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Meta: Muse Wonder

出典の説明(英語)

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...

概要

モデル仕様

コンテキスト
1,048,576 tokens
最大出力
943,718 tokens
アーキテクチャ
text+image+file+audio+video->text
トークナイザー
Other
知識カットオフ
情報なし
モデレーション
はい
OPENROUTER

料金の詳細

OpenRouterと同期した料金です。トークン料金は100万トークン単位です。

入力
$4
100万トークンあたり
出力
$20
100万トークンあたり
キャッシュ読込
$0.2
100万トークンあたり
ウェブ検索
$2.5
1,000回あたり
API

モデル設定

推論

推論の必須設定
はい
既定パラメータ
medium
機能とモダリティ
max, xhigh, high, medium, low, minimal
API

クイックスタート

ローカルにOPENROUTER_API_KEYを設定してください。Pythonにはrequestsが必要です。JavaScriptはNode.jsで実行し、キーはサーバー側で管理してください。

APIドキュメント

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!"}]}'
機能とモダリティ

入力 → 出力

入力
textimagevideofileaudio
出力
text
推論

いいえ · max · xhigh · high · medium · low · minimal

API

対応APIパラメータ

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p
利用可能なプロバイダー

1 プロバイダー

確認日: 2026年10月13日

OpenRouterでプロバイダーを見る

可用性、遅延、スループット、ルーティングは常時変化します。最新情報は出典ページで確認してください。

OpenRouter

Meta

情報なし
コンテキスト
1.0M
最大出力
944K
入力
$4
出力
$20
キャッシュ読込
$0.2
キャッシュ書込
情報なし
meta

4 モデル

すべてのモデル
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...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image · video · file · audio
出力
text
入力: $1.25出力: $4.25100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
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...

コンテキスト
情報なし
入力
audio
出力
transcription
音声の長さ: $0.00005 1秒あたり
モデル詳細を見る →
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...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image · video · file
出力
text
入力: $0.1出力: $0.2100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
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...

コンテキスト
1.0M
入力
text · image · video · file
出力
text
入力: $1.25出力: $4.25100万トークンあたり
モデル詳細を見る →