Muse Spark 1.3의 개요
Muse Spark 1.3은 Meta Superintelligence Labs가 2026년 9월 2일에 공개한 비공개 가중치 모델입니다. Muse Spark 제품군은 2026년 4월 Meta의 Llama 라인을 잇는 후속으로 출시되었습니다. 이번 공개 이후 Meta는 100만 토큰당 입력 $4, 출력 $20인 더 큰 호스팅 모델 Muse Wonder(10월 12일)와, Muse Spark의 8,160억(816 billion) 파라미터 오픈 가중치 버전인 Muse Spark Open(10월 15일)을 추가했습니다. 현재 Meta 문서는 Muse Spark를 대량 처리, 지연 시간에 민감하거나 비용에 민감한 작업용으로, Wonder를 가장 어려운 작업용으로 소개합니다.
에이전트 세션과 코딩을 위해 만들어졌으며 컨텍스트는 1,048,576 토큰입니다. 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, PDF를 받지만, Meta의 모델 문서는 1.3의 오디오 이해가 완전히 지원되지 않는다고 하며 오디오에는 Muse Spark 1.2나 Muse Voice Transcribe를 권장합니다.
Meta Model API와 Meta의 코딩 도구 Muse Code를 통해 판매되며, OpenRouter에도 올라 있습니다. Standard 모드는 입력 100만 토큰당 $1.25, 출력 100만 토큰당 $4.25입니다. Contributor 모드는 Meta가 프롬프트와 출력으로 학습하는 것을 허용하는 대가로 $0.10과 $0.20입니다.
Muse Spark 1.3의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Standard | $1.25 in / $4.25 out per 1M tokens | 캐시 입력 $0.15 |
| Contributor mode | $0.10 in / $0.20 out per 1M tokens | 캐시 $0.002, Meta가 콘텐츠로 학습할 수 있음 |
Standard: 1M 토큰당 입력 $1.25, 캐시 입력 $0.15, 출력 $4.25. Contributor 모드: $0.10 / $0.002 / $0.20이며, Meta가 콘텐츠로 학습할 수 있습니다.
Muse Spark 1.3, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Muse Spark 1.3은 탄탄한 에이전트 모델이지만, 공개 후 6주 만에 Meta 라인업에서의 위치가 바뀌었습니다. 10월 12일 Meta는 100만 토큰당 입력 $4, 출력 $20의 프런티어 모델 Muse Wonder를 출시했습니다. 사흘 뒤에는 활성 파라미터 420억(42 billion), 전체 8,160억(816 billion) 파라미터의 mixture-of-experts 모델 Muse Spark Open을 자체 Muse Model License로 공개했습니다. 현재 Meta 문서는 Spark를 가장 어려운 작업보다는 서브에이전트, 분류, 촘촘한 도구 루프에 맞는 선택으로 설명합니다.
Meta가 1.3을 내세우는 근거는 수치가 아니라 동작 방식입니다. 프롬프트가 모호하면 확인 질문을 하고, 중대한 작업 전에는 확인을 받고, 막혔을 때는 그렇다고 인정한다는 것입니다. 또 자사 엔지니어들이 같은 작업에서 1.2보다 도구 호출이 약 20%, 토큰이 약 25% 적었다고 측정했다고 합니다. 이는 내부 비교입니다. 벤치마크 차트는 GPT-5.6 Sol, Claude Opus 5와 비교한 이미지로만 공개되었고, TrueFoundry는 경쟁 모델에 대한 Meta의 실행 결과가 그 모델의 최고 성능을 반영하지 않을 수 있다는 Meta 자신의 단서를 지적합니다.
