Muse Video APIの使い方：公式APIなしで動画を作る経路と料金

2026年11月2日時点で、MetaはMuse Videoの動画生成APIを公開していません。Muse Videoは2026年7月7日に「プレビュー」として発表されたモデルで、提供時期は「coming soon」のまま日付がありません。開発者向けのMeta Model APIで呼べるのはMuse Spark・Muse Wonder（テキスト）やMuse Image（画像）で、モデル一覧に動画を出力するモデルはありません。いまMetaの製品としてMuseの動画を作れるのは、日本では2026年10月23日から使えるMuseアプリの中だけです。

それでもコードからMuseの動画を作りたい場合は、非公式の2経路から選びます。自分のMuseアカウントをAPIとして動かすuseapi.net（月$15、muse.aiのメールアドレスとパスワードを預ける）と、LaoZhang APIのmuse-video（POST /v1/videosで1本$0.30、5・8・10秒、720p・音声付き）です。後者は、トークンを作ってリクエストを送り、15秒ごとにポーリングして、完成したMP4をダウンロードする流れになります。

注記：laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。

数本だけ作るなら、APIを使わずMuseアプリで手作業するのがいちばん簡単です。反対に、1080pや2Kの出力が必要なら、Museはどの経路でも720p帯なので、公式APIのある別の動画モデルを選んでください。参照動画や参照音声を入れたい場合も、LaoZhangのmuse-videoは受け付けません。

Meta公式のMuse Video APIはある？2026年11月時点ではなし

Metaが公式に提供しているMuseの動画生成APIはありません。2026年7月7日のMeta公式ブログ「Introducing Muse Image and Muse Video」は、Muse Imageを「launch」、Muse Videoを「preview」と書き分けていて、Muse Videoは「coming soon to creators and Meta AI」とだけ説明しています。ネイティブ音声付きの動画モデルであることは書かれていますが、API、料金、長さ、解像度の記載はなく、公開日も示されていません。

開発者向けのMeta Model APIのモデル一覧（dev.meta.ai）を2026年11月2日時点で見ると、ホストされているのはMuse Wonder、Muse Spark、Muse Image、Muse Voice Transcribe、Segment Anything Model（SAM）の5系統です。出力はテキスト、画像、文字起こし、領域データのいずれかで、動画は「動画を読み取る」入力側にしか出てきません。Muse SparkやWonderに動画を渡して内容を説明させることはできても、動画を生成させる方法はないということです。

「Muse」という名前が二つの意味で使われている点にも注意が必要です。一つはMetaのAIエージェントアプリ「Muse」（muse.ai、iOS、Android）、もう一つはMuse Spark・Muse Image・Muse Videoといったモデル群です。Metaの開発者向けの窓口は「Meta Model API」という名前で、そこにあるのはテキストと画像のモデルです。アプリで作れる動画を、そのままAPIで呼べるわけではありません。

コードでMuse動画を作る経路：アプリ・useapi.net・LaoZhang・別モデル

Museの動画をプログラムから作れるのは、useapi.netとLaoZhang APIの2経路です。どちらもMetaが提供するものではないので、アカウントの扱い、料金のかかり方、指定できる項目がまったく違います。手作業のMuseアプリと、Museにこだわらない場合の別モデルも並べると次のようになります。

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useapi.netのMuse APIドキュメントによると、useapi.netはmuse.aiのメールアドレスとパスワードを一度登録させ、そのアカウントのログイン状態を保ったまま、アプリで作るのと同じ動画を作らせる仕組みです。Museのプランの枠をそのまま使うので本数が多いほど割安になりますが、Metaが認めたAPIではなく、自分のアカウントの認証情報を第三者に預けることになります。モデル、解像度、秒数を選ぶ設定はなく、比率やセリフはプロンプトで伝えます。同社のテストでは動画1本に60〜140秒かかり、過去24時間の動画上限に達したアカウントは1時間、動画ジョブから外されるとしています。

LaoZhang APIは、Metaの動画モデルMuseを独自に接続したと説明している経路で、自分のMuseアカウントは使いません。1本単位の課金なので少ない本数から試せて、秒数や最初のフレームなどをリクエストで指定できるのが違いです。その代わり、渡せるのは画像と続き生成の元動画だけで、参照動画や参照音声は使えません。LaoZhangの動画生成API比較ページ（2026年10月31日時点）は、1080pならSeedanceかWan、2Kや参照動画・参照音声ならMiniMax H3を案内しています。どれを選ぶかはWan 3.0・MiniMax H3・Seedance 2.5の選び方：最初の1本で見極めるを参考にしてください。

