Muse Wonder API 用法与价格：每次请求多少钱，大陆港澳能不能用

Muse Wonder 通过 Meta Model API 调用：接口地址 https://api.meta.ai/v1，模型 ID 写 muse-wonder-1.0，用 Authorization: Bearer 带上 Model API key。截至 2026 年 11 月 6 日，按量价格是每百万 token 输入 $4、缓存输入 $0.20、输出 $20，推理 token 按输出计费。API 上只有标准模式的 Muse Wonder，Muse Wonder Full 只在 Muse Code 的订阅里，把 reasoning_effort 调到 max 也不会切过去。

动手之前先看地区。Meta 的 Model API 地理使用政策（2026 年 10 月 12 日更新）把中华人民共和国（含香港、澳门）列为受限地区：不能从这些地区访问服务，也不能把集成了 Muse Wonder 的产品提供给位于这些地区的最终用户，条款还明文禁止用技术手段规避地理访问控制。所以人在大陆、香港或澳门，或者产品的用户在这三地，按 Meta 条款都不在可用范围内。

如果你和你的用户都在支持地区，路径很短：在 dev.meta.ai 开通 Model API 并让管理员绑卡，建一个 key，用 Responses 接口发请求，推理档位先设 high。一次 2,000 token 输入、1,500 token 输出的短问答约 $0.038，编程代理一轮 60,000 token 输入、6,000 token 输出约 $0.17–$0.36，差别在缓存命中多少。

muse-wonder-1.0 是哪个 Muse Wonder：API 只有标准模式

Model API 上的 muse-wonder-1.0 是标准模式（Standard mode）的 Muse Wonder，2026 年 10 月 12 日发布，目前仍是预览版（preview）。按 Meta 模型页，它接受文本、图片、视频、音频和 PDF 输入，只输出文本，上下文窗口 1,048,576 token，推理档位从 minimal 到 max。预览版意味着行为和限制还可能调整，上线前最好再看一眼模型页。

Muse Wonder Full 在 Model API 上标的是"Not available"。它只出现在 Meta 的编程代理 Muse Code 里，而且要订阅 Power Usage（$50/月）或 Maximum Usage（$200/月）才有，见 Muse Code 订阅说明。订阅凭证只能在 Muse Code 命令行里用，另建的 API key 一律按量付费，所以买订阅不等于拿到了 Full 的 API。应用、Muse Code、API 三种买法的价格对照见Muse Wonder 价格与订阅：应用、Muse Code、API 三种买法怎么选。

Contributor 模式也和 Muse Wonder 的 API 无关。这个模式的意思是允许 Meta 用你的内容训练模型，以此换更低的价格或更多用量；Model API 上只有 Muse Spark 有 Contributor 版本，Muse Wonder 没有。标准模式下，你发送的内容不会被用于训练 Meta 的模型。

大陆、香港、澳门能用 Muse Wonder API 吗：Meta 列为受限地区

不能。Meta 的帮助中心说 Model API 在"大多数提供 Meta AI 且支持计费的国家和地区"可用，并指明以地理使用政策为准；政策里的受限地区（Restricted Territories）名单包括中华人民共和国，括号里写明含香港特别行政区和澳门特别行政区，同一名单里还有俄罗斯、白俄罗斯、伊朗、朝鲜、巴基斯坦、缅甸、柬埔寨等。韩国不在名单里，但模型页另写 Muse Wonder 目前在韩国不可用，两处都没有给出原因和时间。

条款管的不只是你自己从哪里访问。原文有三层意思：不得从受限地区访问服务；不得把集成了 Model API 的产品提供给位于受限地区的最终用户，也不得在知情的情况下允许他们访问；不得使用技术手段规避、绕过或以其他方式逃避地理访问控制（"You may not use technical measures to circumvent, bypass, or otherwise evade geographic access controls."）。因此，给大陆、香港、澳门用户做的 App、小程序或内部工具，后端即使部署在海外，也不能接 Muse Wonder。帮助中心关于出行的说明也写明，账号持有人到了不支持的地区会无法登录。

