# Muse Video APIの使い方：公式APIなしで動画を作る経路と料金

> Meta公式のMuse動画APIは2026年11月時点でありません。コードで作るならuseapi.net（月$15）か、1本$0.30のLaoZhang muse-videoです。

- URL: https://blog.laozhang.ai/ja/posts/muse-video-api
- Published: 2026-11-02
- Updated: 2026-11-02
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ja/about)
- Topic: AI 動画生成
- Tags: Muse Video, Meta Muse, 動画生成API, LaoZhang API, useapi.net

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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](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。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」](https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-image-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）](https://dev.meta.ai/docs/models)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。

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

| 経路 | 費用 | 必要なアカウント・条件 | 指定できること | 自動化 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Museアプリ（muse.ai、iOS、Android） | Free、Power 月$20、Maximum 月$100。1本あたりの消費量は非公開 | Museアカウント、提供国（日本を含む）、18歳以上 | 比率やセリフはプロンプトで伝える | 手作業のみ |
| useapi.net | 月$15＋自分のMuseプラン。プランの枠内なら1本ごとの追加費用なし | 米国・カナダ・日本・シンガポールで作ったMuseアカウントのメールアドレスとパスワード | 約10秒・720p・音声付きで固定。画像9枚・動画3本・音声3本まで入力でき、引用符で囲んだセリフを話す | REST APIとMCPサーバー |
| LaoZhang API `muse-video` | 1本$0.30（5・8・10秒）、20秒$0.55、30秒$0.80 | LaoZhangの`default`グループのトークン。Metaアカウントは不要 | 秒数、比率、最初と最後のフレーム、参照画像4枚まで、続き生成 | REST API（`/v1/videos`） |
| 「Muse Video」を名乗るWeb生成サイト | クレジット制 | 各サイトのアカウント | 実際に動いているモデルは公開されていない | APIの記載なし |
| 公式APIがある別の動画モデル | モデルごとに異なる | 各APIのアカウント | 1080p・2K、参照動画、参照音声など | REST API |

[useapi.netのMuse APIドキュメント](https://useapi.net/docs/api-muse-v1)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](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/video-generation-guide)（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](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/wan-3-vs-minimax-h3-vs-seedance-2-5)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](https://about.fb.com/news/2026/10/muse-is-now-available-in-singapore-the-worlds-first-personal-ai-agent-built-for-everyone/)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](https://www.aiagentslibrary.com/blog/meta-muse-availability/)（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](https://www.meta.com/help/subscriptions/1021145227643680/)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](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/best-free-ai-video-api)にまとめています。

![1080p・2Kが必要か、コードから呼ぶ必要があるかで、別モデル・Museアプリ・useapi.net・LaoZhangのmuse-videoに分かれる経路の選び方](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/muse-video-api/img/muse-video-route-picker.webp)

## 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）](https://docs.laozhang.ai/en/api-capabilities/muse-video-generation)に沿っていて、次の4段階です。

*注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。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. [LaoZhang APIのトークン管理画面](https://api.laozhang.ai/token)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。一緒に返る`progress`は残り時間の目安になりません。本サイトの1本では0→30→10→27→95→100と途中で値が戻ったので、判断には`status`だけを使います。
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`）。

```bash
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。

```python
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()
    # progress は途中で戻ることがあるので使わず、status だけで判断する
    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](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/sora-2-api-discontinued)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](https://api.laozhang.ai/api/pricing)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](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。*

| モデル | 長さ | 1本 | 1秒あたり |
| --- | --- | ---: | ---: |
| `muse-video` | 5秒 | $0.30 | $0.06 |
| `muse-video` | 8秒 | $0.30 | $0.0375 |
| `muse-video` | 10秒 | $0.30 | $0.03 |
| `muse-video-20s` | 20秒 | $0.55 | $0.0275 |
| `muse-video-30s` | 30秒 | $0.80 | 約$0.0267 |

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](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/how-much-does-ai-video-generator-cost)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。

本サイトは2026年11月2日に、最初のフレームの指定を1回だけ試しました。1本目の動画から切り出した16:9（1280×720）の画像を`input_reference`で送り、`aspect_ratio: "9:16"`と5秒を指定したところ、720×1280の動画は返ってきたものの、1コマ目は送った画像そのものでも、その切り抜きでもありませんでした。同じ紙の舟、歩道の縁石、店の看板が入った同じ場面を縦長に描き直した画面から始まり、プロンプトで頼んだ動き（舟が排水溝の格子に落ちていく）は最後までに起きていました。画像と出力の比率が食い違った1回だけの結果で、比率をそろえた場合は本サイトでは試していません（LaoZhangの10月30日のテストでは、最初のフレームの指定は「機能した」とされています）。この1回からのアドバイスとしては、送った画像をそのまま1コマ目にしたいなら、出力と同じ比率に切り抜いた画像を送るほうが無難です。

