Muse Spark 1.1 API料金ガイド: アクセス方法と新機能

Muse Spark 1.1は、2026年7月9日にMeta Superintelligence Labsのこれまでで最も強力なモデルとして、エージェント的な作業とコーディング向けにリリースされました。これはMetaの新しいMeta Model API上で動作し、入力トークン100万件あたり1.25ドル、出力トークン100万件あたり4.25ドルで利用でき、新規アカウントごとに20ドル分の無料クレジットが付与されます。注目すべき点は、公開プレビューが米国限定であり、新規ユーザーはウェイトリストに登録されること、そしてMetaが現時点ではOpenRouterのようなサードパーティプラットフォームでの提供を意図的に行っていないことです。

4月の元の Muse Spark は、限られたパートナー向けのプライベートプレビューから一度も公開されなかったのに対し、1.1 は開発者が実際に構築できる初めてのバージョンです。これは、エンドツーエンドのエージェント、リポジトリ単位のコーディング、ネイティブなマルチモーダル知覚向けに調整された推論モデルであり、平易な言葉で表された目標から実際のデスクトップを操作する computer-use モードを備えています。米国外の開発者、または今すぐ本番環境での利用が必要な人にとって、比較対象となる Claude や GPT のモデルはすでに世界中で利用可能であり、しばしば Muse Spark 自体の価格を下回っています。

Muse Spark 1.1 の新機能

元の Muse Spark は、OpenAI、Google、Anthropic との差を埋めるために、昨年 Meta が Chief AI Officer Alexandr Wang の下で編成した部門である Meta Superintelligence Labs（MSL）から、2026年4月に出荷されました。これは、Llama 4 ファミリー以降では MSL にとって初のモデルであり、Meta の AI への取り組みをゼロから再構築した最初の製品でもありました。

Muse Spark 1.1は、7月9日にリリースされ、その研究用モデルを開発者向け製品へと変えました。Wangはこれを元のモデルに対する「飛躍的な進歩」と呼び、MetaのAPI掲載情報を監視している追跡アカウントは、評価スイート全体でおよそ43ポイントの向上を報告しました。内部ではMuse Spark系はコードネームAvocadoで呼ばれていました。Metaによると、コードネームWatermelonのさらに大きなモデルはすでに学習中ですが、リリース日は未定です。この発表は、MSLによるMeta初の画像生成モデルであるMuse Image（コードネームMango）と同じ週にも行われました。

今回のアップグレードは、Meta によると開発者から最も要望の多かった 3 つの分野に重点を置いています:

• エンドツーエンドのエージェント型ワークフロー。より優れたマルチターンメモリと長文コンテキストの一貫性により、エージェントが長時間のセッションでも文脈を保持できます。

• 高度なコーディング。より強力な生成とデバッグ、言語をまたいだリポジトリ全体の編集、そしてより信頼性の高いツール呼び出しを備えています。

• ネイティブなマルチモーダル認識。これにより、モデルは1回の呼び出しで画像、動画、ドキュメント入力を横断して推論します。

MetaはAPIページでも100万トークンのコンテキストウィンドウを挙げており、これによって、長いエージェント的セッションや大規模なリポジトリ編集が実用的になります。

重要な能力：エージェント、コード、コンピュータの使用

Meta's Model Cookbookの3つのパターンは、Muse Spark 1.1が狙っている領域を示しています。

コンピューター操作。「マインスイーパーゲームを見つけて開き、プレイする」といった平易な目標が与えられると、モデルは使い捨てのサンドボックス内で動作している実際の Linux デスクトップを操作します。空の画面上でアプリを見つけて起動し、その後は画面を見ながらプレイします。つまり、スクリーンショットを取り、盤面について推論し、クリックし、再びスクリーンショットを取る、という流れです。あなたのマシンには一切触れず、ピクセルを見てマウスとキーボードの操作を返すだけです。目標を変えれば、同じループであらゆる GUI アプリケーションを操作できます。

マルチエージェントのオーケストレーション。 あるレシピは、4つの役割を持つプロダクトスタジオ（プロダクトマネージャー、バックエンド、フロントエンド、テクニカルライター。いずれも muse-spark を実行）を立ち上げ、1行のアイデアを動作するアプリとローンチ用コピーに変えます。面白いのは調整の部分です。各専門家は共有Kanbanボード上のスレッド付きコメントでのみ交渉し、作業はポーリングではなく実際のタスク依存関係によって順序付けられ、プロダクトマネージャーが唯一の裁定者ですがターミナルを持たないため、自分で何かを実装することはできません。各決定は監査可能なコメントです。

