Meta가 2026년 10월 12일 Muse Wonder 시리즈를 공개했습니다. 법률·금융·의료·코딩 분야의 장시간 에이전트 작업을 위해 만든 첫 프런티어급 모델입니다. 하루 뒤인 지금, 연결할 수 있는 쪽을 Glarity에 붙일 수 있습니다. 방식은 이 블로그가 모든 모델에 써 온 커스텀 모델 설정과 같습니다. Glarity의 "Connect to AI"는 OpenAI 형식 /chat/completions 엔드포인트를 제공하는 벤더라면 어디든 받아들이고, Meta Model API는 OpenAI SDK 호환을 공식적으로 내세웁니다.
이전 가이드와 다른 점이 두 가지 있습니다. 첫째, Meta가 체크포인트 두 개를 내놓았는데 벤치마크 1위인 Muse Wonder Full에는 API가 아예 없습니다. Meta의 구독 도구 Muse Code 안에만 존재합니다. 실제로 연결할 수 있는 것은 muse-wonder-1.0입니다. 둘째, 출력 가격이 이 블로그에서 다룬 모델 중 가장 비쌉니다 — 100만 출력 토큰당 $20. 그리고 이전 가이드와 뒤집히는 설정이 하나 있습니다. 이번에는 온도를 기본값 그대로 두면 됩니다 — Meta 자체 가이드가 "비워 두라"고 안내합니다.
Muse Wonder 사양 한눈에 보기
항목 | 값 |
|---|---|
모델 ID |
|
출시 | 2026년 10월 12일 — 프리뷰 버전으로 제공 |
컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 토큰(약 100만) |
입력 → 출력 | 텍스트·이미지·영상·오디오·PDF → 텍스트 |
추론 강도 |
|
가격 | $4 / 100만 입력 · $0.20 / 100만 캐시 입력 · $20 / 100만 출력 |
속도 제한 | 팀당 분당 3,000건 요청, 분당 400만 토큰 |
데이터 조건 | Standard 모드 전용 — 프롬프트와 출력이 학습에 쓰이지 않음 |
세부 내용은 Meta의 발표, 모델 카탈로그, 모델 페이지, 가격 페이지에서 확인할 수 있습니다. 출시 당시 Meta가 공개한 벤치마크 표에서 연결 가능한 체크포인트는 Artificial Analysis 종합 지수 52 — Claude Fable 5.1과 GPT-6 Astra(53)보다 1점 낮고, Claude Opus 5.5(58)보다 6점 낮습니다 — 이고, 구독 전용 Full은 56입니다.
체크포인트는 둘, API는 하나 — 작은 글씨를 읽으세요
Meta의 발표는 에이전트 작업의 최첨단 성능을 내세우고, 모델 페이지 표에서는 Muse Wonder Full이 여러 에이전트·코딩 벤치마크에서 1위입니다. 이번 주 대부분의 보도가 설명하는 쪽이 바로 이 체크포인트입니다 — 그리고 연결할 수 없습니다. Muse Wonder Full은 Muse Code 구독자 전용(Power 월 $50, 또는 Maximum 월 $200)이며, 토큰 단위 제공은 어디에도 없습니다. API에서 추론 강도를 max로 설정해도 Full이 선택되지 않습니다.
연결할 수 있는 것은 표준 체크포인트이고, Meta 자체 수치로도 충분한 위치입니다. 종합 지수에서 Fable 5.1, GPT-6 Astra와 1점 차이고 여러 에이전트 항목에서는 이들을 앞섭니다. Meta는 이 시리즈를 법률·금융·의료 같은 전문 영역과 장시간 작업용으로 포지셔닝하며 Active Memory(대화를 넘어 맥락 유지)와 Active Focus(어려운 작업에서 버티고 오류에서 회복) 두 기능을 강조합니다. 다만 이 기능들은 에이전트 런타임을 위한 것으로, 페이지나 영상 하나마다 요청을 한 번씩 보내는 브라우저 확장 프로그램에서는 체감이 제한적입니다. Glarity 사용자가 실제로 느끼는 것은 컨텍스트 윈도우와 멀티모달 입력입니다.
Glarity에 잘 맞는 이유
- 윈도우가 문서를 통째로 삼킵니다. 1,048,576 토큰이면 1시간짜리 영상 자막이나 300쪽 책이 여유롭게 들어갑니다. 시작과 끝을 한 번의 요청으로 읽으니 구간별 요약을 이어 붙일 필요가 없습니다.