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。

```bash
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。この例なら`cat.jpg`も縦長（9:16）にしておきます。

## 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）。

| `aspect_ratio` | 出力サイズ |
| --- | --- |
| `16:9` | 1280×720 |
| `9:16` | 720×1280 |
| `1:1` | 960×960 |
| `4:3` | 1088×816 |
| `3:4` | 816×1088 |

本サイトが2026年11月2日に作った2本も、ffprobeで見ると16:9の10秒が1280×720、9:16の5秒が720×1280で、どちらも24fps、長さは指定どおり10.000秒と5.000秒でした。1:1・4:3・3:4は本サイトでは試していません。LaoZhangの10月30日のテストでは、`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。

音声はオフにできません。本サイトの10秒の1本にはAAC-LC・24kHz・モノラルの音声トラックが入っていて、無音ではなく実際に音が鳴っていました（平均音量−24.5dB）。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、本サイトの2本ではタスクの作成から完了まで、10秒・16:9の1本が154秒、最初のフレームを付けた5秒・9:16の1本が116秒でした。どちらも1回ずつの観測で、平均ではありません。LaoZhangの10月30日のテストでは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、記録が残っている10秒・16:9の2本は約103秒と約395秒でした。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。どれも少ない本数の記録なので、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。

| 状況 | 返ってくるもの | 課金 | 対処 |
| --- | --- | --- | --- |
| 秒数、続き生成のモデル、参照画像の枚数の誤り | HTTP 400と英語のエラーメッセージ（タスクIDなし） | なし | メッセージどおり直して送り直す |
| 経路側の障害 | HTTP 500 `task_protocol_error`（タスクIDなし） | なし | 時間をおいて同じリクエストを送り直してよい |
| 画像リンクの取得失敗、モデルが動画を返さないなど | `status: "failed"`と`error.message` | 全額返金 | 原因を直して新しいタスクを作る |
| 手元のタイムアウト、`queued`・`in_progress`のまま | まだ処理中のタスク | 作成時に課金済み | 送り直さず、同じ`id`をポーリングし続ける |
| 40分たっても終わらない | 失敗扱い | 全額返金 | 新しいタスクを作る |

![muse-videoの作成・15秒ごとのポーリング・MP4保存の流れと、400と500は課金なし、failedは全額返金、処理中の再送信は再課金になる位置](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/muse-video-api/img/muse-video-billing-flow.webp)

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（UTC）からは、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種類のトークンで送っても、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。その後も約10分おきに送り直しましたが、少なくとも翌11月2日3時28分（UTC）まで同じ500が続き、3時58分（UTC）の作成でようやくタスクIDが返りました。500が返っているあいだはタスクIDが発行されず、累計利用額も一度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だったということです。作成時に5xxが返ってidがないときは時間をおいて同じリクエストを送り直し、400が返ったときはリクエストのほうを直す、という使い分けで足ります。

復旧後に作った2本（出力仕様と待ち時間で紹介したもの）は、それぞれ累計利用額が$0.30ずつ増え、合計$0.60でした。10秒でも5秒でも、最初のフレームを付けても同じ$0.30で、価格表どおりです。

## 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](https://dev.meta.ai/docs/models)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。

## 参考資料

本文で参照している外部ページを、登場順に並べています。最終更新日：2026-11-02。

- [Meta公式ブログ「Introducing Muse Image and Muse Video」](https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-image-muse-video/) (ai.meta.com)
- [Meta Model APIのモデル一覧（dev.meta.ai）](https://dev.meta.ai/docs/models) (dev.meta.ai)
- [useapi.netのMuse APIドキュメント](https://useapi.net/docs/api-muse-v1) (useapi.net)
- [Metaのシンガポール向け発表](https://about.fb.com/news/2026/10/muse-is-now-available-in-singapore-the-worlds-first-personal-ai-agent-built-for-everyone/) (about.fb.com)
- [aiagentslibraryの提供国まとめ](https://www.aiagentslibrary.com/blog/meta-muse-availability/) (aiagentslibrary.com)
- [Museのサブスクリプションに関するMetaのヘルプ](https://www.meta.com/help/subscriptions/1021145227643680/) (meta.com)