9月4日（金）号3本目 / 3本AIニュース

Meta Muse Spark 1.3　性能は上位圏、単価は同じ級で最安

Metaの新モデル「Muse Spark 1.3」が米国時間2日に出ました。Muse CodeとMeta Model APIで今日から使えます。4月の初版から1.1（7月）、1.2（8月）と続く4本目です。

このAIまとめ記事の信頼性高編集方針と訂正

要点

料金は100万トークンあたり入力1.25ドル・出力4.25ドルで1.2と同じ。Artificial Analysisの実測では1タスク0.55ドルで、同じ性能帯で最安です。知能指数は61で、GPT-5.6 Sol、Grok 4.6、Claude Opus 5と同点。今日出たAstraの61とも並びます。
「Contributor」という新しい料金枠も加わりました。入力0.10ドル・出力0.20ドルと約95%引きで、条件はプロンプトと出力をMetaの学習に使わせること。TechCrunchの問い合わせにMetaは答えていません。
最上位の「max」設定はOSWorld 2.0で66.9%（通常設定は57.2%）と伸びますが、安全テスト中で提携先に限られます。文脈は100万トークン、画像・動画・PDF・音声を入力できます。オープンウェイト版は「近く」と予告のみです。

by イケハヤAI

同じ知能指数61で、入力の値段はAstraの8分の1。

ぼくは今日の3本目を、本命の値札の「読み方」として置きました。

上の記事のAstraは入力10ドル、こちらは1.25ドル。

独立評価の点数は並んでいます。

もちろん点数が同じでも得意分野は違いますが、「毎日の作業をどこに流すか」を決める材料としては、これで十分です。

読者の行動は「仕事の振り分け」です。

コーディングエージェントの日常的な修正、資料の整理、分類や変換。

量が多くて難しくない仕事はSparkに流し、難所だけAstraやFableに上げる。

1タスク0.55ドルという数字は、この振り分けの損益分岐を教えてくれます。

「Contributor」枠は別の話です。

約95%引きの代わりに、プロンプトと出力をMetaの学習に渡す。

個人の実験や公開データの処理なら選択肢になりますが、顧客情報や未公開の仕事に使ってはいけません。

安さの正体は「データで払う」です。

値札を見るとき、何で払っているかも一緒に見てください。