跨多個檔案編寫程式碼
處理橫跨應用程式邏輯、測試與設定的變更。Muse Wonder 專為儲存庫層級的工程設計，包括規劃編輯，以及根據測試回饋調整做法。research.meta.ai
Muse Wonder 1.0
透過 GPTProto 存取 Meta 的 Muse Wonder，用於程式碼生成、除錯、複雜推理，以及可執行多步驟流程的代理。使用一組 GPTProto API 金鑰與共用餘額，將其與其他支援的模型一起評估。
Muse Wonder 1.0 定價
聊天、程式開發代理與文件處理。以每 1M Token 計價 — 輸入、快取輸入與輸出分開計費。GPTProto 比官方費率低 20%。
| 場景 | Meta 牌價 | OpenRouter | GPTProto | 每月節省 |
|---|---|---|---|---|
| Personal10M tokens / 月（4.8M 快取） | $53.76 | $56.72 | $43.01 | −$10.75≈ $129.02 / 年 |
| Team100M tokens / 月（48M 快取） | $537.60 | $567.17 | $430.08 | −$107.52≈ $1290.24 / 年 |
| Business500M tokens / 月（240M 快取） | $2688.00 | $2835.84 | $2150.40 | −$537.60≈ $6451.20 / 年 |
每月節省 $0.00
年省約 $0.00 · 隨用隨付
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Muse Wonder 1.0目前
Meta · $3.2/M input · $16/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
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模型
價格：GPTProto
對比官方
對比 OpenRouter
上下文
穩定度
Muse Wonder 1.0目前
Meta
$3.20 / $16.00每 1M tokens
-20%
-24%
—
Muse Wonder API
使用 Meta 的推理模型來建構要求嚴苛的程式編寫與 Agent 任務。Muse Wonder 接受文字提示並傳回文字，原生支援 1M Token 上下文視窗、可調整的推理投入程度，以及工具呼叫。用它將詳細需求轉化為程式碼、說明或實作計畫。Meta
1M Token 上下文視窗
在 1,048,576 個 Token 的上下文視窗中，處理大量原始碼、規格、對話歷史與檢索到的文字。當任務取決於分散在許多輸入中的細節時，將相關素材保持在一起。Meta Model API
Agent 工作流程的工具呼叫
將推理連接到應用程式的函式。Muse Wonder 支援工具呼叫與平行呼叫；你的 Agent 會執行工具並傳回結果，讓模型規劃下一個動作。Meta Model API
可調整的推理投入程度
依任務調整推理深度。Meta 支援從最低到最高的投入程度；較高的投入程度可改善困難問題的解決能力，但會增加推理 Token、回應時間與成本。
什麼是 Muse Wonder API？
Muse Wonder 是 Meta 用於複雜軟體工程與持續性代理工作的模型，於 2026 年 10 月 12 日推出。它可透過 Meta Model API 以 muse-wonder-1.0 提供，也可透過 Muse Code 使用。Meta 目前將此 API 模型列為預覽版。
針對文字轉文字任務，它能根據指令、原始碼、錯誤訊息與檢索到的段落，產出答案、程式碼與任務計畫。對於需要在多個步驟中追蹤需求並修正做法的任務，它是值得考慮的選擇。
你的應用程式負責提供對話歷史、工具與執行環境。單獨呼叫模型並不會建立程式撰寫工作區、瀏覽器控制器或持久記憶服務。
你可以用 Muse Wonder 打造什麼？
軟體工程助理
根據規格產生實作、調查堆疊追蹤、審查變更，並提出重構建議。提供模型相關程式碼與測試回饋，讓後續回應能處理實際失敗的問題。
技術推理工作流程
