Muse Spark 1.3とは？
Muse Spark 1.3はMeta Superintelligence Labsのクローズドウェイトのモデルで、2026年9月2日に公開されました。Muse Sparkファミリーは、MetaのLlamaシリーズの後継として2026年4月に登場しました。このリリース以降、Metaは100万トークンあたり入力$4、出力$20のより大きなホスト型モデルMuse Wonder（10月12日）と、Muse Sparkの8,160億パラメータのオープンウェイト版Muse Spark Open（10月15日）を追加しています。Metaのドキュメントは現在、Muse Sparkを大量処理、遅延重視、コスト重視の作業向け、Wonderを最も難しいタスク向けと位置付けています。
エージェントのセッションとコーディング向けに作られ、コンテキストは1,048,576トークンです。テキスト、画像、動画、音声、PDFを受け付けますが、Metaのモデルドキュメントによると1.3の音声理解は完全にはサポートされておらず、音声にはMuse Spark 1.2かMuse Voice Transcribeを推奨しています。
Meta Model APIとMetaのコーディングツールMuse Codeを通じて販売され、OpenRouterにも掲載されています。Standardモードは100万入力トークンあたり$1.25、100万出力トークンあたり$4.25です。Contributorモードは$0.10と$0.20で、その代わりにMetaがプロンプトと出力を学習に使うことを認めます。
Muse Spark 1.3の料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Standard | $1.25 in / $4.25 out per 1M tokens | キャッシュ済み入力$0.15 |
| Contributor mode | $0.10 in / $0.20 out per 1M tokens | キャッシュ$0.002。Metaがコンテンツを学習に使う可能性あり |
Standard：100万トークンあたり入力$1.25、キャッシュ済み入力$0.15、出力$4.25。Contributorモード：$0.10 / $0.002 / $0.20で、Metaがコンテンツを学習に使う可能性があります。
Muse Spark 1.3は使う価値があるか？
Muse Spark 1.3は堅実なエージェントモデルですが、公開から6週間のうちにMetaのラインアップ内での位置付けが変わりました。10月12日、Metaは100万トークンあたり入力$4、出力$20の最先端モデルとしてMuse Wonderを発表しました。その3日後には、総パラメータ8,160億、アクティブ420億のMixture-of-ExpertsモデルMuse Spark Openを、独自のMuse Model Licenseで公開しました。Metaのドキュメントは今、Sparkを最も難しい作業ではなく、サブエージェント、分類、密なツールループ向けの選択肢として説明しています。
Metaが1.3を推す根拠は数値ではなく振る舞いです。プロンプトが曖昧なときに確認の質問をし、重大な操作の前に確認を取り、行き詰まったときにはそれを認めるとし、同じ作業で1.2よりツール呼び出しが約20%、トークンが約25%少なかったと自社のエンジニアが測定したとしています。これらは社内の比較です。ベンチマークのグラフはGPT-5.6 SolとClaude Opus 5との比較として画像で公開されており、TrueFoundryは、競合モデルの実行結果がその最高性能を反映していない可能性があるというMeta自身の注記を指摘しています。
本当の判断材料は価格です。Standardモードは、コンテキストがほぼ空でもほぼ満杯でもトークンあたり同じ料金で、1Mトークンでこれを行う競合はほとんどありません。Contributorモードは、プロンプト、ファイル、出力の学習権と引き換えに価格を90%以上下げ、切り替えはモデルIDの接尾辞muse-spark-1.3-contributorで行います。Muse CodeのサブスクリプションはデフォルトでContributorモードになっており、顧客のコードにこのツールを使うチームは初日に設定を変える必要があります。
見落としやすい制限が2つあります。レート制限はチーム単位でまとめられ、すべてのキー合計で毎分3,000リクエスト、400万トークンなので、1つのバッチジョブが対話型の製品の枠を奪いかねません。また、このバージョンでは音声入力が後退しました。クローズドウェイトが懸念だった買い手には、Muse Spark OpenがOpenRouterで同じ$1.25と$4.25で掲載されており、自前のハードウェアでも動かせます。1.3との比較についてMetaは何も公開していません。
真価を発揮する場面
より大きなオーケストレーターモデルの下でサブエージェントを動かすプラットフォームチーム
エージェントパイプラインの大量のツール呼び出しと分類のステップを処理する
MetaのドキュメントはまさにこのMuse Wonderの下の役割にSparkを位置付けており、両者はエンドポイントを共有しているため、ステップを移すのはモデルIDの変更だけです。Wonderは入力トークンあたり3.2倍、出力トーク ンあたり4.7倍の価格です。
契約書一式やコードベース全体を照会するリーガルテック企業のソフトウェアエンジニア
分割せずに数十万トークンにわたって質問する
長文コンテキストの割増がないため、900,000トークンのプロンプトはStandardの料金で入力約$1.13、100万あたり$0.15のキャッシュ済みプレフィックスを繰り返す場合は約$0.14です。
合成データでエージェントを試作する2人のスタートアップ