실제 판단이 갈리는 곳은 가격입니다. Standard 모드는 컨텍스트가 거의 비어 있든 거의 차 있든 토큰당 같은 요금을 받는데, 1M 토큰에서 이렇게 하는 경쟁사는 드뭅니다. Contributor 모드는 프롬프트, 파일, 출력에 대한 학습 권리를 넘기는 대가로 가격을 90% 넘게 낮추며, 전환은 모델 ID 접미사 muse-spark-1.3-contributor로 이루어집니다. Muse Code 구독은 기본값이 Contributor 모드이므로, 고객사 코드에 이 도구를 쓰는 팀은 첫날 이 설정을 바꿔야 합니다.
놓치기 쉬운 제한이 두 가지 있습니다. 속도 제한은 팀 단위로 묶여 모든 키를 합쳐 분당 요청 3,000건과 토큰 4 million(400만)이므로, 배치 작업 하나가 대화형 제품을 굶길 수 있습니다. 그리고 이번 버전에서 오디오 입력은 후퇴했습니다. 비공개 가중치가 걸림돌이었던 구매자에게는 Muse Spark Open이 OpenRouter에서 같은 $1.25와 $4.25에 올라 있고 자체 하드웨어에서도 돌릴 수 있습니다. Meta는 1.3이 그것과 어떻게 비교되는지 아무것도 공개하지 않았습니다.
제 역할을 하는 곳
더 큰 오케스트레이터 모델 아래에서 서브에이전트를 돌리는 플랫폼 팀
에이전트 파이프라인의 대량 도구 호출과 분류 단계 처리
Meta 문서는 Spark를 바로 이 용도, 즉 Muse Wonder 아래에 배치합니다. 둘은 엔드포인트를 공유하므로 단계를 옮기는 것은 모델 ID 변경으로 끝납니다. Wonder는 입력 토큰당 3.2배, 출력 토큰당 4.7배 비쌉니다.
계약서 묶음이나 코드베이스 전체를 질의하는 리걸테크 회사의 소프트웨어 엔지니어
청크 분할 없이 수십만 토큰에 걸쳐 질문하기
긴 컨텍스트 할증이 없으므로 900,000 토큰짜리 프롬프트는 Standard 요금으로 입력 약 $1.13이고, 100만당 $0.15의 캐시 접두부를 반복하면 약 $0.14입니다.
합성 데이터로 에이전트를 프로토타이핑하는 2인 스타트업
통합 테스트 동안 API 비용을 낮게 유지
Contributor 모드에서는 입력 50M, 출력 50M 토큰이 약 $275 대신 약 $15입니다. Meta는 보낸 모든 것으로 학습하고, 이 등급은 분당 150건으로 제한되며 max 추론 수준이 없으므로 고객 데이터는 절대 보내지 말아야 합니다.
Muse Code를 도입한 소프트웨어 컨설팅사의 컴플라이언스 담당자
고객사 소스 코드가 Meta 학습 데이터에 들어가지 않게 하기
Muse Code 구독은 기본값이 Contributor 모드이므로 모든 좌석에서 이 설정을 꺼야 합니다. 두 ID는 접미사만 다르므로 API 트래픽은 -contributor ID가 아닌 muse-spark-1.3으로 제한하고, 가능하면 게이트웨이에서 막아야 합니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- dev.meta.ai에서 팀과 API 키를 만듭니다. API는 Responses, Chat Completions, Messages 형식을 받으며, Muse Code는 macOS나 Linux에 curl 명령 하나로 설치됩니다.
- 연동
- 도구 호출, 구조화 출력, 프롬프트 캐싱, 웹 검색 그라운딩(쿼리 1,000건당 $2.50 과금). OpenRouter에도 같은 토큰 가격으로 올라 있습니다.
- 데이터와 개인정보
- Standard 모드 콘텐츠는 학습에 쓰이지 않습니다. Contributor 모드 콘텐츠는 향후 Meta 모델 학습에 쓰일 수 있으며, Muse Code 구독은 기본값이 Contributor입니다. 비공개 가중치라 자체 호스팅은 불가능하며, 자체 호스팅이 가능한 형제 모델은 Muse Spark Open입니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 건당 입력 3,000, 출력 500 토큰인 고객 지원 답변을 월 100만 건 처리하면 입력 3B, 출력 500M 토큰입니다. Standard 요금으로 약 $3,750에 $2,125를 더해 $5,875이며, 프롬프트가 캐시에 걸리면 더 적습니다.