組み込みのウェブ検索。 すべての Responses API 呼び出しでツールとして {"type": "web_search"} を追加すると、モデルが最新情報を取得し、回答を統合して、インライン引用を返します。構築すべき検索取得スタックは不要です。

コストに影響する技術的な注意点が1つあります。Muse Spark は推論モデルです。回答する前に考え、その思考トークンは usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens として表示され、出力として課金されます。深さは reasoning_effort（minimal から xhigh まで）で制御できるため、タスクに合わせて effort を調整することが、請求額に対する主なレバーになります。

Muse Spark 1.1 APIの価格設定を解説

Muse Sparkの見出し価格は、Metaによって確認され、CNBCとReutersの両方で報じられています:

$20 のクレジットが使い切られた後は、従量課金になります。これは推論モデルであるため、モデルの内部思考は出力レートで課金されます。そのため、推論負荷が高いワークロードでは、1 トークンあたりの見た目の料金よりもコストが高くなります。入力トークン 100,000 個、出力トークン 30,000 個（推論を含む）のリクエストは、定価で約 $0.25 です。単純なタスクでは reasoning_effort を下げてください。

市場ではどの位置づけでしょうか？ Reutersによると、Muse Spark 1.1の価格はOpenAIのエントリーレベルGPT-5 miniとAnthropicの低価格モデルClaude Haiku 4.5より高く、一方でAnthropicの上位モデルClaude Sonnet 4.6よりは低いとのことです。Wang氏は、利用量が多くなるほど拡張することを想定した「非常に攻めた魅力的な」価格設定だと述べました。参考までに、Metaが価格を引き下げて競合しているSonnetクラスのClaudeモデルと比べると、次のようになります。

Artificial Analysisの独立した知能指数で首位に立つSonnet級のClaudeが、Muse Sparkが追いかけているモデルです。AIReiterのようなAnthropic互換のリレーを通すと、入力は約$0.60、出力は$3.00となり、Muse Spark自体の価格より安く、順番待ちリストも米国限定の制限もありません。最先端モデルでトークンあたりの生のコストが目標なら、Muse Sparkが比較対象としているモデルのほうが、すでに到達しやすい価格になっています。

APIアクセスを取得する方法とその注意点

Muse Spark 1.1 は Meta Model API を通じて利用可能で、現在パブリックプレビュー中です。アクセスできれば、セットアップは簡単です:

• Meta Model API developer portalで登録してください。各アカウントには20ドル分の無料クレジットが付与されます。

• 現時点では米国のみです。 すでにアクセスできる初期パートナーもいますが、新規ユーザーはwaitlistに自ら登録し、順次利用可能になります。

• サードパーティプラットフォームには掲載されていません。 CNBCの報道によると、MetaはAPIアクセスをOpenRouterのようなマーケットプレイスに掲載するのではなく、自社プロパティに限定する方針を意図的に取っており、そのため現在、多くの開発者がすでに利用している集約サービス経由ではアクセスできません。

API は 2 つの SDK ファミリーとドロップイン互換です: OpenAI SDK（Chat Completions および Responses 形式）と Anthropic SDK（Messages 形式）です。既存のクライアントを https://api.meta.ai/v1 に向け、モデルを muse-spark-1.1 に設定すれば、コードはそのまま使えます。Meta's Cookbook によると、最小限の呼び出しは次のようになります:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.meta.ai/v1",
    api_key=os.environ["MODEL_API_KEY"],
)

resp = client.responses.create(
    model="muse-spark-1.1",
    input="ツール呼び出しループを1文で説明してください。",
)
print(resp.output_text)

APIを超えて、Muse Spark 1.1はMeta AIアプリおよびMeta AIウェブサイトでThinking modeとして提供中です。Reutersは報じています。Metaは、WhatsApp、Instagram、Facebook、そしてMetaのスマートグラス全体でチャットボットを支えるLlamaモデルをこれが置き換えると見込んでいます。