統合テストの間、APIの支出を低く抑える
Contributorモードなら、5,000万入力トークンと5,000万出力トークンで約$275ではなく約$15です。Metaは送られたものすべてを学習に使い、このティアは毎分150リクエストが上限で、最大の推論レベルがないため、顧客データは決して送るべきではありません。
Muse Codeを導入したソフトウェアコンサルティング会社のコンプライアンス担当者
顧客のソースコードをMetaの学習データに入れない
Muse CodeのサブスクリプションはデフォルトでContributorモードなので、全シートで設定をオフにする必要があります。また、両者は接尾辞しか違わないため、APIのト ラフィックは-contributorのIDではなくmuse-spark-1.3に限定し、できればゲートウェイで制限します。
導入前に確認すること
- 導入
- dev.meta.aiでチームとAPIキーを作成します。APIはResponses、Chat Completions、Messagesの形式を受け付け、Muse CodeはmacOSまたはLinuxにcurlコマンド1つでインストールできます。
- 連携
- ツール呼び出し、構造化出力、プロンプトキャッシュ、Web検索によるグラウンディング（1,000クエリあたり$2.50で課金）。OpenRouterにも同じトークン価格で掲載されています。
- データとプライバシー
- Standardモードのコンテンツは学習に使われません。Contributorモードのコンテンツは将来のMetaのモデルの学習に使われる可能性があり、Muse CodeのサブスクリプションはデフォルトでContributorです。クローズドウェイトのためセルフホストはできず、セルフホストできる兄弟モデルはMuse Spark Openです。
- 大規模利用時のコスト
- 入力3,000トークン、出力500トークンのサポート返信を月100万件なら、入力30億、出力5億トークンです。Standardの料金で約$3,750と$2,125、合計$5,875で、プロンプトがキャッシュに当た ればさらに安くなります。
- 制限
- 1,048,576トークンのコンテキスト。チームあたりStandardで3,000 RPMと4M TPM、Contributorで150 RPMと3M TPMで、すべてのキーで共有されます。最大の推論レベルはStandard限定で、音声入力の品質は劣化しています。
良い点
- 100万トークンあたり$1.25/$4.25で、長文コンテキストの割増なし
- 1Mトークンのコンテキスト、キャッシュ済み入力は$0.15
- エージェントのループで質問し、確認し、限界を認めるよう学習されている
- Responses、Chat Completions、MessagesのAPI形式
気になる点
- Muse CodeのデフォルトであるContributorモードはコンテンツを学習に使う
- レート制限はキー単位ではなくチーム単位
- このバージョンでは音声入力が劣化
- ベンチマークは画像のみで、比較対象は古い競 合
おすすめの人
サブエージェントやツールループ向けに安価な長文コンテキストのモデルを求め、プロンプトをMetaのAPIに送ることに抵抗がないチームに向いています。
Muse Spark 1.3の代替
Muse Spark 1.3：よくある質問
- Muse Spark 1.3は使う価値があるか？
- 安価で長文コンテキストに対応し、エージェントのループでは行儀がよいモデルです。ただし上からはMuse Wonder、横からは同じ価格のオープンなSparkに挟まれています。 評価は5点満点中4.0点です。
- Muse Spark 1.3の料金は？
- Standard：100万トークンあたり入力$1.25、キャッシュ済み入力$0.15、出力$4.25。Contributorモード：$0.10 / $0.002 / $0.20で、Metaがコンテンツを学習に使う可能性があります。
- Muse Spark 1.3の欠点は？
- Muse CodeのデフォルトであるContributorモードはコンテンツを学習に使う; レート制限はキー単位ではなくチーム単位; このバージョンでは音声入力が劣化; ベンチマークは画像のみで、比較対象は古い競合.
- Muse Spark 1.3は誰に向いているか？
- サブエージェントやツールループ向けに安価な長文コンテキストのモデルを求め、プロンプトをMetaのAPIに送ることに抵抗がないチームに向いています。
- チームや本番環境でMuse Spark 1.3を使うと費用はいくらか？
- 入力3,000トークン、出力500トークンのサポート返信を月100万件なら、入力30億、出力5億トークンです。Standardの料金で約$3,750と$2,125、合計$5,875で、プロンプトがキャッシュに当たればさらに安くなります。
- Muse Spark 1.3は企業データを扱っても安全か？
- Standardモードのコンテンツは学習に使われません。Contributorモードのコンテンツは将来のMetaのモデルの学習に使われる可能性があり、Muse CodeのサブスクリプションはデフォルトでContributorです。クローズドウェイトのためセルフホストはできず、セルフホストできる兄弟モデルはMuse Spark Openです。
- Muse Spark 1.3の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はMuse Glimmer, GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 3.8 Flash, Muse Wonder 、 Muse Spark Openです。
回答確認日：2026年10月23日