中文网络上有 API 中转站在出售 Muse Wonder 调用，它们接的是哪条上游、和 Meta 之间是什么条款，公开页面看不出来。能确定的是两件事：上面的受限地区条款对集成方同样适用；Meta 的零数据保留（ZDR）只覆盖直接调用 Meta Model API 的请求，经第三方平台转发的请求按该平台自己的数据保留政策处理，见 Meta 零数据保留说明。laozhang.ai 的模型价格表（截至 2026 年 11 月 6 日共 219 个模型）里没有 muse-wonder，Muse 系列只有 muse-video 视频模型。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

Muse Wonder API 价格：五种用量一次请求花多少钱

截至 2026 年 11 月 6 日，Meta 价格与速率限制页给 muse-wonder-1.0 的标价是每百万 token 输入 $4.00、缓存命中的输入 $0.20、输出 $20.00，没有长上下文加价；开启联网搜索时每 1,000 次搜索另收 $2.50。推理 token 不出现在回答里，但按输出 token 计费，也占输出上限，用量字段里的 reasoning_tokens 就是这部分。Meta 注入的系统提示等引导内容不计费，也不计入 usage。所以一次请求的费用就是未缓存输入、缓存输入、输出三部分各自按单价相加，再加搜索次数 × $0.0025。

按这个算法复算五种典型用量，token 数是为说明而设的输入，不是 Muse Wonder 的实测消耗；输出里含推理 token，推理档位越高，这部分越多。

这张表能看出两件事。第一，缓存影响最大：编程代理一轮里 50,000 token 命中缓存后，这一轮的费用少了 52.8%，而且 Meta 的缓存是自动的，不需要额外设置。第二，输出单价是输入的 5 倍，缓存未命中的那一轮里输出只有 6,000 token，却占了三分之一的费用（$0.12），所以推理档位直接影响账单。

速率限制按团队计算，不按 key：muse-wonder-1.0 每个团队 3,000 RPM、4,000,000 TPM，同团队的多个 key 共享这份额度，Playground 里的请求也算在内。假设输入和输出都计入 TPM，短问答每次 3,500 token，每分钟最多约 1,142 次就会先碰到 TPM 上限，到不了 3,000 RPM；编程代理一轮 66,000 token，每分钟约 60 次；80 万 token 的长文档每分钟只能发约 4 次。缓存输入是否计入 TPM，Meta 没有说明；成功响应的头里带 x-ratelimit-remaining-tokens 和 x-ratelimit-remaining-requests，记进日志比等到 429 再排查省事。

计费是后付制。管理员在控制台填一张银行卡和企业信息（不是注册公司的，填本人法定姓名和通信地址），用多少记多少，余额达到付款门槛时扣卡，每月 1 日再结清剩余部分，也可以提前付款；价格页写的是没有最低消费、没有预付承诺。

获取 Muse Wonder API Key 并发出第一次请求

前提是你和你的用户都在 Meta 支持的地区。按 Meta 快速入门，直接调用需要一个 Model API 账号，再加 curl、Python 3.9+ 或 Node.js 18+ 中的任意一个。步骤如下：

1. 在 dev.meta.ai 注册并进入 Model API 控制台。
2. 让团队管理员在账单设置里添加银行卡和企业信息。没配好就调用，会收到 402 billing_not_configured。
3. 在控制台 API keys → Create API key 新建 key。key 只显示一次，格式是 LLM_{数字 ID}_{密钥}，当场存好。
4. 把 key 存进环境变量：macOS、Linux 用 export MODEL_API_KEY="你的 key"，Windows PowerShell 用 $env:MODEL_API_KEY = "你的 key"。OpenAI SDK、Anthropic SDK 都不会自动读取 MODEL_API_KEY，创建客户端时要显式传入。
5. 用 Responses 接口发第一次请求，模型写 muse-wonder-1.0，推理档位设 high。

用 OpenAI 的 Python SDK（pip install openai）时，只需要改 base_url 和 api_key：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.meta.ai/v1",
    api_key=os.environ["MODEL_API_KEY"],
)

response = client.responses.create(
    model="muse-wonder-1.0",
    input="用三句话解释数据库索引为什么能加快查询",
    reasoning={"effort": "high"},
)

print(response.output_text)
print(response.usage)

不装 SDK，用 curl 发同一个请求：

curl -X POST "https://api.meta.ai/v1/responses" \
  -H "Authorization: Bearer $MODEL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "muse-wonder-1.0",
    "input": "用三句话解释数据库索引为什么能加快查询",
    "reasoning": {"effort": "high"}
  }'

