메타 뮤즈 원더 API 사용법·가격·한국 가능 여부 정리

메타 뮤즈 원더(Muse Wonder)는 메타가 2026년 10월 12일 공개한 AI 모델로, 개발자는 Meta Model API와 Muse Code(명령줄로 쓰는 메타의 코딩 도구)에서 바로 쓸 수 있다. API 가격은 글자 조각인 토큰 100만 개당 입력 4달러, 출력 20달러다(2026년 10월 13일 기준). 한국은 메타의 지역 이용 정책에 지원 지역이나 제한 지역으로 적혀 있지 않다.

메타 뮤즈 원더란 무엇인가

메타는 공식 뉴스룸 발표에서 뮤즈 원더와 뮤즈 원더 풀(Muse Wonder Full)을 지금까지 만든 모델 중 가장 성능이 높은 모델이라고 소개했다. 개인 업무와 전문 업무를 에이전트처럼 여러 단계로 처리하는 작업이 대상이고, 예시로 보험 청구, 임대차 계약서 검토, 실제로 돌아가는 앱 만들기를 들었다. 이전 모델인 뮤즈 스파크(Muse Spark)를 바탕으로 만들었다.

발표문이 내세운 기능은 두 가지다. 액티브 메모리(Active Memory)는 대화가 바뀌어도 관련 맥락을 이어 가져와 지금 작업에 맞는 세부 정보를 꺼낸다. 액티브 포커스(Active Focus)는 작업이 어려워져도 목표를 놓치지 않고, 다른 방법을 시도하고, 오류에서 회복하며, 중요한 행동 전에는 사용자에게 확인한다. 법률, 금융, 건강 분야 문제 해석과 코딩 성능을 강점으로 꼽았다.

성능 수치는 메타가 발표문에서 안내한 연구 블로그에 막대 차트로 실려 있다. 하비(Harvey)의 법률 에이전트 벤치마크는 원본 문서를 읽고 지시에 따라 법률 업무 결과물을 만드는 시험이고, SWE-Marathon은 오래 이어지는 소프트웨어 프로젝트를 끝까지 해내는지 보며, FocusBench는 메타가 내부에서 쓰는 평가로 도구와 파일을 쓰는 여러 단계 작업을 다룬다. 차트에 적힌 점수는 아래와 같다(2026년 10월 13일 기준).

뮤즈 원더 풀은 세 시험 모두 1위이고, 뮤즈 원더는 법률과 장기 코딩에서 비교 모델보다 앞서지만 FocusBench에서는 44.9%로 GPT-6 Astra(47.7%)와 Claude Opus 5.5(45.8%)보다 낮다. 이 점수는 메타가 직접 돌려 공개한 결과이고, 비교 모델은 모두 추론 강도 max로 측정됐다(뮤즈 원더 풀의 SWE-Marathon만 xhigh). 도입을 결정하기 전에는 같은 업무를 직접 시험해 봐야 한다. 전체 안전성 평가 보고서는 나중에 공개된다고 발표문에 적혀 있다.

뮤즈 원더와 원더 풀, 뮤즈 스파크 차이

이름이 비슷해 헷갈리지만 쓸 수 있는 경로가 다르다. 개발자 문서 기준으로는 아래처럼 나뉜다.

모델	쓸 수 있는 곳	API 모델 ID	비고
뮤즈 원더	Meta Model API, Muse Code	muse-wonder-1.0	프리뷰, 표준 모드만 제공
뮤즈 원더 풀	Muse Code만	없음	Power Usage·Maximum Usage 플랜
뮤즈 스파크 1.3	Meta Model API, Muse Code	muse-spark-1.3	문서가 권장하는 기본 모델

Meta Model API 모델 문서에 따르면 muse-wonder-1.0과 뮤즈 스파크 1.3은 한 번에 다룰 수 있는 컨텍스트 창(입력과 대화 기록의 한도)이 1,048,576 토큰이고, 텍스트·이미지·영상·오디오·PDF를 입력으로 받아 텍스트를 출력한다. 표준 모드는 입력 내용을 모델 학습에 쓰지 않는 기본 방식이다.

메타 뮤즈 원더 API 사용법

API 사용은 키 발급, 호출, 응답 확인의 세 단계다. Meta Model API 대시보드의 API keys 메뉴에서 Create API key를 눌러 키를 만든다. 키는 코드에 직접 적지 않고 환경변수 MODEL_API_KEY에 저장한다.

호출 주소는 https://api.meta.ai/v1/responses이고, 요청 헤더에 Authorization: Bearer 뒤로 키를 넣는다. 이 API는 OpenAI SDK와 호환돼 base URL만 https://api.meta.ai/v1로 바꾸면 기존 코드를 거의 그대로 쓸 수 있다. 아래 예제는 빠른 시작 문서의 파이썬 요청에서 모델 ID만 muse-wonder-1.0으로 바꾼 형태다.

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="임대차 계약서의 위험 조항을 5줄로 요약해 줘.",
)
print(response.model_dump_json(indent=2))

OpenAI SDK는 MODEL_API_KEY 환경변수를 자동으로 읽지 않으므로 위 코드처럼 api_key를 직접 넘겨야 한다. 출력된 JSON에 model 항목과 응답 텍스트가 들어 있으면 호출이 성공한 것이다. 401 authentication_error가 나오면 키가 설정되지 않았거나 유효하지 않다는 뜻이므로 환경변수 값을 먼저 확인한다.

