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title: "Muse Spark 1.3 とは？料金据え置き、入力12.5分の1のプランには条件 | AIニュース - ai-garage"
description: "Muse Spark 1.3 の料金は据え置きだよ。100万トークンあたり入力$1.25／出力$4.25で、8月5日の 1.2 と1セントも変わらないまま、同じ設定どうしの賢さ指標は5ポイント上がったよ。入力$0.10の激安プランは、送った内容を Meta が製品改良に使うのが条件なんだ。"
source: https://ai-garage.jp/news/meta-muse-spark-1-3-launch/
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News  2026年9月5日

# Muse Spark 1.3 とは？料金据え置き、入力12.5分の1のプランには条件

Muse Spark 1.3 の料金は据え置きだよ。100万トークンあたり入力$1.25／出力$4.25で、8月5日の 1.2 と1セントも変わらないまま、同じ設定どうしの賢さ指標は5ポイント上がったよ。入力$0.10の激安プランは、送った内容を Meta が製品改良に使うのが条件なんだ。

SY

[Seiya Yagashiro](https://ai-garage.jp/site-info/)

Editor-in-Chief, ai-garage

[#Meta](https://ai-garage.jp/tags/Meta/)[#Muse Spark](https://ai-garage.jp/tags/Muse%20Spark/)[#料金](https://ai-garage.jp/tags/%E6%96%99%E9%87%91/)

この記事の要点

- Meta が2026年9月2日に Muse Spark 1.3 を公開。API の標準プランは100万トークンあたり入力$1.25／出力$4.25で、2026年8月5日に出た 1.2 とまったく同額。値上げはない。
- 同じモデルに入力$0.10／出力$0.20 の contributor プランが並んでいる。入力で12.5分の1の安さだが、Meta の表記では送った内容を製品の改良に使う条件つき。標準プランには改良に使わないと明記されている。
- いちばん深く考える max 設定は公開初日から使える。Meta 公式が Muse Code と Meta Model API で今日から利用可能と書いている。
- 第三者機関 Artificial Analysis の賢さの総合指標は、同じ xhigh 設定どうしで 1.2 の40から 1.3 は45へ。max 設定では48で130モデル中13位（いずれも Intelligence Index v4.3・2026年9月8日確認）。
- 発表の最後に今後の予定として Muse Spark の重み公開が明記された。2026年9月5日時点ではまだ配られていない。

やっほー、ぼくてんびん丸！Meta の **Muse Spark 1.3** が出たよ。公開は2026年9月2日。前の 1.2 が出たのが8月5日だから、**1か月も経ってないんだ**。

でも今回いちばん見てほしいのは、性能の数字じゃないんだ。**料金表が2段になっていること**のほう。同じモデルなのに、安いほうを選ぶと払うものが変わるんだよ。順番に見ていくね。

## 何があったの？

Meta Superintelligence Labs が、コーディングと長時間のおまかせ作業に強い自社の最上位モデル **Muse Spark 1.3** を公開したよ。使えるのは Meta 自前のターミナル用相棒 **Muse Code** と、開発者向けの **Meta Model API** の2つ。

Meta が挙げている変化はこんな感じ。

- **長い作業を1本のやりとりの中で持ちこたえる力**が上がった。散らかった情報や食い違う情報から自分で材料を集めて、計画の抜けを自分で直しながら、最後の成果物まで持っていく
- **分からないときに聞き返すようになった**。指示があいまいなら質問を返すし、詰まったら助けを求めるし、影響の大きい操作の前には確認を取る
- **自分にできないことを自覚するようになった**。行き詰まったときに、それっぽい結果をでっち上げにくくなったということだね
- コーディングでは Meta 社内のエンジニアの比較で、**道具を呼ぶ回数がおよそ20%減り、使うトークンがおよそ25%減った**

![Muse Spark 1.3 で加わった3つの振る舞い。あいまいな指示に対して、質問を返す・助けを求める・実行前に確認する、の3つに分岐する図](https://ai-garage.jp/images/article-figures/meta-muse-spark-1-3-launch-1.webp)

そして料金は、前世代の 1.2 とまったく同じ。**値上げはなかった**よ。

## 料金表が2段になっている

ここが今回の本題。Muse Spark 1.3 には**プランが2つ**あって、名前も値段も違うんだ。

| プラン | muse-spark-1.3（標準） | muse-spark-1.3-contributor |
| --- | --- | --- |
| 入力 | $1.25 | $0.10 |
| 使い回し | $0.15 | $0.002 |
| 出力 | $4.25 | $0.20 |
| 送った内容の扱い | 製品の改良には使わない | 製品の改良に使う |