- 텍스트만 읽지 않습니다. 이미지·영상·오디오·PDF 입력을 지원해 차트, 스캔한 페이지, 미디어 파일을 그대로 요청에 넣을 수 있습니다.
- Standard 모드가 기본 프라이버시 조건입니다. Model API의 Muse Wonder는 Standard 모드로 동작하며, Meta는 프롬프트와 출력이 학습에 사용되지 않는다고 명시합니다. 내 페이지를 요약할 때 중요한 부분입니다.
이 강점에 맞춰 쓰면 아래 비용은 작게 유지됩니다. 평범한 짧은 페이지에 돌려 쓰면 저렴한 모델로 충분한 일에 프런티어 에이전트 값을 치르는 셈입니다.
5단계로 연결하기
- Meta Model API 키를 만듭니다. dev.meta.ai의 Model API 대시보드에서 API keys 탭을 열고 Create API key를 클릭합니다. 키는 한 번만 표시되니 즉시 복사하세요. 형식은
LLM|…입니다. - Glarity를 열고 설정 → 일반으로 이동해 "빠른 Glarity 요약과 번역을 위한 AI 연결"까지 스크롤한 뒤 연결 유형을 OpenAI API 키로 설정합니다 — Meta Model API는 OpenAI 형식을 그대로 받습니다.
- API 키 필드에 키를 붙여넣습니다.
- 모델에서 커스텀 모델을 선택하고
muse-wonder-1.0을 입력합니다. 모델 컨텍스트 윈도우는 가장 큰 프리셋을 고릅니다 — 실제 상한은 약 100만 토큰이고 프리셋은 안전 상한일 뿐입니다. - 연결 값을 확인합니다 — API 호스트
https://api.meta.ai/v1, API 경로/chat/completions— 그리고 온도는 기본값 그대로 둡니다. 테스트를 눌러 응답을 확인한 뒤 저장합니다.
설정 값 한눈에 보기
필드 | 값 | 이유 |
|---|---|---|
연결 유형 | OpenAI API 키 | Meta Model API가 OpenAI 형식 요청을 받습니다 |
API 키 | Meta 키( | Model API 대시보드에서 발급, 1회만 표시 |
모델 | 커스텀 모델 → | API 측 체크포인트 — Full이 아닙니다 |
모델 컨텍스트 윈도우 | 가장 큰 프리셋(약 100만) | 공식 상한은 1,048,576 토큰 |
API 호스트 |
| Meta 문서의 베이스 URL |
API 경로 |
| OpenAI 호환 경로 |
온도 | 기본값 유지 | Meta는 비워 두기를 권장 — 모델이 기본값에 맞춰 조정됨 |
한 세션의 실제 비용
100만 입력 토큰 $4, 100만 출력 토큰 $20 기준에서 일상적인 사용은 여전히 몇 센트 단위입니다 — 다만 출력 단가만 보면 이 블로그에서 다룬 모델 중 가장 높은 축입니다. Claude Sonnet 5.5 가이드와 같은 시나리오를 새 요금으로 계산했습니다.
입력하는 것 | 입력 토큰 | 출력 토큰 | Muse Wonder | Claude Sonnet 5.5 |
|---|---|---|---|---|
1시간 유튜브 영상 → 요약 | 약 12,000 | 약 800 | 약 $0.06 | 약 $0.03 |
30쪽 보고서 → 요약 + 대화 | 약 40,000 | 약 1,500 | 약 $0.19 | 약 $0.10 |
300쪽 책 → 전체 요약 | 약 230,000 | 약 3,000 | 약 $0.98 | 약 $0.49 |
대형 리서치 자료(입력 약 50만) | 약 500,000 | 약 8,000 | 약 $2.16 | 약 $1.08 |
표를 읽는 요령은 두 가지입니다. 어림값이라는 점을 감안해도 일상적인 행은 여전히 무시할 수준입니다 — 영상 요약 한 건에 6센트. 정직하게 말하면 "Sonnet급 모델의 약 두 배 토큰 단가"이지 "비싸다"가 아닙니다. 그리고 Muse Wonder는 추론 모델이라 내부 사고도 출력 토큰으로 청구됩니다(주요 AI API 공통 회계 방식). 길고 어려운 요청은 눈에 보이는 요약보다 청구가 큽니다. 무거운 행에는 여유를 두고, 가벼운 행은 자연히 해결됩니다.
