Meta Muse Wonder 공개: API는 입력 100만 토큰 $4, 출력 $20, 대화 사이 기억하는 Active Memory가 핵심 기능

Meta가 10월 12일 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 공개했다. Meta가 프런티어 경쟁에 처음 내놓은 모델이다. Muse Wonder는 Meta Model API와 Muse Code에서 바로 쓸 수 있고 가격은 입력 100만 토큰당 $4, 출력 $20이다. 더 큰 Wonder Full은 API에 열리지 않았고 Muse Code 구독자 전용이다.

한 줄 정리

Meta가 대화 사이에 사용자 정보를 기억하는 Active Memory를 앞세운 첫 프런티어 모델을 입력 $4, 출력 $20(100만 토큰 기준)에 내놓았고, 성능 수치는 아직 Meta 자체 발표뿐이다.

한눈에 보기

항목	Muse Wonder	Muse Wonder Full
접근 경로	Meta Model API, Muse Code	Muse Code 구독자 전용
API 가격(100만 토큰)	입력 $4 / 출력 $20	API 미제공
핵심 기능	Active Memory, Active Focus	동일 계열의 더 큰 모델
안전성 보고서	"곧 공개" 예고	동일

TechCrunch는 이 가격이 GPT-6 Sol이나 Opus 5.5와 비슷한 수준이라고 전했다. 직전 세대인 Muse Spark 1.1의 API 가격은 입력 $1.25, 출력 $4.25였다. 입력은 약 3.2배, 출력은 약 4.7배 올랐다.

기억이 기능으로 팔린다

Meta가 내세우는 기능은 두 가지다. Active Memory는 대화 사이에 중요한 사용자 정보를 기억하고 지금 작업과 관련된 것을 꺼내 온다. Active Focus는 어려운 목표를 향해 다른 접근을 시도하고 막히면 돌아가며, 중요한 행동 전에는 사용자에게 확인한다.

기억이 길어지면 매번 브랜드 톤과 고객 사정을 다시 설명하는 시간이 줄어든다. 콘텐츠 팀이나 에이전시에서 반복 작업의 첫 10분이 사라진다는 뜻이다. 반대로 그 기억이 어디에 어떤 형태로 저장되는지는 공개된 글 어디에도 구현 설명이 없다. 내보내기가 되는지, 팀원끼리 공유되는지, 삭제하면 정말 지워지는지는 지금 알 수 없다.

성능은 아직 주장 단계

Meta는 개인·업무용 에이전트, 기억, 코딩 벤치마크에서 최고 수준이라고 밝혔다. 이름이 나온 평가는 Harvey의 법률 에이전트 벤치마크, FocusBench, 장기 소프트웨어 프로젝트용 SWE-Marathon이다. 그러나 공개된 글에는 점수가 숫자로 적혀 있지 않고 차트 이미지로만 있다. MemoryBench에서 Fable, Opus, Astra보다 높다는 주장도 Meta 자체 테스트 결과다.

독립 평가는 아직 없고 개발자 커뮤니티 반응은 갈린다. 일부는 벤치마크에 맞춰 조정한 모델 같다는 평을 내놓았다. 안전성 보고서도 "곧 공개"로 남아 있다. 도입을 서두를 이유보다 일주일쯤 지켜볼 이유가 많다.

위시클레이 관점

Muse Wonder에서 눈여겨볼 건 점수가 아니라 기억이다. 모델 성능은 석 달이면 따라잡히지만 우리 고객 이름과 말투와 지난 캠페인 결과가 한 회사의 기억 장치에 쌓이기 시작하면 갈아타는 비용이 생긴다. 가격이 입력 $4, 출력 $20으로 Spark 1.1의 서너 배인데 그 비용을 정당화하는 기능이 하필 갈아타기 어렵게 만드는 기능이다.

그래서 팀이 정할 일은 기억을 어디에 둘지다. 브랜드 가이드, 고객 응대 규칙, 지난 캠페인 요약을 팀이 가진 문서 한곳에 두고 세션마다 모델에 넣어 주면 Muse든 다른 모델이든 같은 출발선에서 시작한다. 모델 안의 기억은 편의 기능으로만 쓰고 원본은 밖에 둔다.

월 입력 1,000만 토큰, 출력 200만 토큰을 쓰는 소규모 팀이라면 Wonder 비용은 약 $80이다. 금액이 문제가 아니다. 그 팀의 6개월치 맥락을 누가 쥐고 있느냐가 문제다. 일주일 시험 기간에는 중요한 고객 정보를 기억에 맡기지 않는 쪽이 안전하다.