AIREITERMuse Spark Open 的主流價格是每百萬 input token $1.25、每百萬 output token $4.25。實際選哪個 endpoint，關鍵不只在單價，還包括 checkpoint 是否可確認、context 上限、資料保留條款與區域控管；在即時速度比較裡，這些差異絕非小事。
供應商怎麼選：先看這張比較表
多數 Muse Spark Open 供應商公布的 token 單價相同，真正拉開差距的是 context 上限、checkpoint 證據、隱私控制、可用性與路由行為。
| 路由 | Input／1M | 快取 input／1M | Output／1M | 公布的 context | Checkpoint 證據 | 資料保留與區域資訊 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Modal 共用 endpoint | $1.25 | $0.15 | $4.25 | 1M | 標示 Muse Spark Open、NVFP4、Muse Model License | 模型頁面未公布區域或資料保留條款 |
| Groq limited preview | 模型頁面未公布 | 未公布 | 未公布 | 131,072 | 標示 meta-models/muse-spark-open；TruePoint serving | 直接服務條款與帳戶定價仍須自行確認 |
| OpenRouter | $1.25 | 支援的 endpoint 為 $0.15 | $4.25 | 最高 1,048,576 | 路由為 meta/muse-spark-open；可選擇底層供應商 | 提供供應商篩選與 ZDR 控制；另有獨立的 US/EU in-region endpoint |
| Vercel AI Gateway | $1.25 | 列出的項目為 $0.15 | $4.25 | 顯示的五家供應商皆為 1M | 路由為 meta/muse-spark-open；支援供應商 allowlist | 提供 ZDR 路由選項；顯示的資料列中只有 Fireworks 明確標示為 US |
| 自行託管官方權重 | 基礎設施成本 | 自行負擔快取成本 | 自行負擔運算成本 | 最高 1,048,576 | 可釘選精確的 BF16 或 NVFP4 repository revision | 儲存位置與區域由你控制，但須遵守 Muse Model License |
$1.25／$0.15／$4.25 是以模型 token 為基準的價格。帳戶額度、gateway 條款、未提供快取支援，以及各供應商不同的計費規則，都可能改變最終帳單。
預設建議：選擇可明確設定供應商 allowlist 的 gateway，不要接受不透明的路由。工作負載超過 131K token 時，應選擇已確認支援完整 context window 的 endpoint；只有在 preview 存取資格與 131K 上限都符合需求時，才考慮 Groq。
Muse Spark Open 不是 Muse Spark 1.3 的別名
Muse Spark Open 是官方獨立發布的模型，擁有不同的 checkpoint 名稱。Meta 並未表示它與封閉式 muse-spark-1.3 endpoint 使用相同 checkpoint，因此正式環境文件不應將兩個名稱視為可互換。
Meta 在 2026 年 10 月 15 日發布 Muse Spark Open。官方部署指南列出 BF16 模型為 meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B，NVFP4 模型為 meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4。Meta 指出，該模型總參數量為 8160 億，每個 token 啟用 420 億參數，context window 為 1,048,576 token。
Meta Model API 價格表將 muse-spark-1.2、muse-spark-1.3 與 Contributor 變體列為不同的託管產品。它們同樣提供 1M context，且採用相同的 Standard 價格表，但 Meta 的 Open 發布與部署文件都沒有將 Muse Spark Open 對應為 1.3。
供應商 slug 不是加密學意義上的身分證明。自行託管者應釘選 repository revision；使用託管服務者則應記錄模型 slug、供應商、路由、日期與可取得的 revision metadata。
牌價一致，實際成本未必相同
Muse Spark Open API 的主流價格為：每百萬新 input token $1.25、每百萬快取 input token $0.15、每百萬 output token $4.25。Modal、Vercel 顯示的供應商與 OpenRouter 列出的供應商，價格都收斂至這個水準。
| 工作負載 | Input | 快取 input | Output | 預估成本 |
|---|---|---|---|---|
| 短 agent 回合 | 10,000 | 0 | 2,000 | $0.0210 |
| Repository 問題查詢 | 30,000 | 0 | 2,000 | $0.0460 |
| 重複使用大型 context 的回合 | 12,000 新 token | 90,000 快取 token | 1,000 | $0.03275 |
| 同一回合但未使用快取 | 102,000 新 token | 0 | 1,000 | $0.13175 |