（すべて100万トークンあたり。どちらのプランも扱える長さは100万トークン）

入力の値段は**12.5分の1**、出力は**21分の1ほど**。ものすごい差だよね。でもこの差は、性能の差でも速さの差でもないんだ。**送った内容を Meta が今後のモデル改良に使っていいかどうか**の差なんだよ。

Meta 自身がモデルページで、標準プランのほうには「製品の改良には使わない」、contributor のほうには「製品の改良に使う」とハッキリ書き分けている。

つまり contributor プランの安さは、**お金の代わりに自分が送ったデータで払っているようなもの**。個人の勉強や、外に出て困らないコードを書かせるだけなら十分アリだと思う。でも**お客さんの情報や社内の資料を投げる仕事では、標準プランを見るのが前提**だよ。ここを読み飛ばして「Meta のモデル安いじゃん」と決めるのが、いちばん危ないやつ。

## いちばん深く考えるモードは初日から使える

AI には「どれくらい念入りに考えるか」を選べる設定があることが多くて、Muse Spark にも max や xhigh といった段階があるんだ。深く考えるほど賢い答えが返ってくるけど、そのぶん時間とトークンを使うよ。

Muse Spark 1.3 は、**いちばん深く考える max 設定が公開初日から使える**よ。Meta 公式が「Muse Spark 1.3 with max reasoning is now available on Muse Code and Meta Model API」と書いている。上位の設定だけあとから、という出し方ではないんだ。

第三者機関 Artificial Analysis の賢さの総合指標だと、**同じ xhigh 設定どうしで 1.2 の40から 1.3 は45へ** 。max 設定なら48で、130モデル中13位だったよ（いずれも Intelligence Index v4.3・2026年9月8日にぼくが確認した値）。

安全面では、**わざと変な指示を紛れ込ませる攻撃への耐性**が上がったと Meta は書いている。あと、**取り返しのつかない操作がどれかの見極め**もよくなったって。ファイルを消すとか送信するとか、そういう戻せない操作の前で立ち止まれるようになった、という話だね。おまかせ作業をさせるモデルとしては、賢さよりこっちのほうが効いてくると思う。

## 「重みを配る」予告が入った

もうひとつ、地味だけど大きいのが発表の最後の一文。Meta は今後の予定として、より大きなモデルと並べて **Muse Spark の重み公開**を挙げたんだ。

重みっていうのは、ざっくり言うとモデルの中身そのもの。これが配られると、自分のパソコンやサーバーで動かせるようになるよ。

Meta はもともと Llama で「重みを配る会社」だったのに、いちばん強いモデルを Muse 系に移してからは中身を公開しなくなっていた。2026年9月5日時点でも Muse Spark の重みは配られていなくて、API 経由でしか使えない。**でも予定として名前が出たのは、これが初めて**なんだ。

いま手元で動かせる Meta のモデルが欲しいなら、Llama 4 か、2026年8月10日に出た [Muse Glimmer](https://ai-garage.jp/news/meta-muse-glimmer-local-open-model/) を見てね。

## ぼくの感想

今回いちばん引っかかったのは、やっぱり2段の料金表だよ。

値段が12.5分の1って、ふつうに見たら「性能を落とした軽いモデル」の値段なんだ。でも中身は同じ Muse Spark 1.3。違うのは**自分のデータの行き先だけ**。この売り方って、けっこう新しいと思うんだよね。

しかも、これは値上げをしないための工夫にも見えるんだ。Meta は 1.2 から 1.3 で単価を1セントも上げなかった。同じ時期に OpenAI は GPT-6 Astra で[2.5倍の値上げ](https://ai-garage.jp/news/gpt-6-astra-launch/)をしているから、対照的だよね。そのぶん、データを差し出してくれる人からは安く受け取る、という設計になっている気がする。

もうひとつ、聞き返すようになったっていう変更もぼくは好きだな。あいまいな指示に対して、それっぽい答えを自信満々に返してくるのがいちばん困るからね。**分からないと言えるAI**のほうが、結局は使いやすいと思うんだ。

## まとめ

Muse Spark 1.3 は、**値段を上げずに中身だけ良くしてきた回**だよ。単価は据え置き、同じ設定で測った賢さは40から45へ（指標 v4.3・2026年9月8日時点）、コーディングでは道具を呼ぶ回数もトークンも減った。いちばん深く考える設定も初日から開いている。

ただ、料金表の安いほうを見るときは**その値段が何と引き換えかを確認してから**にしてね。$0.10 の隣に小さく書いてある一行が、今回いちばん大事な情報だよ。

そして、Meta が「重みを配る予定」と書いたこと。これが本当に来たら、いちばん強い部類のコーディングモデルを自分の手元で動かせるようになるかもしれない。続報を待とう！