「Muse Video」という名前のWeb生成サイト（musevideos.io、musevideo.aiなど）はクレジットを買って画面で生成する形式で、Muse VideoのAPIは案内していません。musevideo.aiの説明文には「Meta Muse Video-style」とあり、中で動いているのがMetaのモデルかどうかは外から確かめられません。

日本ならMuseアプリで足りる？本数と自動化の要否で決める

日本はMuseアプリの提供国なので、手で作れる本数で足り、ほかのシステムにつなぐ必要もないならAPIは要りません。Museアプリは米国（2026年9月8日）、カナダ（9月18日）、日本（10月23日）、シンガポール（10月27日）の順に提供が始まっていて、Metaのシンガポール向け発表は「必要なことの大半は無料で、もっと使いたい人には有料プランがある」と説明しています。日本の開始日はaiagentslibraryの提供国まとめ（2026年10月31日時点）によるもので、Metaは国別の一覧を出していません。

問題は、1本の動画がどれだけ枠を使うかが公開されていないことです。Museのサブスクリプションに関するMetaのヘルプによると、Powerは月$20で週5億Museトークン、Maximumは月$100で週30億Museトークンですが、無料プランの上限も、動画1本のトークン数も書かれていません。useapi.netのテストでは無料プランで動画1本が週の枠の2〜3%を使ったとされ、単純に割ると週33〜50本ほどになりますが、これは第三者の測定で、Metaの数字ではありません。

判断の分かれ目は「コードから呼ぶ必要があるか」です。n8nやバッチ処理に組み込む、商品ごとに動画を量産する、といった使い方ならAPI経路が必要になり、自分のMuseプランを使い切りたいならuseapi.net、Museのログイン情報を預けたくない、または1本ずつ払いたいならLaoZhangになります。無料で使えるMuse動画APIはなく、無料で作れるのはMuseアプリのFreeプランの枠内だけです。ほかの無料枠は無料の動画生成AI APIはある？無料で試せる範囲と最安の方法にまとめています。

LaoZhangのmuse-videoを呼ぶ手順：トークン→作成→ポーリング→MP4

muse-videoは非同期APIで、作成リクエストはタスクIDだけを数秒で返し、動画は後から取りに行きます。手順はLaoZhang APIのMuse動画生成ドキュメント（英語）に沿っていて、次の4段階です。

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1. LaoZhang APIのトークン管理画面でトークンを作ります。グループはdefault、課金方式は「Usage first」か「Per-call」を選びます。「Usage-based only」のトークンでは呼べません。動画専用のトークンにしておくと、利用ログで課金とタスクを照合しやすくなります。
2. POST /v1/videosにモデル、プロンプト、秒数、比率を送り、返ってきたidを保存します。
3. GET /v1/videos/{id}を15秒ごとに呼び、statusがcompletedになるまで待ちます。queuedやin_progressのあいだは再送信しません。
4. 完成したタスクのvideo_urlからMP4をダウンロードします。このURLは認証ヘッダーなしで取得でき、7日で期限が切れます。

cURLで作成からダウンロードまで進める例です。jqが必要です（macOSならbrew install jq）。

export LAOZHANG_API_KEY="LaoZhang APIのキー"
export BASE_URL="https://api.laozhang.ai"

# 1. タスクを作成して id を保存
curl -s -X POST "$BASE_URL/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "muse-video",
    "prompt": "A lighthouse on a rocky coast at dawn, waves crashing on the rocks, a few seagulls flying past, slow push-in, cinematic lighting",
    "seconds": "10",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }' | tee muse-create.json
export VIDEO_ID=$(jq -r '.id' muse-create.json)

# 2. 15秒ごとに状態を確認
while true; do
  STATUS=$(curl -s "$BASE_URL/v1/videos/$VIDEO_ID" \
    -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" | tee muse-task.json | jq -r '.status')
  echo "$STATUS"
  if [ "$STATUS" = "completed" ]; then break; fi
  if [ "$STATUS" = "failed" ]; then jq -r '.error.message' muse-task.json; break; fi
  sleep 15
done

# 3. MP4を保存（completed のときだけ video_url が入る）
curl -L -o muse-video.mp4 "$(jq -r '.video_url' muse-task.json)"

secondsを省くとmuse-videoは10秒になります。比率はaspect_ratioの代わりにsize（720x1280など）でも指定できます。作成に成功すると"status": "queued"とtask_で始まるidが返り、完了したタスクにはvideo_urlが入ります。上のプロンプトはLaoZhangのドキュメントにある例をそのまま使っています。

Pythonで組み込む場合も流れは同じです。ポーリングの上限を30分にしているのは、LaoZhangが「30分まではポーリングを続け、40分たっても終わらないタスクは失敗として全額返金する」と説明しているためです。

import os
import time

import requests

BASE_URL = "https://api.laozhang.ai"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['LAOZHANG_API_KEY']}"}

