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Meta: Muse Wonder

Descrizione della fonte (inglese)

Muse Wonder is a frontier reasoning model from Meta, designed for complex personal and professional agentic tasks. It accepts text, images, video, audio, and PDF documents and returns text, with...

Vedi la fonte su OpenRouter
Panoramica

Specifiche del modello

Contesto
1.048.576 tokens
Output massimo
943.718 tokens
Architettura
text+image+file+audio+video->text
Tokenizer
Other
Limite di conoscenza
Non indicato
Moderato
Sì
OPENROUTER

Prezzi completi

Tariffe sincronizzate da OpenRouter, per milione di token.

Input
$4
per milione di token
Output
$20
per milione di token
Lettura cache
$0.2
per milione di token
Ricerca web
$2.5
per 1.000 chiamate
API

Configurazione del modello

Ragionamento

Ragionamento obbligatorio
Sì
Parametri predefiniti
medium
Capacità e modalità
max, xhigh, high, medium, low, minimal
API

Avvio rapido

Imposta OPENROUTER_API_KEY localmente. Python richiede requests; JavaScript viene eseguito in Node.js. Conserva la chiave sul server.

Documentazione API

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"meta/muse-wonder","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Capacità e modalità

Input → Output

Input
textimagevideofileaudio
Output
text
Ragionamento

No · max · xhigh · high · medium · low · minimal

API

Parametri API supportati

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p
Provider disponibili

1 Provider

Verificato: 13 ottobre 2026

Provider live su OpenRouter

Disponibilità, latenza, throughput e routing cambiano continuamente. Consulta la fonte per i dati correnti.

OpenRouter

Meta

Non indicato
Contesto
1.0M
Output massimo
944K
Input
$4
Output
$20
Lettura cache
$0.2
Scrittura cache
Non indicato
meta

4 modelli

Tutti i modelli
meta logometa

Meta: Muse Spark Open

Muse Spark Open is a coding-optimized open-weight model. Trained specifically for agentic coding workflows, it delivers higher first-attempt accuracy, reliable tool calling, and deep codebase understanding across the repos developers...

Contesto
1.0M
Input
text · image · video · file · audio
Output
text
Input: $1.25Output: $4.25per milione di token
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meta logometa

Meta: Muse Voice Transcribe 1.0

Muse Voice Transcribe 1.0 is a synchronous speech-to-text model from Meta. It is suited for push-to-talk, endpointing, and speaker-aware transcription, with keyword biasing for domain terms and language biasing through...

Contesto
Non indicato
Input
audio
Output
transcription
Durata audio: $0.00005 al secondo
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meta logometa

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Muse Spark 1.3 Contributor is the cost-efficient contributor tier of Meta’s multimodal reasoning model for experimentation, learning, and early-stage agentic, multi-agent, and coding workflows. It is designed to track information...

Contesto
1.0M
Input
text · image · video · file
Output
text
Input: $0.1Output: $0.2per milione di token
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meta logometa

Meta: Muse Spark 1.3

Muse Spark 1.3 is a multimodal reasoning model from Meta for long-running agentic, multi-agent, and coding workflows. It is designed to keep track of information across extended tasks, work through...

Contesto
1.0M
Input
text · image · video · file
Output
text
Input: $1.25Output: $4.25per milione di token
Vedi i dettagli del modello →