Muse Wonder 1.0

GPTProto を通じて Meta の Muse Wonder にアクセスし、コード生成、デバッグ、複雑な推論、複数のステップを経て動作するエージェントに活用できます。1 つの GPTProto API キーと共有残高を使用して、サポートされている他のモデルと並べて評価できます。

モダリティ

Muse Wonder 1.0 料金

チャット、コーディングエージェント、ドキュメント作業。1Mトークン単位の料金 — 入力、キャッシュ入力、出力は別々に課金。GPTProtoは公式料金より20%低価格です。

シナリオ	Meta リスト	OpenRouter	GPTProto	月間の節約
個人10M トークン / 月（キャッシュ 4.8M）	$53.76	$56.72	$43.01	−$10.75≈ $129.02 / 年
チーム100M トークン / 月（キャッシュ 48M）	$537.60	$567.17	$430.08	−$107.52≈ $1290.24 / 年
ビジネス500M トークン / 月（キャッシュ 240M）	$2688.00	$2835.84	$2150.40	−$537.60≈ $6451.20 / 年

提供元別の月額コスト

OpenRouter

$0.00

Muse Wonder API

要求の厳しいコーディングやエージェントタスク向けに、Meta の推論モデルで構築できます。Muse Wonder はテキストプロンプトを受け取り、テキストを返します。ネイティブの 100万トークンのコンテキストウィンドウ、調整可能な推論エフォート、ツール呼び出しを備えています。詳細な要件をコード、説明、実装計画に変えるために活用してください。Meta

複数ファイルにまたがるコーディング

アプリケーションロジック、テスト、設定にまたがる変更を進めます。Muse Wonder は、編集の計画やテストのフィードバックを受けてからのアプローチの修正など、リポジトリレベルのエンジニアリング向けに設計されています。research.meta.ai

100万トークンのコンテキストウィンドウ

大規模なソースコード、仕様、会話履歴、取得したテキストを 1,048,576 トークンのコンテキストウィンドウで扱えます。タスクが多くの入力に分散した詳細に依存する場合は、関連する資料をまとめておきましょう。Meta Model API

エージェントワークフロー向けのツール呼び出し

推論をアプリケーションの関数に接続します。Muse Wonder はツール呼び出しと並列呼び出しをサポートします。エージェントがツールを実行して結果を返すことで、モデルは次のアクションを計画できます。Meta Model API

調整可能な推論エフォート

タスクに合わせて推論の深さを調整できます。Meta は最小から最大までのエフォートレベルをサポートします。エフォートを高くすると、難しい問題解決が改善される可能性がある一方、推論トークン、応答時間、コストが増加します。

Muse Wonder APIとは？

Muse Wonderは、複雑なソフトウェアエンジニアリングと継続的なエージェント作業のためのMetaのモデルで、2026年10月12日に導入されました。これはMeta Model APIで muse-wonder-1.0 として、またMuse Codeを通じて利用できます。Metaは現在、このAPIモデルをプレビューとして掲載しています。

text-to-textタスクでは、指示、ソースコード、エラーメッセージ、取得した文書を基に、回答、コード、タスク計画を生成できます。これは、複数のステップにわたって要件を追跡し、アプローチを修正する必要がある作業に適した候補です。

お使いのアプリケーションが会話履歴、ツール、実行環境を提供します。モデルを呼び出すだけでは、コーディングワークスペース、ブラウザコントローラー、永続メモリサービスは作成されません。

Muse Wonderで何を構築できますか？

ソフトウェアエンジニアリングアシスタント

仕様から実装を生成し、スタックトレースを調査し、変更をレビューし、リファクタリングを提案します。関連するコードとテストのフィードバックをモデルに与えることで、その後の応答が実際に失敗した箇所に対処できるようになります。

技術的推論ワークフロー

アーキテクチャの選択肢を比較し、制約を検討し、提案された意思決定を説明します。回答が満たす必要がある前提条件と受け入れ基準を含めます。タスクにより深い分析が必要な場合は、推論エフォートを高めてください。Meta Model API

ビジネスツールに接続されたエージェント

ツール呼び出しを使用して、レコードを取得したり、サービスにクエリを実行したり、定義済みのアクションをトリガーしたりします。モデルは関数と引数を選択し、アプリケーションがその関数を実行して結果を返します。Meta Model API