# 作成：400（パラメータ誤り）や500（経路側の障害）はここで例外になり、タスクも課金も発生しない
task = requests.post(
    f"{BASE_URL}/v1/videos",
    headers=HEADERS,
    json={
        "model": "muse-video",
        "prompt": "A lighthouse on a rocky coast at dawn, waves crashing on the rocks, slow push-in",
        "seconds": "10",
        "aspect_ratio": "16:9",
    },
    timeout=120,
)
task.raise_for_status()
video_id = task.json()["id"]  # 自分のジョブIDと対応づけて保存しておく

deadline = time.time() + 30 * 60
while True:
    video = requests.get(f"{BASE_URL}/v1/videos/{video_id}", headers=HEADERS, timeout=60).json()
    if video["status"] == "completed":
        break
    if video["status"] == "failed":  # 失敗タスクは返金済み。原因を直して新しく作る
        raise RuntimeError(video["error"]["message"])
    if time.time() > deadline:  # 再送信せず、同じ id を後で確認する
        raise TimeoutError(f"{video_id} は処理中です。同じ id を後で確認してください")
    time.sleep(15)

with open("muse-video.mp4", "wb") as f:
    f.write(requests.get(video["video_url"], timeout=300).content)

OpenAIのSora 2向けに書いた/v1/videosのコードが残っているなら、modelをmuse-videoに、secondsを5・8・10のどれかに変えれば同じ形で呼べます。最初のフレームをmultipartで送るフィールド名もinput_referenceのままです。旧コードの移行先をMuse以外も含めて比べるならSora 2 APIは終了：動画の書き出しと代替APIの選び方が参考になります。

Muse動画の料金：1本・1秒・1分あたりの計算

LaoZhangのmuse-videoは秒数ではなく1本単位の料金なので、同じモデルの中では長く作るほど1秒あたりが安くなります。LaoZhang APIの公開価格表とドキュメントでは、muse-videoが5・8・10秒のどれでも$0.30、muse-video-20sが$0.55、muse-video-30sが$0.80で、比率や入力画像の有無でも変わりません。1本の価格を秒数で割ると次のとおりです。

注記：laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。

1分の動画を作るなら、10秒を6本つなぐと$0.30×6＝$1.80、30秒を2本つなぐと$0.80×2＝$1.60です。どちらも別々のクリップをつなぐ計算で、場面のつながりは保証されません。10秒のクリップをmuse-video-20sで続けて20秒にすると$0.30＋$0.55＝$0.85になり、最初から20秒で1本作る$0.55より高くなります。続き生成は「既にある1本を延ばしたい」ときの機能で、安くするための方法ではありません。これらの数字には、品質に納得できずに自分で作り直した分は含まれていません。作り直しは1回ごとに課金されます。

useapi.netと比べる場合は、useapi.netの月$15がLaoZhangの10秒動画何本分かで考えると分かりやすくなります。$15÷$0.30＝50本なので、月に10秒動画を50本以上作り、しかもMuseプランの枠内に収まるならuseapi.netのほうが安く、それより少なければLaoZhangのほうが安く済みます。useapi.net側では別途Museのプラン代がかかる場合もあります。ほかの動画生成モデルを含めた相場はAI動画生成の料金相場：1秒あたりと1本あたりのコストで確認できます。

画像から動画、首尾フレーム、続き生成のパラメータと制限

最初のフレームを画像で決める、最初と最後の画面を指定する、既存の動画を延ばす、の三つは同じPOST /v1/videosにフィールドを足すだけで使えます。最初のフレームはimage（公開URLかdata:image/...;base64,形式）で渡し、ローカルファイルをmultipartで送るときのフィールド名はinput_referenceです。最後のフレームはlast_frame、被写体やスタイルの参考にする画像はreference_imagesに4枚まで入れられ、画像は1枚10MBまでです。

LaoZhangが2026年10月30日に公開前に行った自社テストでは、imageとlast_frameを渡した8秒のクリップは最初と最後の画面が入力画像に近い構図になったものの、ピクセル単位で同じにはなりませんでした。reference_imagesはこのテストで2枚の組み合わせだけが試されています。negative_prompt、style、camera_motionはモデルに転送されますが効果は確認されておらず、生成のヒントとして扱うのが無難です。seedを送っても同じ動画が再現される保証はありません。

