Chat, agents de codage et travail documentaire. Facturé par million de tokens — l'entrée, l'entrée en cache et la sortie sont facturées séparément. GPTProto est 20 % en dessous des tarifs officiels.
| Scénario | Liste Meta | OpenRouter | GPTProto | Économies / mois |
|---|---|---|---|---|
| Personnel10M tokens / mois (4.8M en cache) | $53.76 | $56.72 | $43.01 | −$10.75≈ $129.02 / an |
| Équipe100M tokens / mois (48M en cache) | $537.60 | $567.17 | $430.08 | −$107.52≈ $1290.24 / an |
| Entreprise500M tokens / mois (240M en cache) | $2688.00 | $2835.84 | $2150.40 | −$537.60≈ $6451.20 / an |
Meta · $3.2/M input · $16/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Développez avec le modèle de raisonnement de Meta pour des tâches exigeantes de codage et d’agents. Muse Wonder accepte des prompts textuels et renvoie du texte, avec une fenêtre de contexte native de 1 M de tokens, un effort de raisonnement ajustable et l’appel d’outils. Utilisez-le pour transformer des exigences détaillées en code, explications ou plans de mise en œuvre. Meta
Codage sur plusieurs fichiers
Traitez des modifications qui couvrent la logique applicative, les tests et la configuration. Muse Wonder est conçu pour l’ingénierie au niveau du dépôt, y compris la planification des modifications et la révision d’une approche après les retours des tests. research.meta.ai
Fenêtre de contexte de 1 M de tokens
Travaillez avec du code source volumineux, des spécifications, l’historique des conversations et du texte récupéré dans une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens. Gardez les éléments liés ensemble lorsqu’une tâche dépend de détails répartis sur de nombreuses entrées. Meta Model API
Appel d’outils pour les workflows d’agents
Reliez le raisonnement aux fonctions de votre application. Muse Wonder prend en charge l’appel d’outils et les appels parallèles ; votre agent exécute les outils et renvoie les résultats afin que le modèle puisse planifier l’action suivante. Meta Model API
Effort de raisonnement ajustable
Ajustez la profondeur de raisonnement à la tâche. Meta prend en charge des niveaux d’effort allant de minimal à maximal ; un effort plus élevé peut améliorer la résolution de problèmes difficiles tout en augmentant les tokens de raisonnement, le temps de réponse et le coût.
Muse Wonder est le modèle de Meta pour l’ingénierie logicielle complexe et le travail d’agent de longue durée, introduit le 12 octobre 2026. Il est disponible via Meta Model API sous le nom muse-wonder-1.0 et via Muse Code. Meta répertorie actuellement le modèle d’API en préversion.
Pour les tâches texte-à-texte, il peut s’appuyer sur des instructions, du code source, des messages d’erreur et des passages récupérés pour produire des réponses, du code et des plans de tâches. C’est un candidat pour les travaux qui nécessitent de suivre des exigences et de réviser une approche sur plusieurs étapes.
Votre application fournit l’historique de conversation, les outils et l’environnement d’exécution. Le simple appel au modèle ne crée pas d’espace de travail de codage, de contrôleur de navigateur ni de service de mémoire persistante.
Générez des implémentations à partir de spécifications, analysez des traces de pile, examinez les modifications et proposez des refactorisations. Fournissez au modèle le code pertinent et les retours de tests afin que les réponses ultérieures puissent traiter ce qui a réellement échoué.
Comparez les options d’architecture, raisonnez à travers les contraintes et expliquez une décision proposée. Incluez les hypothèses et les critères d’acceptation que la réponse doit satisfaire. Augmentez l’effort de raisonnement lorsqu’une tâche nécessite une analyse plus approfondie. Meta Model API
Utilisez l’appel d’outils pour récupérer des enregistrements, interroger des services ou déclencher des actions définies. Le modèle sélectionne une fonction et des arguments ; votre application exécute la fonction et renvoie son résultat. Meta Model API
Lorsqu’une sortie basée sur un schéma est prise en charge, transformez le texte fourni en JSON cohérent pour des champs de tickets, des catégories ou des configurations. Validez l’exactitude factuelle ainsi que le format de la réponse avant de transmettre les résultats en aval.
Muse Wonder est le modèle accessible via l’API présenté sur cette page. Wonder Full est une variante distincte ; définir l’effort de raisonnement de Wonder sur max ne permet pas de passer à Full.
| Facteur de décision | Muse Wonder | Muse Wonder Full |
|---|---|---|
| Accès officiel à l’API | Disponible via Meta Model API | Actuellement indisponible via Meta Model API |
| Accès à Muse Code | Paiement à l’usage et abonnements | Abonnements Power Usage et Maximum Usage |
| Sélection du modèle | muse-wonder-1.0 |
Sélectionné via un accès Muse Code éligible |
| Choisissez-le lorsque | Création de votre propre assistant de codage ou agent | Utilisation de la variante plus performante de Meta dans Muse Code |
Muse Wonder convient aux tâches difficiles qui exigent un raisonnement soutenu et des retours répétés. Pour un workflow comportant plusieurs étapes, évaluez-le sur la planification, l’implémentation ou l’étape de raisonnement la plus difficile, puis comparez des modèles moins coûteux pour la classification courante et les résumés courts. Cette répartition est un point de départ pratique fondé sur les recommandations de Meta en matière de charge de travail.
Mesurez la tâche complète : sortie acceptée, tokens totaux, temps écoulé et nouvelles tentatives. Un effort de raisonnement plus élevé consomme davantage de tokens de sortie facturés, y compris le raisonnement interne ; une réponse visible courte peut donc tout de même entraîner un coût en tokens important.
GPTProto vous permet d’évaluer les modèles pris en charge avec une seule clé et un solde partagé. Explorez API LLM pour agents IA pour les workflows qui attribuent différents modèles à différentes étapes.
Guides, comparaisons et mises à jour liés à ce modèle.
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