- 제한
- 컨텍스트는 1,048,576 토큰입니다. 속도 제한은 팀당 Standard에서 3,000 RPM과 4M TPM, Contributor에서 150 RPM과 3M TPM이며 모든 키가 공유합니다. max 추론 수준은 Standard 전용이고, 오디오 입력 품질은 저하되어 있습니다.
좋은 점
- 1M 토큰당 $1.25/$4.25, 긴 컨텍스트 할증 없음
- 1M 토큰 컨텍스트, 캐시 입력 $0.15
- 에이전트 루프에서 질문하고, 확인하고, 한계를 인정하도록 학습됨
- Responses, Chat Completions, Messages API 형식 지원
아쉬운 점
- Muse Code 기본값인 Contributor 모드는 콘텐츠로 학습함
- 속도 제한이 키별이 아니라 팀 단위로 묶임
- 이번 버전에서 오디오 입력 품질 저하
- 벤치마크는 이미지로만, 그것도 구형 경쟁 모델과 비교
추천 대상
서브에이전트와 도구 루프에 쓸 저렴한 긴 컨텍스트 모델을 원하고, 프롬프트를 Meta API로 보내도 괜찮은 팀.
Muse Spark 1.3 대안
Muse Spark 1.3: 자주 묻는 질문
- Muse Spark 1.3, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- 저렴하고 컨텍스트가 길며 에이전트 루프에서 얌전하게 동작합니다. 하지만 위로는 Muse Wonder, 옆으로는 같은 가격의 오픈 Spark에 끼어 있습니다. 평점은 5점 만점에 4.0점입니다.
- Muse Spark 1.3의 가격은 얼마입니까?
- Standard: 1M 토큰당 입력 $1.25, 캐시 입력 $0.15, 출력 $4.25. Contributor 모드: $0.10 / $0.002 / $0.20이며, Meta가 콘텐츠로 학습할 수 있습니다.
- Muse Spark 1.3의 단점은 무엇입니까?
- Muse Code 기본값인 Contributor 모드는 콘텐츠로 학습함; 속도 제한이 키별이 아니라 팀 단위로 묶임; 이번 버전에서 오디오 입력 품질 저하; 벤치마크는 이미지로만, 그것도 구형 경쟁 모델과 비교.
- Muse Spark 1.3에 적합한 사람은 누구입니까?
- 서브에이전트와 도구 루프에 쓸 저렴한 긴 컨텍스트 모델을 원하고, 프롬프트를 Meta API로 보내도 괜찮은 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Muse Spark 1.3의 비용은 얼마입니까?
- 건당 입력 3,000, 출력 500 토큰인 고객 지원 답변을 월 100만 건 처리하면 입력 3B, 출력 500M 토큰입니다. Standard 요금으로 약 $3,750에 $2,125를 더해 $5,875이며, 프롬프트가 캐시에 걸리면 더 적습니다.
- Muse Spark 1.3에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- Standard 모드 콘텐츠는 학습에 쓰이지 않습니다. Contributor 모드 콘텐츠는 향후 Meta 모델 학습에 쓰일 수 있으며, Muse Code 구독은 기본값이 Contributor입니다. 비공개 가중치라 자체 호스팅은 불가능하며, 자체 호스팅이 가능한 형제 모델은 Muse Spark Open입니다.
- Muse Spark 1.3의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Muse Glimmer, GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 3.8 Flash, Muse Wonder 및 Muse Spark Open입니다.
답변 확인일: 2026년 10월 23일.
Muse Spark 1.3 개발사입니까? 이 평점을 사이트에 표시하십시오
