Muse Spark 1.1 API 定价指南：访问方式与新变化

Muse Spark 1.1 于 2026 年 7 月 9 日发布，作为 Meta Superintelligence Labs 迄今为止最强的用于 agentic work 和 coding 的模型。它运行在 Meta 全新的 Meta Model API 上，价格为每百万输入 tokens 1.25 美元、每百万输出 tokens 4.25 美元，每个新账户还可获得 20 美元免费额度。最引人注目的是：公开预览仅限美国，新用户需要加入等待名单，而且 Meta 目前有意将其排除在 OpenRouter 等第三方平台之外。

与今年 4 月的原始 Muse Spark 不同，后者从未离开仅面向特定合作伙伴的私有预览版，1.1 是开发者真正可以基于其进行构建的第一个版本。它是一个为端到端 agent、仓库级编码和原生多模态感知而优化的 reasoning model，并带有 computer-use 模式，可根据自然语言目标驱动真实桌面。对于美国以外的开发者，或任何今天就需要生产环境访问权限的人来说，作为其基准对比的 Claude 和 GPT 模型已经可在全球范围内使用，而且通常价格低于 Muse Spark 自身。

Muse Spark 1.1 有什么新内容

最初的 Muse Spark 于 2026 年 4 月由 Meta Superintelligence Labs（MSL）发布，这是 Meta 去年在首席 AI 官 Alexandr Wang的带领下组建的部门，旨在缩小与 OpenAI、Google 和 Anthropic 之间的差距。它是 MSL 自 Llama 4 系列以来的首个模型，也是 Meta AI 工作全面重组后的首个产品。

Muse Spark 1.1 于 7 月 9 日发布，将那个研究模型转变为开发者产品。Wang 称它相较原版是一次“阶跃式”提升，而跟踪 Meta API 列表的账号报告称，在整个评估套件中大约提升了 43 分。内部上，Muse Spark 系列的代号是 Avocado；Meta 表示，一个代号为 Watermelon 的更大模型已经在训练中，但尚未公布发布日期。此次发布也恰逢 Muse Image（代号 Mango）上线，这是 Meta 来自 MSL 的首个图像生成模型。

此次升级重点聚焦于 Meta 表示开发者最常提出需求的三个方面：

• 端到端 agentic 工作流，具备更好的多轮记忆和长上下文连贯性，使 agent 能在长会话中始终保持思路连贯。

• 高级编码，具备更强的生成和调试能力，支持跨语言的仓库级编辑，以及更可靠的 tool calling。

• 原生多模态感知，使 model 能在一次调用中对图像、视频和文档输入进行推理。

Meta 在其 API 页面上还列出了100 万 token 的上下文窗口，这正是让那些长时间的 agentic 会话和大型仓库编辑变得可行的原因。

真正重要的能力：智能体、代码和计算机使用

来自 Meta 的 Model Cookbook 的三个模式展示了 Muse Spark 1.1 的目标定位。

计算机使用。 给定一个用自然语言描述的目标，例如“找到扫雷游戏，打开它，然后开始玩”，模型会在一个一次性沙箱中控制一台真实的 Linux 桌面。它先在空白屏幕上找到应用，启动它，然后通过观察来进行游戏：截图、分析棋盘、点击，再截图。它不会接触你的机器；它只能看到像素，并回传鼠标和键盘操作。更换目标，同样的循环就可以驱动任何 GUI 应用程序。

多智能体编排。 一份 recipe 组建了一个四角色的产品工作室（产品经理、后端、前端和技术写作者，全部运行 muse-spark），将一个一句话的创意转化为可运行的应用以及发布文案。真正有趣的是协调方式：各个专家只能通过共享看板上的线程评论进行协商，工作按照真实的任务依赖关系而不是轮询来排序，而产品经理是唯一裁决者，但它没有终端，因此无法自行实现任何东西。每一个决策都是可审计的评论。

内置网页搜索。 在任何 Responses API 调用中将 {"type": "web_search"} 作为工具添加，模型就会获取实时信息，综合生成答案，并返回内联引用，无需构建检索栈。

一个会影响成本的技术说明：Muse Spark 是一个 推理模型。它在回答之前会先思考，这些思考 token 会显示为 usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens，并按输出计费。你可以通过 reasoning_effort（从 minimal 到 xhigh）来控制思考深度，因此根据任务匹配合适的 effort 是影响账单的主要杠杆。

Muse Spark 1.1 API 定价说明

Muse Spark 的标价已由 Meta 确认，并由 CNBC 和 Reuters 报道：

当 $20 额度用完后，计费将按量付费。由于这是一个推理模型，模型的内部思考会按输出费率计费，因此高强度推理工作负载的成本会高于按每个 token 标示的价格所暗示的水平。一个包含 100,000 个输入 token 和 30,000 个输出 token（包括推理）的请求，按标价计算大约为 $0.25。对于简单任务，请调低 reasoning_effort。

它在市场上处于什么位置？据路透社报道，Muse Spark 1.1 的定价高于OpenAI 的入门级 GPT-5 mini 和 Anthropic 的低成本 Claude Haiku 4.5，但低于Anthropic 更高端的 Claude Sonnet 4.6。王称这是一种“非常激进且有吸引力”的定价，旨在随着高强度使用而扩展。作为参考，以下是它与 Meta 正在压低价格的 Sonnet 级 Claude 模型的对比：

