Muse WonderとClaude Opus 5.5は、両者のファーストパーティAPIでまったく同じ価格です。100万入力トークンあたり4ドル、100万出力トークンあたり20ドル、キャッシュ済み入力は0.20ドルで、どちらもコンテキストウィンドウは100万トークンです。そのため、価格という要素が消えて仕事の内容だけが残る、今四半期で最も明快な比較になっています。独立系のArtificial Analysisインデックスでは、Opus 5.5が58、Wonderが52でした。Metaのエージェント系ベンチマークでは、Wonderのより大きな兄弟モデルが長時間のコーディング実行と法務タスクでリードし、API版のWonderもSWE-MarathonではOpusを上回りました。タスクあたりコストはWonderの方が安く、4.52ドル対5.98ドルでした。
この記事では、仕様、ベンチマーク、タスクあたりコスト、ツール、データ条件、そして重要な問いである「どちらにどの仕事を任せるか」を並べて比較します。Metaモデル単体については、Muse Wonder解説を参照してください。
仕様
| Muse Wonder | Claude Opus 5.5 | |
|---|---|---|
| モデルID | muse-wonder-1.0 |
claude-opus-5-5 |
| 入力 / 出力 / キャッシュ済み（100万あたり） | $4 / $20 / $0.20 | $4 / $20 / $0.20キャッシュ読み取り |
| コンテキスト | 100万トークン | 100万トークン |
| 入力 | テキスト、画像、動画、音声 | テキスト、画像、PDF |
| API形式 | Responses、Chat Completions、Messages | Messages（OpenAI互換エンドポイントも提供） |
| 推論制御 | effortをminimalからmaxまで指定。常に推論する |
effortレベル。拡張思考 |
| レート制限（ファーストパーティ） | チームごとに3,000 RPM、4M TPM | 支出に応じたティア制 |
| より大きな兄弟モデル | Muse Wonder Full（Muse Codeのみ） | なし |
| 重み | 非公開 | 非公開 |
ベンチマーク以前に際立つ違いが2つあります。Wonderは動画と音声をネイティブに受け付けますが、Opus 5.5は受け付けません。また、Opus 5.5はAnthropicラインナップの最上位である一方、WonderはMetaの2つのモデルのうち小さい方と明示されています。MetaのグラフがOpusを上回るときは、そのバーがWonderとFullのどちらに属するかを確認してください。
ベンチマーク：Metaの表
Metaのモデルカードにおける最大effortでの、API提供版のWonderとOpus 5.5の比較は次の通りです。
| ベンチマーク | Muse Wonder | Claude Opus 5.5 | 勝者 |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 52 | 58 | Opus 5.5 |
| Harvey LAB-AA（法務） | 10.0 | 4.2 | Wonder |
| AutomationBench-AA | 39.1 | 41.2 | Opus 5.5 |
| JobBench | 70.5 | 75.4 | Opus 5.5 |
| DeepSWE 1.1 | 78.8 | 74.2 | Wonder |
| SWE-Marathon | 53.1 | 46.3 | Wonder |
| Terminal-Bench 4.0-AA | 52.0 | 59.6 | Opus 5.5 |
| HealthBench Pro | 60.5 | 65.6 | Opus 5.5 |
Meta自身の表でも、Opusは8項目中5つで勝っています。Wonderが勝つのは、ソフトウェアエンジニアリングの2行と法務です。SWE-Marathonの6.8ポイント差は、Metaが前面に出す数値です。エージェントが継続し続ける必要がある長時間実行型コーディングタスクでの差です。
ベンチマーク：独立系の見方
Opus 5.5のキャッシュ計算とMuse Wonderの料金記事がそれぞれ例を詳しく説明しています。両方に当てはまる原則は、すべての応答でusage18時間タスク実行は、API上の長時間エージェントの基準を示しています。
Muse Wonderは2026年10月12日に公開されたばかりで、エコシステムは数日の歴史しかありません。3OpenAIの、同日に修正されました。1か月個人情報を共有しないように訓練しました。完全な安全性レポートはまだ公開されておらず、保護措置なしでは高リスクの化学・生物学能力を排除できませんでした。Anthropicはローンチ時にシステムカードを公開しており、Opクション記事で85%という数値を扱っています。データ面では、Meta APIのStandardモードはトラフィックで学習せず、Muse Codeサブスクリプションはデフォルトで学習するContributorモードです。AnthropicはデフォルトでAPIトラフィックによる学習-gets-which-job">どちらにどの仕事を任せるか
| 仕事 | 選択 | 理由 | |
|---|---|---|---|
| 長時間実行するコーディングエ.0対4.2 | |||
| 事実Q&A、リサーチアシスタント | Opus 5.5 | Omniscienceは46対25 | |
| ターミナルとDevOpsエージェント | Opus 5.5 | Terminal-Benchは59.6対52.0 | |
| 医療・専門的アドバイス | Opus 5.5 | HealthBenchは65.6対60.5 | |
| 動画または音声入力 | Wonder強モデルとの対話型コーディング | API経由のOpus 5.5、またはMuse Code経由のWonder Full | Fullはサブスクリプション専用 |
率直にまとめると、Opus 5.5はより知的な汎用モデルであり、安全なデフォルトです。Wonderは、Metaのベンチマークに似たワークロード、ツールを使う長時間エージェント実行、そして動画や音声入力が重要な場合に試すべきモデルです。
Apidogで比較を実行する
両モデルともOpenAI形式とAnthropic形式のリクエストを受け、AnthropicにはそのベースURLを設定し、各キーはシークレット変数にします。同じシステムプロンプト、ツール、タスクでWonder用のResponsesリクエストとOpus用のMessagesリクエストを1つずつ作成します。必要な構造化出力をアサートし、usageと実行ごとの計算済みドルコストを記録するポストプロセッサーを追加します。最大ではなく、実際に提供するeffortレベルで実行してください。自前のタスク10個は、どちらの提供企業の表よりも多くを教og.com/download">Apidogをダウンロードして、両者を並べて使ってみてください。
よくある質問
Muse WonderはClaude Opus 5.5より優れていますか？ 全体的には違います。ックスで58対52でリードし、Meta自身の表でも8行中5行で勝っています。Wonderはソフトウェアエンジニアリングと法務ベンチマークでリードし、タスクあたりコストは低いです。
価格は同じですか？ 定価としては同じです。100万あたり$4 / $20 /ポイント経由でWonder上でも実行できますが、Coding Agents IndexではOpus上のClaude Codeが66、Wonderは63です。差が縮まるのは、APIを持たないWonder Fullを使う場合だけです。
Muse Wonder Fullは結論を変えますか？ ベンチマークでは変えます。インデックスで56であり、ほとんどのエージェント系項目モデルで実行し、介入回数、出力品質、usageを比較してください。価格はここでの決め手ではないので、仕事そのものに判断させましょう。