每任务 4.52 美元、是上一代的 2.82 倍：Muse Wonder 上架，API 采购该按任务算账

一周三个型号，顶配不进 API

Meta 在 10 月的一周内放出三个 Muse 型号：多模态的 Muse Wonder、只对 Muse Code 订阅开放的顶配 Muse Wonder Full，以及权重可下载、可本地部署的 Muse Spark Open。三者接口规格接近一致：文本、图像、视频、音频都能进，输入上限 100 万 tokens，输出上限 12.8 万 tokens；Muse Wonder 输出约 139 tokens/秒，Muse Spark Open 约 143 tokens/秒。Artificial Analysis 智能指数上，Wonder Full 得 56 分，Wonder 52 分，Spark Open 39 分，是开源权重里的第七、美国开源第一。

对做 API 分发的人来说，这次最值得记的不是榜单，而是货架分层：顶配 Wonder Full 完全不进公共 API，只卖 50 美元/月的订阅；能调 API 的只有次一档的 Wonder。这意味着任何想做产品集成的团队，从接口拿到的能力永远比订阅端差一档。

按任务算账：4.52、1.60、5.98

Artificial Analysis 给了一组更接近真实账单的数字：Muse Wonder 在最高推理档跑一条智能指数任务平均花 4.52 美元；上一代 Muse Spark 1.3 同档位是 1.60 美元；Claude Opus 5.5 是 5.98 美元、分数高 6 分。折算下来，Wonder 比自家上一代贵 2.82 倍换来 4 分，比 Opus 5.5 便宜 24% 但少 6 分。同一家两代模型、同一套评测，价差拉到近三倍而能力只挪了 4 分，这是今年最典型的定价断层：新一代的溢价来自多模态输入与长上下文，不是通用推理。

缓存价是牌价的 5%，也是估算翻车的地方

Muse Wonder 的牌价是每百万 tokens 输入 4 美元、缓存输入 0.20 美元、输出 20 美元；上一代 Spark 1.3 是 1.25 / 0.15 / 4.25。缓存价只有牌价的 5%，这一档在长上下文档位决定整张账单。AA 同时报了 Wonder 每任务输入用量 7.69M tokens：若直接乘 4 美元的输入牌价会得出 30.76 美元，与实测 4.52 美元差近 7 倍。唯一合理的解释是绝大部分输入命中了 0.20 的缓存价。这条对采购是硬提醒——拿牌价乘 token 量做预算，在长上下文场景会高估到离谱的量级，必须要求供应商按缓存命中率分档报价。

两个货架同价，差别在配额

公开信息里，Muse Wonder 在 Meta 自家 API 和 OpenRouter 上是同价，都是输入 4 美元、输出 20 美元，聚合层没有价差可套，转售利差这一项直接归零。真正的差别在配额与可用性：Meta Model API 公布的单 key 限流是每分钟 3,000 次请求、每分钟 400 万 tokens。按每任务 7.69M tokens 的输入量折算，400 万 tokens/分钟大约只够每分钟半个任务——长上下文智能体场景下，单个 key 的吞吐上限要按分钟级一个任务来理解，不是按请求数理解。选聚合层还是直连，先看限流扛不扛得住并发，别只比单价。

三条动作

第一，主力推理留在 Opus 5.5 档，多付 32% 拿 6 分，性价比优于抢新。第二，只有需要视频、音频直接输入的场景才切 Muse——目前头部模型里能同时吃文本、图像、视频、音频的只有 Muse 家族，这个差异化是硬的，会议、监控、质检类 SaaS 值得为它付溢价。第三，要做产品集成又需要顶配能力的需求别指望订阅，顶配不进 API 这条门槛已经写死。

接下来两周要盯的信号是 11 月 4 日前后那批开放权重：Kimi K3.1 Pro 已把权重时间点定在那天，开源档一旦补上多模态，Muse 这档 4 美元输入价会先被打下来，聚合层的比价表会重新洗牌。对做分发的一方，比价页面只是入口，能不能把每任务成本、缓存命中率、限流配额三件事同时摆上桌，才是企业采购真正在比的东西。

来源：Artificial Analysis（Muse Wonder 评测与每任务成本）、The Batch（2026-10-23 发布说明）、Muse Wonder 定价页与 OpenRouter 上架信息（2026-10-24）；榜单分数与每任务成本为第三方评测口径，限流数字为厂商公布。