構造化テキスト抽出

スキーマベースの出力がサポートされている場合、提供されたテキストを、チケットフィールド、カテゴリ、または設定用の一貫したJSONに変換します。結果を下流に渡す前に、応答形式だけでなく事実の正確性も検証してください。

Muse Wonder と Muse Wonder Full の比較

Muse Wonder は、このページで紹介されている API アクセス可能なモデルです。Wonder Full は別のバリアントであり、Wonder の推論エフォートを max に設定しても Full に切り替わるわけではありません。

判断要素	Muse Wonder	Muse Wonder Full
公式 API アクセス	Meta Model API 経由で利用可能	現在、Meta Model API 経由では利用不可
Muse Code アクセス	従量課金プランとサブスクリプションプラン	Power Usage と Maximum Usage のサブスクリプション
モデル選択	`muse-wonder-1.0`	対象となる Muse Code アクセスで選択
次の場合に選択	独自のコーディングアシスタントやエージェントを構築する場合	Muse Code 内で Meta の高性能バリアントを使用する場合

Muse Wonder を選ぶべきとき

Muse Wonder は、持続的な推論と繰り返しのフィードバックを必要とする難しいタスクに適しています。複数の段階があるワークフローでは、計画、実装、または最も難しい推論ステップでこれを評価し、日常的な分類や短い要約にはより安価なモデルを比較検討してください。この割り当ては、Meta のワークロードガイダンスに基づく実用的な出発点です。

タスク全体を測定します。採用された出力、合計トークン数、所要時間、再試行回数です。推論エフォートを高くすると、内部推論を含め、課金対象の出力トークンがより多く消費されるため、表示される回答が短くても、かなりのトークンコストがかかる場合があります。

GPTProto では、1 つのキーと共有残高でサポート対象のモデルを評価できます。次をご覧ください: AI エージェント向け LLM API。異なるモデルを異なる段階に割り当てるワークフロー向けです。

よくある質問

Muse Wonder API はどのような用途に最適ですか？

複雑なコーディング、技術的推論、複数のツールを使用するエージェント、またはフィードバック後に作業を修正するエージェントから始めてください。単純で頻繁なリクエストには、同じ受け入れ基準で低コストのモデルを比較してください。Meta Model API

Muse Wonder にはどのモデル ID を使用すればよいですか？

Meta の公式モデル ID は muse-wonder-1.0 です。GPTProto リクエストでは、このページの API Usage モジュールに表示されている正確なモデル文字列を使用してください。ページ URL は、リクエストの model フィールドの代用にはなりません。dev.meta.ai

Muse Wonder のコンテキストウィンドウはどのくらいの大きさですか？

Meta は 1,048,576 トークンを文書化しています。これはコンテキスト容量を示すものであり、回答の最大長ではありません。大きなリクエストを準備する際は、選択した GPTProto ルートの制限を確認してください。

Muse Wonder はツールを呼び出して JSON を返せますか？

このモデルはツール呼び出し、並列呼び出し、構造化出力をサポートしています。カスタム関数はお使いのアプリケーションが実行します。GPTProto 経由で利用できるパラメータと応答形式は、エンドポイントのサポート状況によって決まります。

Muse Wonder は以前の API 会話を自動的に記憶しますか？

個別のリクエストがメモリを共有すると想定しないでください。ワークフローに必要なコンテキストを提供または保持してください。Meta の Active Memory という位置付けは、すべてのサードパーティ API 連携に自動的な永続メモリを確立するものではありません。

Muse Wonder の推論コストを制御するにはどうすればよいですか？

タスクの要件を満たす、サポートされている中で最も低い effort レベルを使用し、推論と可視テキストに対応できる出力バジェットを設定してください。一般に effort を高くすると、トークンとレイテンシが増えます。

Muse Wonder API の料金はどこで確認できますか？

GPTProto の現在の料金については、上記のライブ料金モジュールを使用してください。推論トークンと再試行を含む、代表的なタスクの総入力および出力使用量を比較してください。

Muse Wonder は画像、動画、ファイル、音声を受け取れますか？

Meta のモデルは画像、動画、音声、PDF 入力に対応し、テキストを返します。このページでは text-to-text リクエストに焦点を当てています。他のモダリティの利用可否と入力要件は、選択した GPTProto ルートによって異なります。Meta Model API

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