的闭源模型。
API版本说明不会被使用。Muse Code默认设置下有可能被使用，且事后关闭对过去已提交的内容无效。
官方页面未注明支持地区，使用前请查阅Meta的相关说明。
建议先用自己的10项任务，与当前使用的模型在费用和质量上进行对比。
本文转载自 AI Friends。