成功时，回答在 output 里 message 项的 output_text 中（SDK 直接给出 response.output_text），推理内容另有一个 reasoning 项，计入 output_tokens。这两段示例是在 Meta 快速入门的 muse-spark-1.3 示例上换了模型 ID、加了推理档位；Meta 文档说明 Wonder 和 Spark 用同样的请求、同样的端点，切换只改模型 ID。2026 年 11 月 6 日在没有有效 key 的情况下发出同样结构的请求，拿到的是 401，原文见文末报错一节，成功响应的结构以 Meta 文档为准。

Responses、Chat Completions、Messages 三种格式选哪个

新项目用 Responses。三种格式访问的是同一批模型，鉴权方式和每 token 价格都相同，差别在多轮推理和工具能力，见 Meta 请求格式说明：

Messages 有一个容易填错的地方：Anthropic SDK 的 base URL 填主机 https://api.meta.ai，不带 /v1，SDK 会自己补上 /v1/messages。它的适配层不在服务端保存对话，要让推理延续到下一轮，客户端回传历史时得带上之前的 thinking 或 redacted_thinking 块，和直接对接 Anthropic 时的做法一样。Chat Completions 跨轮不保留推理，在多步工具调用里模型每轮都要从头想，所以长链路的代理任务更适合 Responses。

推理档位设多少：默认 high，max 用 Responses 发

先用 high。Meta 的编程代理文档把 high 称为"strong default"，xhigh 和 max 留给需要更深推理的任务。推理档位在 Responses 里写成 reasoning.effort，在 Chat Completions 里是顶层参数 reasoning_effort，可选 minimal、low、medium、high、xhigh、max；none 在 Muse Wonder 上直接返回 400。不传时模型默认会推理，但 Meta 没有公布 API 的默认档位是哪一档。

high 和 max 的差距可以参考第三方数字。截至 2026 年 11 月 6 日，Artificial Analysis 的 Muse Wonder 与 Opus 5.5 对比页（Intelligence Index v5.0.1）里，Muse Wonder 在 high 档得 41 分，每个测评任务 $4.56，首个答案 token 9.83 秒；max 档得 44 分，$6.95，21.19 秒。也就是说 high 每任务便宜 34.4%，首个答案出现快 2.16 倍，代价是少 3 分。AA 没有测 high 以下的档位，medium 及以下能省多少没有公开数字。

max 建议放在 Responses 里发。Meta 推理文档里所有 max 示例都用 Responses，而 Chat Completions 参数表列出的 reasoning_effort 可选值只到 xhigh，两份文档对 Chat Completions 是否接受 max 说法不一致。输出上限也要留意：推理加可见输出共用 max_output_tokens（Responses，最小 16）或 max_completion_tokens（Chat Completions），输入加请求的输出不能超过 1,048,576；Meta 没有公布 Muse Wonder 的最大输出数字，超出模型配置上限会返回 400。

Meta 直连还是 OpenRouter：单价相同，差在手续费和数据保留

两条路的 token 单价一样，选择取决于付款方式和数据保留要求。2026 年 11 月 6 日请求 OpenRouter 公开 API 时，meta/muse-wonder 只有一个端点，供应商就是 Meta（端点名 meta/muse-wonder-20261012），标价与 Meta 直连相同，也没有 Muse Wonder Full 的模型 ID。OpenRouter 是第三方聚合平台，不是 Meta 的官方渠道，它只改变付款和接入方式。

手续费对小额充值影响明显。按 OpenRouter 价格页，刷卡充值收 5.5%、最低 $0.80：充 $10 时手续费 $0.80，相当于 8%；充值达到 $14.55 及以上，才按 5.5% 计。推理费用本身按供应商标价、不加价。需要 ZDR 的团队只能走 Meta 直连，而且要通过销售表单申请，按组织开通，开通后不能用后台请求、有状态请求和 Playground 历史。