Sonnet 级别的 Claude 在 Artificial Analysis 的独立智能指数中领先，而这正是 Muse Spark 试图追赶的模型。通过像 AIReiter 这样的 Anthropic 兼容中继，它的价格大约为输入 $0.60、输出 $3.00，低于 Muse Spark 自身的价格，且无需等待名单或仅限美国的限制。如果目标是前沿模型的原始单 token 成本，那么 Muse Spark 所对标的那些模型已经更便宜、更容易接触到了。

如何获取 API 访问权限，以及注意事项

Muse Spark 1.1 可通过 Meta Model API 使用，目前处于公开预览阶段。如果你能访问，设置非常简单：

• 注册于 Meta Model API 开发者门户；每个账号都会获得 20 美元的免费额度。

• 目前仅限美国。 一些早期合作伙伴已经获得访问权限；新用户可以加入等候名单，并会随着时间推移逐步获准使用。

• 它目前不在第三方平台上。 CNBC 报道称，Meta 正在刻意将 API 访问限制在自家产品与服务中，而不是将其发布到像 OpenRouter 这样的市场上，因此你目前无法通过许多开发者已经在使用的聚合器访问它。

该 API 可与两个 SDK 家族即插即用兼容：OpenAI SDK（Chat Completions 和 Responses 格式）以及 Anthropic SDK（Messages 格式）。将现有客户端指向 https://api.meta.ai/v1，将 model 设置为 muse-spark-1.1，并保留你的代码。按照 Meta's Cookbook，最小调用如下：

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="用一句话解释工具调用循环。",
)
print(resp.output_text)

除了 API 之外，Muse Spark 1.1 现已在 Meta AI 应用和 Meta AI 网站的思考模式中上线。路透社报道，Meta 预计它将取代为 WhatsApp、Instagram、Facebook 以及 Meta 智能眼镜上的聊天机器人提供支持的 Llama 模型。

Muse Spark 1.1 与 Claude 和 GPT：它的定位

根据 Meta 自身公布的基准测试，Muse Spark 1.1 处于 agentic 领域的顶端或接近顶端：OSWorld 计算机使用得分为 80.8，MCP Atlas scaled tool use 为 88.1，此外 JobBench 为 54.7，带工具的 Humanity's Last Exam 为 62.1，Finance Agent v2 为 57.2。Meta 表示，这些数据使其在 agentic 任务上可与 GPT-5.5 和 Anthropic 的 Opus 4.8 相媲美。这些都是厂商报告的数据，因此应将其视为 Meta 的说法，而非已经定论的事实。

独立评测情况仍在追赶中。Artificial Analysis对原版4月发布的 Muse Spark 评出的 Intelligence Index 为 52，落后于 Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6，而 1.1 版本尚未经过独立基准测试。X 和 Reddit 上的社区讨论也反映出这种分歧：它在 agent 和工具使用方面表现强劲，但也有人指出，在像 SWE-Bench 这样的纯编码基准上，成熟的编程模型仍然更占优势。客观地说，Muse Spark 1.1 确实是 agentic 和 computer-use 工作中的一个真正竞争者，而在 coding 方面，它更像是差距正在迅速缩小，而非已经确立领先。

你应该基于 Muse Spark 1.1 构建吗？

Muse Spark 1.1 对大多数团队来说，并不是一个明确的“现在就切换”的选择。它更像是一个强烈的“密切关注、在你能上手时先做原型”的信号，同时也提醒人们：Meta 已经重返前沿模型竞赛，而且其定价正在给整个行业带来压力。

常见问题

Muse Spark 1.1 适合做什么？

代理式工作流、工具使用和计算机使用任务：操作桌面、协调多智能体团队，以及借助工具运行长时间的多步骤作业。它还原生支持图像、视频和文档输入，并且擅长编码和调试。Meta 将其定位为在代理式工作中最强；但在纯编码方面的领先地位则不太确定。

Muse Spark 1.1 API 的费用是多少？

每百万输入 tokens 1.25 美元、每百万输出 tokens 4.25 美元，新账户可获得 20 美元免费额度，之后按量付费。其内部思考 tokens 按输出费率计费，因此随着 reasoning_effort 设置提高，实际成本也会上升（请参见定价部分）。

如何获取 Muse Spark API 的访问权限？

通过 Meta Model API 公测预览，目前仅限美国。到 Meta 的开发者门户注册可获得 20 美元免费额度；新用户会随着时间从等待名单中逐步加入。Meta 目前未在 OpenRouter 等第三方平台上列出，因此目前通过 Meta 直接访问是唯一官方途径（参见访问部分）。

Muse Spark 是开源的吗？

不。与 Meta 早期的 Llama 模型不同，Muse Spark 是专有的，且访问需付费。王表示，MSL 正在开发一个 Muse Spark 的开源版本，但尚未给出发布日期。

我可以在美国以外使用 Muse Spark 1.1 吗？

目前还不能通过官方的 Meta Model API。公开预览仅限美国用户，并且需要等待名单，因此美国以外、当前需要前沿 agentic 或 coding 模型的开发者通常会使用竞争对手的 Claude、GPT 或 Gemini 模型。

总结

Muse Spark 1.1 是一款能力强大的 agentic 和 coding 模型，具备实用的 computer-use 模式、可直接替换的 OpenAI 和 Anthropic SDK 兼容性，以及由 20 美元免费额度支持的极具竞争力的 $1.25/$4.25 定价。问题在于访问限制，因为该预览仅限美国、需要排队等候，且未在 OpenRouter 上提供。因此，对大多数开发者来说，当前实际可立即使用的前沿选项是 Muse Spark 试图超越的 Claude 和 GPT 模型。

相关文章： Claude API 定价指南 2026 和 GPT-5.6 定价指南 涵盖了 Muse Spark 1.1 所压低价格并追赶的那些模型。