AIREITERMuse Spark 1.2 的 API 分為兩種價格方案，輸入 Token 的單價相差達 12.5 倍。Standard 每百萬輸入 Token 收費 $1.25、輸出 Token 為 $4.25；Contributor 則大幅降至 $0.10 與 $0.20，但代價是 Meta 可將你的提示詞與生成結果用於訓練。更關鍵的是，便宜方案的吞吐量也受到限制：每分鐘最多 60 次請求，每日 Token 上限約 250K。因此，實際能省多少不只看單價，還得看你的工作負載規模。
同一個模型，Standard 與 Contributor 差在哪裡？
根據 Meta 開發者文件，Muse Spark 1.2（模型 ID：muse-spark-1.2）是 Meta 推出的推理導向程式開發模型，Context Window 長達 1,048,576 Token。兩個 API 方案使用的是同一模型，主要差別在價格、資料處理方式與吞吐能力。
| 項目 | Standard | Contributor |
|---|---|---|
| 模型 ID | muse-spark-1.2 | muse-spark-1.2-contributor |
| 輸入（每 1M Token） | $1.25 | $0.10 |
| 快取輸入（每 1M Token） | $0.15 | $0.002 |
| 輸出（每 1M Token） | $4.25 | $0.20 |
| Context Window | 1,048,576 Token | 1,048,576 Token |
| 長上下文加價 | 無 | 無 |
| 資料隱私 | Meta 不可用你的資料訓練模型 | Meta 可將提示詞／輸出用於訓練 |
依 Meta 文件所述，兩種方案都沒有長上下文加價。
Standard 的快取輸入價格為 $0.15/M，比新輸入便宜 8.3 倍；Contributor 更低至 $0.002/M。若工作流程會反覆帶入相同的程式碼庫上下文，成本差距會相當明顯。
「Muse Spark 1.2 很棒……價格簡直離譜。」
— r/opencode 使用者
速率限制，才是實際支出的天花板
只看每 Token 單價只看到了半邊故事，另一半是吞吐量，而兩個方案在這方面差異極大：
| 限制項目 | Standard | Contributor |
|---|---|---|
| 每分鐘請求數 | 3,000 | 60 |
| 每分鐘 Token 數 | 4,000,000 | 低得多（受每日上限限制） |
| 每日 Token 上限 | 無上限 | 約 250,000 Token／日 |
| 限制套用範圍 | 以團隊為單位 | 以團隊為單位 |
依 Meta 的定價與速率限制文件，限制是以團隊為單位，而非 API Key計算。多建幾把 Key 並不會提高吞吐量。
250K Token／日，實際能做多少程式工作？
以後文相同的工作階段模型來看，Contributor 每日約 250,000 Token 的上限會更容易理解：每一輪傳送 8,000 個輸入 Token，加上 2,000 個輸出 Token，合計 10,000 Token。照這個用量計算，約 25 輪就會碰到每日上限；這大致夠一次專注的程式開發工作階段，卻不足以支撐一整天反覆迭代的開發工作。
一場實際 Coding Session 要花多少錢？
假設一個典型的程式開發工作階段：Agent 載入 8,000 Token 的上下文，包括程式碼庫與系統提示詞，接著產生 2,000 Token 的輸出，例如程式碼修改與推理內容；整個工作階段重複這個模式 20 次。
| 方案／模型 | 每輪成本 | 20 輪工作階段 |
|---|---|---|
| Muse Spark Standard | $0.0185 | $0.37 |
| Muse Spark Contributor | $0.0012 | $0.024 |
| GPT-5.6 Terra ($2/$12) | $0.0400 | $0.80 |
| Claude Opus 5 ($5/$25) | $0.0900 | $1.80 |
完成 20 輪工作階段，Standard 的成本為 $0.37，Contributor 為 $0.024；後者大約會用掉每日 250K 上限中的 200K。
若納入快取輸入，並採用 Artificial Analysis 提出的 7:2:1 快取命中比例，Muse Spark 1.2 Standard 的混合成本可降至每百萬 Token $0.78。
Muse Spark 1.2 與競品的 API 價格比較