在 Claude Code 和 Codex 里用 Muse Wonder：环境变量与配置

Claude Code 走 Messages 接口，按 Meta 编程代理文档设置下面这些环境变量后再启动 claude。主循环用 Muse Wonder，子代理和后台任务交给便宜的 muse-spark-1.3：

export MODEL_API_KEY="你的 Model API key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.meta.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$MODEL_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="muse-wonder-1.0"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="muse-wonder-1.0"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="muse-spark-1.3"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="muse-spark-1.3"
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="muse-spark-1.3"
export ENABLE_TOOL_SEARCH="true"
claude

key 要放在 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 里，它发出的是 Authorization: Bearer；用 ANTHROPIC_API_KEY 会改发 x-api-key 头。opus、sonnet、haiku 三个别名都要指向 Model API 有的模型，漏掉哪个，走那个别名的请求（计划模式、子代理、提交说明这类后台任务）就会去找 Model API 没有的 Claude 模型。Messages 适配层接受 thinking.budget_tokens，但不会把它换算成推理档位，要调档位用 output_config.effort。

Codex 走 Responses 接口，在 ~/.codex/config.toml 里注册一个 provider：

model = "muse-wonder-1.0"
model_provider = "meta"
model_reasoning_effort = "high"
model_context_window = 1048576

[model_providers.meta]
name = "Meta Model API"
base_url = "https://api.meta.ai/v1"
env_key = "MODEL_API_KEY"
wire_api = "responses"

base_url 末尾不要加斜杠，否则会报 Model not found。已经用 OpenAI 账号登录过 Codex 的，先在 Codex 里执行 /logout，它才会改用 meta 这个 provider。想让 Codex 跑得更快更省，把 model 换成 muse-spark-1.3 即可；需要更深推理时，model_reasoning_effort 也接受 xhigh 和 max。

Muse Wonder API 报错对照：401、402、403、404、429

Meta 的错误响应用 OpenAI 风格的结构 {"error": {"message", "type", "param", "code"}}，Messages 接口则返回 Anthropic 风格。按 Meta 错误处理文档，常见状态码的含义和处理方法如下：

2026 年 11 月 6 日（UTC 00:37）用 curl 在没有有效 key 的情况下请求了这些端点，返回如下。GET /v1/status 不需要 key，返回 200 和 "service_status":"operational"，但按模型列出的状态 model_statuses 是空数组，所以它只能说明服务整体在线，看不出 Muse Wonder 本身的状态。不带 key 请求 /v1/models、/v1/chat/completions 和 /v1/responses，以及带一个 OpenRouter 格式的 key 或一个伪造的 LLM_ 格式 key，返回的都是同一段 401：

{"error":{"code":"invalid_api_key","message":"Unauthorized","param":null,"type":"authentication_error"}}

/v1/messages 不带 key 时同样是 401，但结构是 Anthropic 的：{"error":{"message":"Unauthorized","type":"authentication_error"},"type":"error"}。把路径故意写成 /v1/chat/completion（少一个 s）也是 401，而不是文档里的 404，说明鉴权发生在路由之前。所以拿到 401 时先查 key；只有 key 有效之后，路径错误才会以空响应体的 404 出现。这次测试手上没有可用的 Meta key，没有发出过成功的生成请求，402、403、404、429 的原文都来自 Meta 文档。

Muse Wonder API 的其他问题

Muse Wonder API 有免费额度吗？ 截至 2026 年 11 月 6 日，Meta 的价格页、快速入门和账单帮助页都没有提到免费额度或试用金，价格页只写了"没有最低消费、没有预付承诺"，按实际用量后付。想低成本试，先用几次短问答把 key、账单和请求格式测通，再上长任务。

Muse Wonder 太贵，换成 Muse Spark 要改什么？ 只改模型 ID。Meta 文档说明两者用同样的请求和端点，把 muse-wonder-1.0 换成 muse-spark-1.3 即可；截至 2026 年 11 月 6 日，Muse Spark 1.3 标准模式每百万 token 输入 $1.25、缓存输入 $0.15、输出 $4.25。Meta 的建议是 Wonder 用在能力比成本更重要的长、复杂任务上，高频、对延迟或成本敏感的工作和子代理交给 Spark。

Meta 有 Muse 的视频生成 API 吗？ Muse Wonder 只输出文本，不能生成视频。视频这条线另有说明，见 Muse Video API 怎么调用：Meta 官方未开放，视频生成走哪条路。

Meta AI 里的 Muse 和 Muse Wonder API 是一回事吗？ 不是。消费级的 Muse 是 Meta 应用里的助手，不提供 API key，和按 token 计费的 Model API 是两套产品；消费级 Muse 的功能、价格和地区，见 ChatGPT Dot、Meta Muse、Grok Bot 对比：含 Claude Duet 价格与地区。