Chat, agentes de programação e trabalho com documentos. Preço por 1M de tokens — entrada, entrada em cache e saída são cobradas separadamente. GPTProto está 20% abaixo das tarifas oficiais.
| Cenário | Lista de Meta | OpenRouter | GPTProto | Economia / mês |
|---|---|---|---|---|
| Pessoal10M tokens / mês (4.8M cache) | $53.76 | $56.72 | $43.01 | −$10.75≈ $129.02 / ano |
| Equipe100M tokens / mês (48M cache) | $537.60 | $567.17 | $430.08 | −$107.52≈ $1290.24 / ano |
| Empresarial500M tokens / mês (240M cache) | $2688.00 | $2835.84 | $2150.40 | −$537.60≈ $6451.20 / ano |
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
Crie com o modelo de raciocínio da Meta para tarefas exigentes de codificação e de agentes. O Muse Wonder aceita prompts de texto e retorna texto, com uma janela de contexto nativa de 1M tokens, esforço de raciocínio ajustável e chamada de ferramentas. Use-o para transformar requisitos detalhados em código, explicações ou planos de implementação. Meta
Codificação em Vários Arquivos
Trabalhe com mudanças que abrangem lógica de aplicação, testes e configuração. O Muse Wonder foi projetado para engenharia em nível de repositório, incluindo planejamento de edições e revisão de uma abordagem após feedback de testes. research.meta.ai
Janela de Contexto de 1M Tokens
Trabalhe com código-fonte extenso, especificações, histórico de conversas e texto recuperado em uma janela de contexto de 1.048.576 tokens. Mantenha materiais relacionados juntos quando uma tarefa depende de detalhes distribuídos por muitas entradas. Meta Model API
Chamada de Ferramentas para Fluxos de Trabalho de Agentes
Conecte o raciocínio às funções da sua aplicação. O Muse Wonder oferece suporte a chamadas de ferramentas e chamadas paralelas; seu agente executa as ferramentas e retorna resultados para que o modelo possa planejar a próxima ação. Meta Model API
Esforço de Raciocínio Ajustável
Ajuste a profundidade de raciocínio à tarefa. A Meta oferece níveis de esforço de mínimo a máximo; um esforço maior pode melhorar a resolução de problemas difíceis, ao mesmo tempo que aumenta os tokens de raciocínio, o tempo de resposta e o custo.
Muse Wonder é o modelo da Meta para engenharia de software complexa e trabalho contínuo de agentes, apresentado em 12 de outubro de 2026. Ele está disponível por meio da Meta Model API como muse-wonder-1.0 e por meio do Muse Code. No momento, a Meta lista o modelo da API em pré-visualização.
Para tarefas de texto para texto, ele pode trabalhar a partir de instruções, código-fonte, mensagens de erro e trechos recuperados para produzir respostas, código e planos de tarefas. É um candidato para trabalhos que exigem acompanhar requisitos e revisar uma abordagem ao longo de várias etapas.
Sua aplicação fornece o histórico da conversa, as ferramentas e o ambiente de execução. Chamar apenas o modelo não cria um workspace de programação, um controlador de navegador ou um serviço de memória persistente.
Gere implementações a partir de especificações, investigue stack traces, revise alterações e proponha refatorações. Forneça ao modelo código relevante e feedback de testes para que respostas posteriores possam abordar o que realmente falhou.
Compare opções de arquitetura, trabalhe com as restrições e explique uma decisão proposta. Inclua as premissas e os critérios de aceitação que a resposta precisa atender. Aumente o esforço de raciocínio quando uma tarefa exigir análise mais profunda. Meta Model API
Use chamadas de ferramentas para recuperar registros, consultar serviços ou acionar ações definidas. O modelo seleciona uma função e argumentos; sua aplicação executa a função e retorna o resultado. Meta Model API
Onde a saída baseada em esquema é compatível, transforme o texto fornecido em JSON consistente para campos de tickets, categorias ou configurações. Valide a precisão factual, bem como o formato da resposta, antes de encaminhar os resultados para as etapas seguintes.
O Muse Wonder é o modelo acessível via API representado por esta página. O Wonder Full é uma variante separada; definir o esforço de raciocínio do Wonder como max não alterna para o Full.
| Fator de decisão | Muse Wonder | Muse Wonder Full |
|---|---|---|
| Acesso oficial à API | Disponível por meio da Meta Model API | Atualmente indisponível por meio da Meta Model API |
| Acesso ao Muse Code | Planos de pagamento conforme o uso e de assinatura | Assinaturas Power Usage e Maximum Usage |
| Seleção de modelo | muse-wonder-1.0 |
Selecionado por meio de acesso elegível ao Muse Code |
| Escolha-o quando | Construir seu próprio assistente de codificação ou agente | Usar a variante de maior capacidade da Meta dentro do Muse Code |
O Muse Wonder é adequado para tarefas difíceis que exigem raciocínio sustentado e feedback repetido. Para um fluxo de trabalho com várias etapas, avalie-o em planejamento, implementação ou na etapa de raciocínio mais difícil; depois, compare modelos mais baratos para classificação de rotina e resumos curtos. Essa alocação é um ponto de partida prático com base nas orientações de carga de trabalho da Meta.
Meça a tarefa completa: saída aceita, total de tokens, tempo gasto e novas tentativas. Um esforço de raciocínio maior consome mais tokens de saída cobrados, incluindo o raciocínio interno, portanto uma resposta curta visível ainda pode ter um custo substancial em tokens.
O GPTProto permite avaliar modelos suportados com uma única chave e um saldo compartilhado. Explore API de LLM para Agentes de IA para fluxos de trabalho que atribuem modelos diferentes a etapas diferentes.
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