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機種比較
GPT-6 Astra vs Muse Spark 1.3
Compare GPT-6 Astra and Muse Spark 1.3 using the same provider-sourced 本文と推論 rubric.謎のスコアや発明されたベンチマークランキングはありません。
事実確認済み 2026年9月4日
コストを見積もる
利用量を入力すると、見積もりが自動で更新されます。
例：10ページで入力6,000トークン、要約で出力500トークン。ページの長さに合わせて調整してください。
1回の実行で入力をモデルに送信し、回答を受け取ります。 トークンはテキストの小さな単位です。入力は送信する内容、出力は受け取る回答です。
詳細オプション
見積もりの仕組み
税金、ツール、キャッシュ保存・書き込み、無料枠、個別割引は含みません。画像は出力料金のみで、プロンプトや参照画像の料金は含みません。品質モードはモデルごとに異なります。未掲載の設定を無料とは扱いません。
| モデル | アクセス | 合計見積額（USD） |
|---|---|---|
| GPT-6 AstraOpenAI | OpenAI | $0.085 |
| Muse Spark 1.3Meta | Meta | 確認済み料金なし |
クイックテイク
GPT-6 Astra
OpenAI の最も有能なモデルは、フロンティア推論と 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウおよび幅広いエージェント ツール セットを組み合わせた、困難なエンドツーエンド作業に対応します。
こんな方に最適
- 複雑で長時間実行されるエージェントのワークフロー
- リポジトリ規模のコーディングとコンピューターの使用
- 複数のツールを使用した調査とドキュメントの作成
気をつけてください
アクセスはまだ展開中であり、微調整はサポートされておらず、272K 入力トークンを超えるリクエストでは、リクエスト全体にわたってより高いレートが使用されます。 Astra で標準化する前に、アクセスを確認し、タスクの総コストを測定します。
Muse Spark 1.3
長期実行エージェント、コーディング、ツール、および複雑なユーザー コラボレーションのための Meta の最新のマルチモーダル推論モデル。
こんな方に最適
- 長期的なコーディングとエージェントのプロジェクト
- ユーザー チェックポイントが必要なツール ワークフロー
- ファイル、画像、ビデオ、PDF に対するマルチモーダルな作業
気をつけてください
Meta の公開開始では、すべての運用制限や 1 つの完全な API データ使用コミットメントが公開されるわけではありません。実稼働前に、ライブ モデル ページ、価格、地域、保持管理、最大出力を確認してください。
公表された事実を比較する
GPT-6 Astra vs Muse Spark 1.3
値には、各プロバイダーが独自に公開している単位と制限が使用されます。空白は、プロバイダーがレビューされた情報源で直接比較可能な値を公開していないことを意味します。
| 本文と推論 | GPT-6 Astra | Muse Spark 1.3 |
|---|---|---|
| コンテキストウィンドウプロバイダーによって文書化されたプロンプトと作業コンテキストを組み合わせた最大数。 | 105万トークン | Muse Spark API ファミリの 1M アクティブ コンテキスト管理 |
| 最大出力プロバイダーが公開している応答制限（利用可能な場合）。 | 128,000トークン | 個別に公開されていない |
| 知識の遮断モデルプロバイダーによって明示的に公開された、信頼できる最新の知識の日付。検索ツールと接続ツールは新しい情報を取得できますが、モデルの組み込みカットオフは変更しません。 | 2026 年 4 月 30 日 | 非公開 |
| 入力価格Current standard list price per million input tokens unless noted. | 10ドル/100万 | Meta Model API のライブ価格を確認する |
| 出力価格Current standard list price per million output tokens unless noted. | 50ドル/100万ドル | Meta Model API のライブ価格を確認する |
| 入力リストされたモデル エンドポイントで受け入れられるメディア タイプ。 | テキスト、画像 | テキスト、画像、ビデオ、PDF |
| ツールとエージェント厳選されたネイティブ ツールとエージェント構築機能。完全なリストではありません。 | 関数、検索、コード、コンピュータ、画像、MCP | 並列ツール、コーディング、長時間実行エージェント、高度な推論 |
選び方
誇大宣伝ではなく、仕事を比較してください。
完了する必要があるジョブから始めて、正確なプロバイダー ルートのコスト、アクセス、ポリシーの詳細を検証します。
GPT-6 Astra
OpenAI は、デフォルトでは API コンテンツがモデルのトレーニングに使用されないと言っています。標準の不正行為監視ログは最大 30 日間保存でき、資格のある組織は追加の制御を利用できます。
プロバイダーと API のリンク
Muse Spark 1.3
レビューされた公開 Muse Spark モデルとリリース ページには、API の完全な保持またはトレーニング使用のコミットメントが 1 つも記載されていません。プライベート データを使用する前に、現在の Meta Model API の規約とアカウント管理を確認してください。
プロバイダーと API のリンク
よくある質問
GPT-6 Astra と Muse Spark 1.3 のよくある質問
GPT-6 Astra と Muse Spark 1.3 の主な違いは何ですか?
GPT-6 Astra: OpenAI の最も有能なモデルは、フロンティア推論と 100 万トークンのコンテキスト ウィンドウおよび幅広いエージェント ツール セットを組み合わせた、困難なエンドツーエンド作業に対応します。 Muse Spark 1.3: 長期実行エージェント、コーディング、ツール、および複雑なユーザー コラボレーションのための Meta の最新のマルチモーダル推論モデル。
GPT-6 Astra または Muse Spark 1.3 を選択する必要がありますか?
優先順位が 複雑で長時間実行されるエージェントのワークフロー の場合は、GPT-6 Astra を検討してください。優先順位が 長期的なコーディングとエージェントのプロジェクト の場合は、Muse Spark 1.3 を検討してください。 Test both with your own data and provider route before committing.
これは GPT-6 Astra と Muse Spark 1.3 の比較は Cody ベンチマークに基づいていますか?
いいえ。この比較は、プロバイダーが公開した 本文と推論 カテゴリの事実を一致させます。普遍的な勝者を主張したり、互換性のないサードパーティのベンチマーク スコアを組み合わせたりするものではありません。