Meta anunció Muse Wonder y Muse Wonder Full el 12 de octubre de 2026. Para un equipo que desarrolla agentes, la primera decisión es la vía de acceso: Wonder está disponible en Meta Model API y Muse Code; Full tiene condiciones más restringidas. La llegada de Wonder a las experiencias de consumo de Muse sigue anunciada para más adelante, primero para suscriptores, según el comunicado original.
Meta los presenta como modelos para tareas prolongadas de agentes y programación. Es una afirmación del fabricante; este artículo no ofrece una evaluación independiente de su rendimiento. Lo que sí podemos contrastar son las condiciones publicadas de acceso, facturación y uso del contenido, con referencia al 13 de octubre.
Full no se activa aumentando el esfuerzo de razonamiento
La documentación de modelos identifica muse-wonder-1.0 como el modelo de la API. Wonder admite texto, imagen, vídeo, audio y PDF como entrada y devuelve texto; su ventana de contexto es de 1.048.576 tokens, las unidades en las que el sistema procesa el contenido. Ese tamaño documentado no demuestra que aproveche todos los detalles de una tarea larga.
Wonder Full no está disponible en Model API: se ofrece en Muse Code con los planes Power Usage y Maximum Usage. Elegir el nivel de razonamiento max en Wonder no selecciona Full. Conviene conservar esa distinción al registrar resultados: una prueba del modelo de la API no acredita el comportamiento de la variante Full.
Aquí hablamos de acceso al servicio, sin presentar el anuncio como una entrega de pesos para ejecutar estos modelos en un ordenador propio. Tampoco comparamos proveedores ni buscamos declarar un ganador.
Cuánto cuesta una llamada y qué deja fuera el cálculo
La tarifa oficial de Wonder en Standard mode es de 4 dólares por millón de tokens de entrada, 0,20 dólares por millón de entrada servida desde caché y 20 dólares por millón de salida. Meta indica que no aplica recargo por contexto largo. La búsqueda web añade 2,50 dólares por cada mil consultas, aparte de los tokens.
Un ejemplo aritmético hipotético, no ejecutado: 100.000 tokens de entrada sin caché cuestan 0,40 dólares; 10.000 tokens de salida cuestan 0,20. El subtotal sería 0,60 dólares por los tokens de esa llamada, excluyendo búsqueda, otros cargos que correspondan e impuestos. No es el precio de completar un proyecto: un agente puede hacer varias llamadas y repetir trabajo.
Nuestra propuesta es fijar un presupuesto para una tarea acotada y revisar el consumo agregado, además de la calidad del resultado. Una ventana grande permite enviar más contexto; también hace fácil presupuestar solo la primera petición y olvidar las siguientes.
Contributor está activado por defecto en las suscripciones
La documentación de suscripciones de Muse Code indica que estas vienen con Contributor mode activado por defecto. El usuario obtiene más uso a cambio de permitir que Meta emplee su contenido —instrucciones, código, archivos, contexto y respuestas— para entrenar futuros modelos. Se puede desactivar; la documentación se refiere al contenido futuro cuando se cambia ese ajuste. No lo presenta como una eliminación retroactiva de datos enviados.
Standard mode excluye el uso del contenido para entrenar modelos de Meta, según las condiciones publicadas. Esa afirmación no equivale por sí sola a retención cero. Además, Wonder en la API de pago por uso solo admite Standard mode; no hay una modalidad Contributor de Wonder en esa vía.
La suscripción funciona mediante Muse Code CLI, la interfaz de línea de comandos. Las claves adicionales de Meta Model API se facturan por uso: contratar un plan no convierte cualquier integración propia en consumo incluido. Los beneficios y la disponibilidad de la suscripción pueden variar por región.
Qué decidir antes de enviar un repositorio real
Para un equipo, el orden práctico sería comprobar la vía y el modelo exactos, revisar el ajuste de datos y después ensayar una tarea de prueba con presupuesto. Proponemos un caso sin información confidencial, con un resultado esperado y criterios de fallo definidos antes de empezar. Es una propuesta de evaluación, no un experimento realizado por Puntoes.
La autonomía anunciada tampoco sustituye los permisos sobre las herramientas ni la revisión de cambios antes de desplegar. El resumen del 12 de octubre recoge el anuncio; este desarrollo añade las condiciones que conviene resolver antes de incorporarlo al trabajo.