計算公式如下：
cost = fresh_input × $1.25/M + cached_input × $0.15/M + output × $4.25/M
若可重複使用的 100K-token 前綴達到 90% cache hit，範例成本會從 $0.13175 降至 $0.03275，減少 75%。前提是 endpoint 採用 cache-read 計費，且 prompt 前綴可維持可快取狀態；在 2026 年 10 月 16 日擷取的 OpenRouter provider table中，Nebius 沒有顯示獨立的 cache-read 價格。
output 管控同樣重要，因為每個 output token 的價格是新 input token 的 3.4 倍。Vercel 的模型文件指出，reasoning token 通常會算入 output 用量，但實際報表與計費方式可能因供應商而異。
每百萬 input $0.10、output $0.20 的 Contributor 價格，屬於 Meta 託管的 Muse Spark 1.2 與 1.3 Contributor 產品，不適用於 Muse Spark Open。Meta 的定價模式文件指出，Contributor 的 prompts、code、files、context 與 responses 可能用於訓練日後的 Meta 模型；Standard 內容則不會用來訓練 Meta 模型。
實際可用 context 取決於部署方式
Muse Spark Open 在模型層級支援 1,048,576 token，但 API 供應商可能只開放其中一部分。Groq 的官方 limited-preview 頁面將 context 和 output 上限都設為 131,072 token。
Modal 的共用 endpoint 公布為 1M context。Vercel 的模型表格在 2026 年 10 月 16 日顯示，Fireworks、Baseten、Together AI、Modal 與 Nebius 都是 1M。OpenRouter 公布的模型 context 精確為 1,048,576 token，但實際運作行為仍取決於選定的 endpoint。
| 服務介面 | 顯示的 context | 顯示的最大 output | 重要注意事項 |
|---|---|---|---|
| 官方自行託管 vLLM 設定 | 1,048,576 | 由請求定義，但受限於 context 預算 | Meta 建議工作負載不需要完整 context 時調低 --max-model-len |
| Modal 共用 endpoint | 1M | 模型頁面未說明 | 遷移前應確認請求與 modality 限制 |
| Vercel 顯示的供應商 | 1M | 1M | Prompt 與 response 共用 context 預算 |
| OpenRouter 模型路由 | 1,048,576 | 依 endpoint 而定 | 若上限必須保持穩定，應釘選供應商 |
| Groq limited preview | 131,072 | 131,072 | 最多五張圖片；需經組織核准 |
Meta 的部署指南指出，full-attention KV memory 會隨 context 增加，並建議在工作負載不需要較長 context 時降低 --max-model-len。Prompt、媒體、tool schema、tool result、reasoning 與 output，都必須計入 endpoint 的共用預算。
正式上線前，請測試高於預期第 95 百分位 prompt 長度的請求。能成功處理 20K token，並不代表 500K-token 工作流程也能正常運作。
資料保留與區域路由，必須逐一驗證 endpoint
「不用於訓練」、「zero data retention」與「in-region processing」是三種不同控制項。正式資料要送往哪一條路由，就必須針對該路由確認每一項條件。
| 服務介面 | 訓練用途證據 | 資料保留／ZDR 證據 | 區域控制 |
|---|---|---|---|
| Meta Model API Standard Spark | 內容不會用於訓練 Meta 模型 | 引用的價格頁面未提出一般 Spark ZDR 承諾 | 產品頁面稱已擴大全球存取範圍，但未提供國家矩陣 |
| Meta Model API Contributor Spark | 內容與 responses 可能用於訓練日後的 Meta 模型 | Contributor 並非隱私方案 | 可用性依產品與帳戶而異 |
| OpenRouter | 依供應商政策而定 | 僅限 ZDR 的路由與供應商 metadata | us.openrouter.ai 與 eu.openrouter.ai |
| Vercel AI Gateway | 依供應商政策而定 | zeroDataRetention 路由選項 | 供應商 metadata；擷取的表格僅明確標示 Fireworks 為 US |
| 直接使用託管供應商 | 確認直接簽訂的協議 | 確認直接簽訂的協議 | 確認部署區域與 subprocessors |
在 2026 年 10 月 16 日查詢時，OpenRouter 的供應商目錄將 Modal、Groq 與 Nebius Token Factory 分類為 zero-retention 供應商。該目錄描述的是 OpenRouter 生態系中的路由，不能取代直接與供應商簽約時適用的安全條款。