Muse Code로 쓰는 방법은 두 가지다. 토큰만큼 내는 종량제는 Meta Model API 키로 결제하고, 구독은 Muse Code CLI에 같은 계정으로 로그인해 쓴다. 구독 문서의 플랜은 Everyday, High, Power, Maximum 네 가지이고, Everyday는 5시간마다 프롬프트 10~50회, High는 그 5배, Power는 20배, Maximum은 80배를 준다. 뮤즈 원더 풀은 Power와 Maximum에서 쓴다.

메타 뮤즈 원더 API 가격

뮤즈 원더는 같은 계열의 뮤즈 스파크 1.3보다 입력 단가가 3.2배, 출력 단가가 약 4.7배 비싸다. 아래는 공식 가격 문서의 100만 토큰당 달러 단가다. 캐시된 입력은 앞서 보낸 내용과 같은 앞부분을 다시 보낼 때 적용되는 싼 입력 단가이고, 기여자 모드는 내용을 학습에 쓰도록 허용하는 대신 값을 낮춘 방식이다.

모델(모드)	입력	캐시된 입력	출력
muse-wonder-1.0 (표준)	$4.00	$0.20	$20.00
muse-spark-1.3 (표준)	$1.25	$0.15	$4.25
muse-spark-1.3-contributor (기여자)	$0.10	$0.002	$0.20

컨텍스트가 길어져도 할증은 없고 같은 단가가 적용된다. 웹 검색으로 근거를 가져오게 하면 토큰 비용과 별도로 검색 1,000건당 2.50달러가 붙는다. 속도 제한은 키가 아니라 팀 단위이며 뮤즈 원더는 분당 3,000건, 분당 400만 토큰이다.

예를 들어 입력 100만 토큰과 출력 20만 토큰을 처리하면 뮤즈 원더는 4달러와 4달러를 합쳐 8달러, 뮤즈 스파크 1.3은 1.25달러와 0.85달러를 합쳐 2.10달러다. 이 계산은 단가를 곱한 예시다. 단가가 달러 표기이므로 원화 비용은 결제 시점의 환율과 카드사 해외 결제 수수료에 따라 달라진다.

한국에서도 쓸 수 있나

공식 문서에 한국을 지원 지역이나 제한 지역으로 적은 곳은 없다. 메타의 지역 이용 정책은 서비스가 모든 관할에서 제공되지는 않는다고만 하고, 이미지 모델 뮤즈 이미지가 인도에서 제공되지 않는다는 개별 제한만 밝힌다. 한국이 제한 지역 목록에 없다는 것이 문서로 확인되는 범위이며, 한국어 지원이나 국내 결제 방식은 별도로 안내된 바가 없다.

뮤즈 앱(Muse)에서 뮤즈 원더를 쓰는 경험은 아직 시작 전이다. 앱의 한국 제공은 이번 발표에 나오지 않는다. 앞서 정리한 메타 뮤즈 소기업용 한국 가능 여부도 같은 상황이다.

뮤즈 원더와 뮤즈 스파크, 무엇을 고를까

문서 요약, 분류, 일상적인 질의응답처럼 결과가 단순한 작업은 뮤즈 스파크 1.3으로 시작하는 편이 비용 면에서 낫다. 출력 단가가 약 5분의 1이고, 메타 문서도 스파크 1.3을 권장 모델로 표시한다. 법률 문서 검토나 여러 단계를 거치는 코딩처럼 한 번 틀리면 되돌리는 비용이 큰 작업만 같은 입력을 두 모델에 보내 비교한 뒤 뮤즈 원더로 올릴지 판단하면 된다. 모델 문서가 뮤즈 원더를 프리뷰로 표시하므로 운영 서비스에 고정하기 전에는 모델 문서의 상태 표기를 다시 본다.

처음 해 볼 일은 같은 프롬프트를 muse-spark-1.3과 muse-wonder-1.0에 한 번씩 보내 응답 품질과 사용 토큰 수를 나란히 보는 것이다. 그 토큰 수에 위 가격표 단가를 곱하면 한 건당 비용이 나오고, 월 호출 수를 곱해 예산을 잡을 수 있다.

자주 하는 실수

• 빠른 시작 예제를 그대로 실행한다: 문서 예제의 모델 ID는 muse-spark-1.3이라 뮤즈 원더를 쓴 것이 아니다. model 값을 muse-wonder-1.0으로 바꿔야 원더 단가로 호출된다.
• 추론 강도를 max로 올리면 원더 풀이 선택된다고 생각한다: 모델 문서는 max가 원더 풀을 선택하지 않는다고 밝힌다. 원더 풀은 Muse Code 구독자만 쓴다.
• 원더에 기여자 모드를 적용하려 한다: 뮤즈 원더는 종량제에서 기여자 모드가 없어 싼 단가가 적용되지 않는다. 입력 단가는 4달러로 고정이다.
• 웹 검색 비용을 빼고 예산을 잡는다: 검색 1,000건당 2.50달러가 토큰 비용에 더해진다.

자주 묻는 질문

뮤즈 원더로 보낸 내용이 모델 학습에 쓰이나

모델 문서에 따르면 표준 모드의 내용은 학습에 쓰이지 않는다. 학습 사용을 허용하고 값을 낮추는 기여자 모드는 뮤즈 스파크에만 있다.

뮤즈 앱에서는 언제부터 뮤즈 원더를 쓰나

발표문은 뮤즈 원더가 곧 뮤즈 앱의 경험을 구동하고 구독자에게 먼저 열린다고만 하며 날짜는 제시되지 않았다.