언제 쓰고, 언제 건너뛸까
어울리는 작업: 큰 윈도우와 입력 형식이 실제로 힘을 쓰는 일 — 몇 시간짜리 자막, 책 한 권, 차트나 스캔이 많은 페이지, 미디어 파일, 그리고 쪼개면 맥락이 끊기는 세션.
건너뛸 작업: 일상적인 짧은 요약. Grok 4.7과 Claude Sonnet 5.5 가이드에서 연결하는 모델들은 토큰 단가가 훨씬 저렴하고 짧은 영상이나 글은 똑같이 처리합니다. 100만 출력 토큰 $20짜리 모델은 기본값으로 켜 두는 모델이 아닙니다.
새 모델인 동안의 주의: Meta는 Muse Wonder를 프리뷰 버전으로 표시하므로 ID와 동작이 아직 바뀔 수 있습니다. 되돌리는 것은 같은 설정 패널에서 필드 하나를 고치는 일뿐입니다 — 일방통행 설정은 없습니다.
문제가 생기면
증상 | 가능한 원인 | 해결 |
|---|---|---|
401 / 인증 오류 | 키 오타, 또는 1회 표시 키를 중간까지만 복사 | 대시보드에서 새 키를 만들어 다시 붙여넣기 |
"모델을 찾을 수 없음" | 추측한 ID 또는 Full의 ID |
|
테스트에서 연결 오류 | 이전 설정의 호스트나 경로가 남아 있음 | 호스트 |
429 / 속도 제한 | 팀 단위 제한: 분당 3,000건, 분당 400만 토큰 | 잠시 후 재시도. 제한은 키가 아니라 팀 기준 |
긴 요청이 거부됨 | 입력+요청 출력이 100만 토큰 윈도우 초과 | 문서를 나눠서 보내기 |
초장문 입력에서 게이트웨이 타임아웃 | Meta API가 긴 비스트리밍 실행에 504를 반환 | 재시도하거나 작업을 줄이기 — 아주 무거운 요청은 분할이 필요할 수 있음 |
설정이 저장되지 않음 | 저장은 테스트 성공 후에만 적용 | 먼저 테스트, 그다음 저장 |
FAQ
Muse Wonder는 Glarity에서 무료인가요? 아니요 — 호출마다 Meta Model API 토큰 요금이 붙습니다. Glarity 자체는 여전히 무료이고, 토큰 비용은 사용자 부담입니다. 일상적인 요약은 요청당 몇 센트입니다.
Muse Wonder와 Muse Wonder Full의 차이는 무엇인가요? Full은 점수가 더 높은 체크포인트(Artificial Analysis 지수 56 대 52)이며 Meta의 Muse Code 구독 전용입니다(월 $50 또는 $200). API가 없어서 Glarity에 연결할 수 없습니다.
Glarity가 Muse Wonder를 공식 지원하나요? 내장 모델로는 아닙니다. 이 가이드는 Glarity의 범용 "커스텀 모델" 설정으로 연결합니다 — 이 블로그의 다른 모델 가이드와 같은 방식입니다.
Claude Sonnet 5.5에서 갈아타야 하나요? 긴 컨텍스트나 멀티모달 입력이 병목일 때만입니다. Sonnet 5.5는 토큰 단가가 약 절반이고 같은 100만 토큰 윈도우를 제공합니다. Muse Wonder의 프리미엄은 가장 길고 어려운 읽기 작업에서 회수됩니다.
프롬프트와 출력이 Meta 모델 학습에 쓰이나요? 아니요. Model API의 Muse Wonder는 Standard 모드로 동작하며 프롬프트와 출력이 학습에 쓰이지 않는다고 Meta가 명시합니다(플랫폼에 할인형 "Contributor" 모드가 있지만 Meta는 Muse Wonder에 제공하지 않습니다).
Muse Code 구독이나 Meta 계정이 필요한가요? 필요한 것은 Meta Model API 키와 API 결제뿐입니다. Muse Code는 Full 버전과 Meta 자체 에이전트 제품용 구독 도구이며, API 경로는 이를 거치지 않습니다.
Glarity 편집팀은 AI 검색, 영상 요약, 브라우저 활용 팁을 다룹니다.
Glarity는 AI 검색과 YouTube 요약을 지원하는 무료 브라우저 확장 프로그램입니다(glarity.app에서 사용 가능).