| 模型 | 輸入（每 1M） | 輸出（每 1M） | 混合成本* |
|---|---|---|---|
| Muse Spark 1.2 Standard | $1.25 | $4.25 | $0.78 |
| Muse Spark 1.2 Contributor | $0.10 | $0.20 | $0.04 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $12.00 | $3.00 |
| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $30.00 | $7.50 |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $25.00 | $7.00 |
| Claude Fable 5 | $10.00 | $50.00 | $14.00 |
\*Muse Spark 各列的混合成本採用 7:2:1 的快取命中：輸入：輸出比例計算，也就是 0.7 × 快取輸入 + 0.2 × 輸入 + 0.1 × 輸出。為了可比性，競品各列採用 90/10 的新輸入／輸出情境。比例方法來自 Artificial Analysis；競品價格則取自 OpenAI 與 OpenRouter。
Artificial Analysis 將 Muse Spark 1.2 列入成本效能 Pareto frontier，指出其智慧水準可與 Claude Opus 4.8 相比，而每項任務的成本約為後者五分之一。上述混合成本是特定情境下的估算，並非直接的牌價比較；若要在完全相同工作負載下比較，20 輪工作階段的表格會更具可比性。
基準測試方面，根據 VentureBeat，Muse Code 內的 Muse Spark 1.2 在 Terminal-Bench 2.1 取得 82.9%，略低於 Claude Opus 5 的 86.7%。
不同專案該選哪個方案？
方案選擇並非單純比較價格，而是要在資料敏感度、吞吐需求與可接受延遲之間取得平衡。
以下情況選 Standard：
- 你處理的是專有程式碼或客戶程式碼，資料不能脫離你的掌控
- 你需要持續超過 60 RPM 的吞吐量
- 每日 Token 用量超過 250K
- 你要整合至負載可預期的正式生產流程
以下情況選 Contributor：
- 你正在進行開源或個人專案
- 你的使用模式偏向探索與原型開發
- 你想以最低 Token 成本進行低用量探索，且可控制在 60 RPM 與約 250K Token／日以內
- 團隊可接受 Meta 使用提示詞進行訓練
延遲也是值得注意的一點。Orca Router 指出，Spark 1.2 的首 Token 時間為 26.12 秒，1.1 則是 2.90 秒，出現 9× 的退步；對於需要幾乎立即開始串流回應的工作流程來說，這並不合適。
還有一項變數：Reddit 上有多位使用者表示，Contributor 方案在部分地區受到區域限制。如果你在 API Console 裡找不到它，先確認該方案是否在你的地區開放，不要直接認定它不存在。
你也可以透過 OpenRouter 等第三方 Router 使用 Muse Spark 1.2。這類服務以相同的 $1.25/$4.25 費率提供 Standard 方案，但速率限制的架構可能不同。
常見問題
Muse Spark 1.2 有免費方案嗎？
依 Meta 定價頁面所述，API 本身沒有免費方案；Standard 與 Contributor 都採用隨用隨付計費。不過，Meta 的程式開發 Agent Muse Code 使用 Muse Spark 1.2，目前 Beta 期間可免費使用，但設有每日 Token 限制。
可以在同一個工作階段中切換 Standard 與 Contributor 嗎？
可以。根據 Meta 文件，只要呼叫不同的模型 ID 即可切換：muse-spark-1.2 與 muse-spark-1.2-contributor。不過，你所在的地區必須先啟用 Contributor 存取權。
Contributor 方案適合用於正式生產環境嗎？
前提是你的資料政策允許 Meta 使用提示詞與生成結果進行訓練。若涉及專有或客戶程式碼，請參考前述的方案選擇條件。
Muse Spark 1.2 的價格和前代相比如何？
依 Meta 文件，定價與 Muse Spark 1.1 相同：兩者的 Standard 方案均為每百萬 Token $1.25/$4.25。Contributor 方案則是 1.2 新增的選項。