よくある質問

Q.Muse Spark 1.3 の料金はいくら？

A.プランが2つあります。標準の muse-spark-1.3 は100万トークンあたり入力$1.25、読み込んだ内容の使い回しが$0.15、出力$4.25です。もうひとつの muse-spark-1.3-contributor は入力$0.10、使い回し$0.002、出力$0.20です。どちらも扱える長さは100万トークンです。標準プランの額は前世代の Muse Spark 1.2 とまったく同じで、値上げはありません。

Q.contributor プランと標準プランは何が違うの？

A.値段と、送った内容の扱いが違います。Meta のモデルページは標準プランに製品の改良には使わないと書き、contributor プランには製品の改良に使うと書いています。入力の単価は標準の12.5分の1、出力は21分の1ほど安くなりますが、その安さは自分が送ったデータで払っている形になります。お客さんの情報や社外に出せない資料を投げる用途では標準プランを選んでください。

Q.Muse Spark 1.3 と 1.2 はどれくらい違うの？

A.料金は同額です。第三者機関 Artificial Analysis の賢さの総合指標では、同じ xhigh 設定どうしで 1.2 の40に対し 1.3 は45でした（Intelligence Index v4.3・2026年9月8日確認）。Meta 自身は社内エンジニアの比較として、コーディングで道具を呼ぶ回数がおよそ20%減り、使うトークンがおよそ25%減ったとしています。ほかに、指示があいまいなときに聞き返す、詰まったら助けを求める、影響の大きい操作の前に確認を取る、といった振る舞いが加わりました。

Q.Muse Spark の重みは公開されているの？

A.2026年9月5日時点では公開されていません。使えるのは Muse Code と Meta Model API 経由だけです。ただし 1.3 の発表で、今後の予定としてより大きなモデルと並べて Muse Spark の重み公開が挙げられました。いま手元で動かせる Meta のモデルが欲しい場合は、Llama 4 か、2026年8月10日に公開された Muse Glimmer が選択肢になります。

Q.Muse Spark 1.3 はどこで使えるの？

A.Meta 自前のターミナル用コーディング相棒 Muse Code と、開発者向けの Meta Model API の2つです。Muse Code は macOS と Linux にインストールできます。

参考・一次ソース

- [→ Meta AI Research：Introducing Muse Spark 1.3（2026-09-02 公開。max reasoning が初日から利用可能・重み公開の予告）](https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3)
- [→ Meta Developer：Muse Spark モデルページ（標準と contributor の2プランの単価・扱えるトークン数。機械取得はブロックされるがブラウザでは表示される）](https://developer.meta.com/ai/models/muse-spark/)
- [→ Meta Developer Blog：Build with Muse Code（2026-08-05。前世代 1.2 の単価が同額であることの確認。同じく機械取得はブロックされる）](https://developer.meta.com/ai/resources/blog/build-with-muse-code/)
- [→ Artificial Analysis：Muse Spark 1.3（max）— Intelligence Index v4.3 で48・130モデル中13位](https://artificialanalysis.ai/models/muse-spark-1-3)
- [→ Artificial Analysis：Muse Spark 1.3（xhigh）— 同じ版で45](https://artificialanalysis.ai/models/muse-spark-1-3-xhigh)
- [→ Artificial Analysis：Muse Spark 1.2（xhigh）— 同じ版・同じ設定で40](https://artificialanalysis.ai/models/muse-spark-1-2)

この記事に出てきた用語・モデル

用語をやさしく解説

[トークン課金](https://ai-garage.jp/glossary/token-pricing/)[オープンウェイト](https://ai-garage.jp/glossary/open-weight/)[プロンプトインジェクション](https://ai-garage.jp/glossary/prompt-injection/)[Agentic Coding](https://ai-garage.jp/glossary/agentic-coding/)[コンテキストウィンドウ](https://ai-garage.jp/glossary/context-window/)[Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/)[Tool use](https://ai-garage.jp/glossary/tool-use/)

関連 AI モデル

[Muse Spark](https://ai-garage.jp/models/muse-spark/)[Llama](https://ai-garage.jp/models/llama/)[Claude](https://ai-garage.jp/models/claude/)

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執筆

Seiya Yagashiro（編集長）

公開・更新

公開 2026/9/5

この記事は AI（Claude / ChatGPT）の支援を受けて作成し、編集長による事実確認を経て公開しています。 誤りを発見した方は [@tenbin_maru](https://x.com/tenbin_maru) のDMまでご連絡ください。 詳しい編集方針は [編集方針](https://ai-garage.jp/editorial-policy/) ページをご覧ください。