Muse Spark 1.1 vs Claude and GPT: その位置づけ

Meta自身が報告したベンチマークでは、Muse Spark 1.1 はエージェント分野でトップ、またはそれに近い位置にあります。OSWorldのcomputer-useスコアは80.8、MCP Atlasのscaled tool useは88.1、さらにJobBenchは54.7、Humanity's Last Exam with toolsは62.1、Finance Agent v2は57.2です。Metaによれば、これらの数値は、エージェント系タスクにおいてGPT-5.5やAnthropicのOpus 4.8と同等の性能であることを示しています。これらはベンダーが報告した数値であるため、確定した事実ではなくMetaの主張として扱ってください。

独立した評価はまだ追いついている最中です。Artificial Analysisは、オリジナルの4月版 Muse Spark に Intelligence Index 52 を付け、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4、Claude Opus 4.6 の後塵を拝しており、また 1.1 はまだ独立したベンチマーク評価を受けていません。X と Reddit でのコミュニティの議論もこの評価の分かれ方を反映しており、エージェントやツール利用では強い一方で、SWE-Bench のような純粋なコーディングベンチマークでは、既存のコーディングモデルのほうが依然として優位だと指摘する声もあります。率直に言えば、Muse Spark 1.1 は特にエージェント的な作業やコンピュータ使用の分野では本物の競合相手であり、コーディングについては優位というより急速に差を詰めている段階です。

Muse Spark 1.1 の上に構築すべきでしょうか？

Muse Spark 1.1は、ほとんどのチームにとって明確な「今すぐ切り替える」対象ではありません。むしろ「注意深く見守り、使えるようになったらプロトタイプを作るべき」存在であり、Metaがフロンティアモデル競争に戻ってきて、他の陣営に価格面で圧力をかけていることを改めて示すものです。

よくある質問

Muse Spark 1.1 は何に適していますか?

エージェント型ワークフロー、ツールの使用、コンピュータ操作タスク: デスクトップの操作、マルチエージェントチームの調整、ツールを使った長時間の多段階ジョブの実行。画像、動画、ドキュメント入力もネイティブに扱え、コーディングとデバッグにも優れています。Metaはこれをエージェント型作業で最強と位置づけていますが、純粋なコーディングでのリーダーシップはそれほど確実ではありません。

Muse Spark 1.1 API の料金はいくらですか?

入力トークン100万あたり$1.25、出力トークン100万あたり$4.25で、新規アカウントには$20分の無料クレジットがあり、その後は従量課金となります。内部の思考トークンは出力料金で課金されるため、reasoning_effort設定を高くすると実質コストが上がります（料金セクションを参照）。

Muse Spark API にアクセスするにはどうすればよいですか？

Meta Model API のパブリックプレビューを通じて、現在は米国のみで利用可能です。Meta の開発者ポータルで登録すると、$20 分の無料クレジットが付与されます。新規ユーザーは順次ウェイトリストから追加されます。Meta は現時点で OpenRouter のようなサードパーティプラットフォームには掲載していないため、今のところ Meta を介した直接アクセスのみが公式の方法です（アクセスセクションを参照）。

Muse Spark はオープンソースですか？

いいえ。Meta の以前の Llama モデルとは異なり、Muse Spark はプロプライエタリで、アクセスは有料です。Wang によると、MSL は Muse Spark のオープンソース版を開発中ですが、リリース日はまだ明らかにしていません。

Muse Spark 1.1 は米国外で使用できますか？

まだ公式の Meta Model API では利用できません。公開プレビューは米国限定で、待機リスト制のため、現在フロンティア級の agentic または coding model を必要とする米国外の開発者は、通常、競合する Claude、GPT、または Gemini モデルを使用しています。

要するに

Muse Spark 1.1は、有用なcomputer-useモード、OpenAIおよびAnthropic SDKとのドロップイン互換性、そして20ドル分の無料クレジットで支えられた積極的な1.25ドル/4.25ドルの価格設定を備えた、優れたagenticおよびcodingモデルです。注意点はアクセスで、previewは米国限定、waitlist制で、OpenRouterにもありません。そのため、ほとんどの開発者にとって実際に今すぐ利用できる最先端の選択肢は、Muse Sparkが打ち負かそうとしているClaudeとGPTのモデルになります。

関連記事: Claude API pricing guide 2026 と GPT-5.6 pricing guide は、Muse Spark 1.1 が価格で下回る、または追随するモデルを扱っています。