在傳送私有 repository 或受監管資料前，請依下列順序驗證：
- 選定精確的模型與底層供應商，不要使用無限制的自動路由。
- 要求 ZDR 或合約明定的保留期限；僅有「不用於訓練」並不足夠。
- 若處理位置是強制要求，請選擇 US 或 EU 的 regional endpoint。
- 停用 gateway、observability 與應用程式本體的內容記錄，或使其刪除期限彼此一致。
- 保存可識別實際使用路由的 response metadata。
- 加入 web search、file storage、remote tools 或其他 subprocessors 後，再次檢查政策。
依部署風險選擇路由
最適合的 Muse Spark Open API 路由，取決於哪項限制會讓部署失敗。速度快照會受到負載、prompt 長度、區域與路由影響，因此應將其視為觀測結果，而不是長期排名。
| 需求 | 建議路由 | 原因 |
|---|---|---|
| 完整 context 的 repository 或文件分析 | Modal、釘選的 1M OpenRouter 供應商，或已驗證的 Vercel 供應商 | 公布 1M context，可避開 Groq 的 131K 上限 |
| Gateway 顯示出較強吞吐量 | 重新測試 Baseten，結果穩定後再釘選 | Vercel 在 2026 年 10 月 16 日顯示 Baseten 為 269 TPS，OpenRouter 顯示為 249 TPS；兩者皆為即時 telemetry 快照 |
| 低於 131K 的低延遲工作負載 | Groq preview，前提是已核准且定價可接受 | Groq 公布約 350+ TPS，但 context 上限為 131,072 |
| 透過 gateway 使用 ZDR | 採用具 ZDR 強制機制的 OpenRouter 或 Vercel | 兩者都提供路由控制；仍應確認合格 endpoint 與快取影響 |
| 嚴格限定在 US 或 EU 處理 | OpenRouter in-region endpoint 加上供應商 allowlist | 區域限制與供應商身分是分開強制執行的 |
| 最高程度的 checkpoint 可重現性 | 自行託管官方 repository revision | 託管路由名稱不會揭露 checkpoint hash 或 runtime build |
| 最低成本的非敏感實驗 | Muse Spark 1.3 Contributor，不是 Muse Spark Open | Input 為 $0.10/M、output 為 $0.20/M，但須同意訓練用途，且 Meta rate limit 較低 |
對一般 coding-agent 團隊而言，建議在正式環境釘選一個完整 context 的供應商，並準備第二個相容供應商做 failover。透過 gateway 強制資料保留與區域限制、限制 reasoning output，並在評估過程中記錄供應商 metadata。
若 131K 上限或 limited-preview 核准流程會阻礙工作負載，就不要只因速度而選擇 Groq。也不要讓 gateway failover 跨越資料保留或區域邊界。除非組織接受 Meta 的訓練用途條款，否則不要將私有程式碼送到 Contributor endpoint。
Muse Spark Open API 定價常見問題
Muse Spark Open 每百萬 token 要多少錢？
常見的託管基準價格是每百萬 input token $1.25、支援時每百萬快取 input token $0.15，以及每百萬 output token $4.25。帳戶額度、快取支援與供應商計費規則，都可能影響實際成本。
Muse Spark Open 有 Contributor 價格嗎？
沒有。Meta 的發布與部署文件中，未出現官方 Muse Spark Open Contributor endpoint。每百萬 input $0.10、output $0.20 的 Contributor 價格，適用於允許訓練用途的託管 Muse Spark 1.2 與 1.3 變體。
Reasoning token 會以 output token 計費嗎？
Vercel 表示 reasoning token 通常會計入 output 用量，但報表與計費可能因供應商而異。除非選定的 endpoint 文件另有規定，否則應按 output 價格為其編列預算。
API 是否相容 OpenAI？
Modal將其共用 endpoint 稱為 OpenAI-compatible，Groq則提供 OpenAI 風格的 client 範例。Meta 的部署指南記載 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp、MLX 支援 OpenAI-compatible HTTP，而 Unsloth 支援 OpenAI/Anthropic-compatible HTTP。實際支援的參數與 modality 仍有差異。
有免費試用嗎？
Vercel 模型頁面在 2026 年 10 月 16 日表示，尚未付款的使用者每 30 天可獲得 $5 AI Gateway credits。這應視為隨時間變動的帳戶優惠，而非模型本身附帶的免費方案。
資料來源： Meta 發布公告 · Meta 部署指南 · Meta 定價與 rate limits · Modal 模型頁面 · Groq 模型頁面 · OpenRouter 模型頁面 · Vercel AI Gateway 模型頁面