続き生成はmuse-video-20sとmuse-video-30sだけが受け付けます。元動画は誰でもダウンロードできるhttpsのMP4で10秒以内という条件があり、LaoZhangが返したvideo_urlもそのまま使えます。結果には元動画が含まれるため、5秒の動画をmuse-video-20sで続けると10秒が足されて15秒の動画になります。

curl -s -X POST "$BASE_URL/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $LAOZHANG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-raw '{
    "model": "muse-video-20s",
    "prompt": "The boat drifts into the morning mist as the sun rises over the sea",
    "video_url": "https://example.com/boat-5s.mp4"
  }'

ローカルの画像を最初のフレームにする場合は、-H "Content-Type: application/json"を付けずに-F model=muse-video -F prompt="..." -F seconds=5 -F aspect_ratio=9:16 -F input_reference=@./cat.jpgのように送ります。

出力仕様：720p・24fps・音声付き、1080pを指定しても変わらない

Muse動画の出力は720p帯・24fps・音声付きで、解像度とフレームレートは変えられません。LaoZhangが2026年10月30日にffprobeで測った結果では、比率ごとのサイズは次のとおりで、どれも24fpsでAAC音声トラックが付いていました（各比率ともmuse-videoの5秒で1回ずつ）。

同じテストでresolution: "1080p"とfps: 30を送ってもエラーにはならず、出力は720p・24fpsのままでした。音声はオフにできないので、無音の素材が欲しい場合はダウンロード後にffmpeg -i muse-video.mp4 -an -c:v copy muse-silent.mp4のように音声トラックを外します。useapi.net経由のアプリ出力も「約10秒・720p・音声付き」とされていて、解像度はどの経路でも同じ帯です。

待ち時間は、LaoZhangの同じテストで5〜10秒のクリップが約1.5〜2.5分、20秒が約3〜4分、30秒が最長で約11分でした。記録が残っている10秒・16:9の2本は約103秒と約395秒で、混雑時は5分を超えることがあるとLaoZhangのドキュメントも書いています。少ない本数のテストなので、バッチ処理では1本ごとの待ち時間を固定せず、ポーリングで完了を確かめる設計にしておくのが安全です。

課金されるエラーとされないエラー：400と500は無料、再送信は再課金

LaoZhangのmuse-videoは、タスクが作られた時点で課金され、失敗したタスクは全額返金されます。逆に言えば、タスクが作られずにエラーが返ったときは課金されず、タスクが作られた後に再送信すると、そのたびに新しい課金になります。状況ごとの扱いは次のとおりです。

2026年11月1日23時37分（UTC）に、defaultグループのPer-callトークンで、わざと誤ったリクエストを3件送りました。muse-videoにseconds: "12"を指定するとseconds must be 5, 8, 10 for muse-video.、muse-videoにvideo_urlを付けるとvideo_url (continue a video) needs muse-video-20s or muse-video-30s.、参照画像を5枚送るとSend at most 4 reference_images.が、いずれもHTTP 400で約1秒以内に返りました。送信前後でアカウントの累計利用額は変わらず、3件とも課金されていません。

同じ日の23時37分から翌11月2日0時7分（UTC）にかけて、正しい形式の作成リクエスト（LaoZhangのドキュメントの灯台の例そのものを含む）を2種類のトークンで繰り返し送ったところ、すべて約1.2秒で{"error":{"code":"task_protocol_error","message":"Task protocol request failed","type":"new_api_error"}}のHTTP 500が返りました。タスクIDは発行されず、累計利用額も変わっていません。リクエストの誤りではなく経路側の障害で、この時間帯には完成した動画を得られていません。上の出力仕様と待ち時間がLaoZhang自身の10月30日のテストに基づいているのはこのためです。

Muse Video APIのよくある質問

Muse Imageには公式APIがありますか？

あります。2026年11月2日時点のMeta Model APIのモデル一覧には、画像を出力するモデルとしてMuse Imageが載っています。Metaの公式APIで扱えないのは動画の生成だけで、画像生成ならMeta Model APIから直接呼べます。

Muse Videoの画質や苦手な場面は？

Metaは2026年7月の発表で、Muse Videoがテキストからの動画生成でArenaの人間評価Elo 3位（2026年7月5日時点）だったとしています。一方で、音声と映像の同期と、速い動きを物理的に正しく描くことは改善中の弱点として自ら挙げています。セリフの口元を合わせたい動画や、スポーツのような速い動きの多い動画では、作る前に数本で確かめてから量産に進むほうが安全です。

Meta公式のMuse Video APIが出たらコードを書き直す必要はありますか？

2026年11月2日時点でMetaは公式APIの仕様を公開していないため、エンドポイントやパラメータが/v1/videosと同じになるかは分かりません。非公式経路で組むなら、作成・ポーリング・ダウンロードの部分を一つの関数にまとめておくと、公式APIが出たときにその部分だけ差し替えられます。