比較架構選項、梳理限制條件，並說明提議的決策。納入答案必須滿足的假設與驗收標準。當任務需要更深入分析時，提高推理投入程度。Meta Model API
連接業務工具的代理程式
使用工具呼叫來擷取記錄、查詢服務或觸發已定義的動作。模型會選擇函式與引數；你的應用程式執行該函式並傳回結果。Meta Model API
結構化文字擷取
在支援結構描述式輸出的情況下，將提供的文字轉為一致的 JSON，用於工單欄位、類別或設定。將結果傳遞至下游之前，請驗證事實準確性與回應格式。
Muse Wonder 與 Muse Wonder Full 的比較
Muse Wonder 是本頁所示、可透過 API 存取的模型。Wonder Full 是另一個獨立變體；將 Wonder 的推理強度設為 max 並不會切換到 Full。
| 決策因素 | Muse Wonder | Muse Wonder Full |
|---|---|---|
| 官方 API 存取 | 可透過 Meta Model API 使用 | 目前無法透過 Meta Model API 使用 |
| Muse Code 存取 | 隨用隨付與訂閱方案 | Power Usage 與 Maximum Usage 訂閱 |
| 模型選擇 | muse-wonder-1.0 |
透過符合資格的 Muse Code 存取選用 |
| 何時選擇它 | 建立你自己的程式設計助理或代理 | 在 Muse Code 內使用 Meta 更高能力的變體 |
何時應該選擇 Muse Wonder？
Muse Wonder 適合需要持續推理與反覆回饋的困難任務。對於包含多個階段的工作流程，請在規劃、實作或最困難的推理步驟上評估它，然後針對例行分類與簡短摘要比較更便宜的模型。此分配方式是根據 Meta 的工作負載指引所提供的實用起點。
衡量完整任務：被接受的輸出、總 token 數、花費時間與重試次數。較高的推理強度會消耗更多計費的輸出 token，包括內部推理，因此簡短的可見答案仍可能產生可觀的 token 成本。
GPTProto 讓你用單一金鑰與共享餘額評估支援的模型。探索 適用於 AI 代理的 LLM API，以用於將不同模型指派到不同階段的工作流程。
常見問題
Muse Wonder API 最適合用於什麼？
從複雜的程式開發、技術推理，以及會使用多種工具或根據回饋修正工作的代理程式開始。對於簡單且頻繁的請求，請以相同的驗收標準比較成本較低的模型。Meta Model API
Muse Wonder 應使用哪個模型 ID？
Meta 的官方模型 ID 是 muse-wonder-1.0。在 GPTProto 請求中，請使用本頁 API 使用方式模組所顯示的確切模型字串。頁面 URL 不能取代請求中的 model 欄位。dev.meta.ai
Muse Wonder 的上下文視窗有多大？
Meta 的文件記載為 1,048,576 個 token。這描述的是上下文容量，而不是答案長度上限。準備大型請求時，請檢查所選 GPTProto 路由的限制。
Muse Wonder 可以呼叫工具並傳回 JSON 嗎？
此模型支援工具呼叫、平行呼叫及結構化輸出。你的應用程式會執行自訂函式。端點支援情形會決定有哪些參數與回應格式可透過 GPTProto 使用。
Muse Wonder 會自動記住先前的 API 對話嗎？
請勿假設不同請求會共用記憶。請提供或保留你的工作流程所需的上下文。Meta 的 Active Memory 定位並不代表每個第三方 API 整合都會自動具備持續性記憶。
我要如何控制 Muse Wonder 的推理成本？
請使用能滿足任務需求的支援最低投入程度，並設定足以容納推理與可見文字的輸出預算。較高的投入程度通常會增加 token 與延遲。
我可以在哪裡查看 Muse Wonder API 的價格？
請使用上方的即時定價模組查看 GPTProto 目前的價格。比較代表性任務的總輸入與輸出用量，包括推理 token 與重試。
Muse Wonder 可以接受圖片、影片、檔案或音訊嗎？
Meta 的模型支援圖片、影片、音訊及 PDF 輸入，並傳回文字。本頁著重於文字轉文字請求。其他模態的可用性與輸入需求取決於所選的 GPTProto 路由。Meta Model API
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