Meta 的 Muse Code 便宜 12 到 75 倍：訂閱版預設拿你的程式碼去訓練

Meta 在 2026 年 8 月 5 日推出了它的第一個 AI 寫程式工具，叫 Muse Code。

工具本身不算特別。真正讓它被討論的是定價：同一個模型有兩個價格，便宜的那個只要十幾分之一。條件是你送進去的程式碼跟模型的回覆，Meta 可以拿去訓練未來的模型。

八月那篇的標題寫「最高便宜 21 倍」。這次我對了 Meta 的定價資料，21 倍是輸出的價差，快取命中的輸入差到 75 倍。更重要的是，後來推出的訂閱方案把「讓 Meta 訓練」設成預設開啟。這一點八月時還沒有。

Muse Code 是什麼？

圖：Meta 介紹 Muse Spark 1.2 與 Muse Code 的文章，2026-08-05（來源：dev.meta.ai）

它是一個在終端機裡跑的程式代理，用法跟 Claude Code、Codex CLI 是同一類。你在專案目錄下輸入 muse，用文字交代要做什麼，它直接讀檔、改檔、跑指令。

安裝是一行：

curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash

裝完之後在瀏覽器登入 dev.meta.ai 就能用。Wavect 的整理提到它目前支援 macOS 跟 Linux，沒有列出原生的 Windows 版。

背後的模型是 Muse Spark 1.2。Meta 的文章說它是「針對程式最佳化的模型」，上下文 100 萬 token，跟 Muse Code 這套外殼一起訓練。文章對它的定位很保守，原話是相較 Muse Spark 1.1 有「中等程度的進步」。

文章裡放了四張評測圖：Terminal-Bench、DeepSWE、Meta 內部的程式測試、GDPval。但內文沒有寫出任何分數。八月那篇寫了 DeepSWE 59.3% 跟幾個對手的排名，我這次沒辦法從官方文章的文字確認，所以不再引用。

它跟別家有什麼不同？

Meta 文章花最多篇幅講的是兩件事。

平行的子代理。 主代理可以把工作拆開，每一件交給一個可以寫入的子代理。每個子代理拿到自己的 git worktree，自動建在 .muse/worktrees/ 底下，彼此不會踩到對方的檔案。子代理各自 commit 到自己的分支，主代理再一個一個審查或合併。文章的示範是在一個範例遊戲上同時跑六個任務，主機的並行上限是四，所以第五跟第六個排隊。

事件日誌。 所有動作都寫成 JSONL，放在 ~/.local/share/muse/sessions/。文章開頭那句話是：它產生的每一個子代理、每一次工具呼叫、每一次引導與取消，都能透過事件日誌觀察跟重播。你可以用 jq 去查，程式當掉之後用 muse resume 從最後一步接著跑。

這兩點我覺得設計得不錯。多個代理同時改同一個專案，最怕的是事後不知道誰改了什麼。把每個代理隔在自己的 worktree，再留一份完整的日誌，是很務實的做法。

另外有四個內建指令，都要手動呼叫才會生效：

• /plan：先讀真實的檔案，列出關鍵決策跟建議，把計畫存到 .agents/plans/，然後停下來等你核准。不動程式碼。
• /grilling：一次問你一個逼你做決定的問題，直到設計站得住腳。
• /grill-with-docs：同樣的問答，但把定案的決策寫進專案文件。
• /taste：一份清單，列出要避開的預設視覺風格，讓生成的介面看起來不那麼像機器做的。

兩種價格差多少？

圖：Muse Spark 1.2 的 Standard 與 Contributor 價格（本文整理，數字出自 Meta 定價指南，依 Wavect 2026-09-02 的查核）

API 有兩個模型代號：muse-spark-1.2 跟 muse-spark-1.2-contributor。在 Muse Code 裡用 /model 切換。

Standard 的價格寫在 Meta 的發布文章裡：輸入每百萬 token 1.25 美元，快取命中 0.15 美元，輸出 4.25 美元。

Contributor 的價格，發布文章沒有寫。它只說這一級是用「滾動五小時內的 token 總量」限流，不是算請求次數，而且只在部分國家開放。八月那篇引的是媒體報導的數字。這次我找到開發顧問公司 Wavect 的整理，作者在 9 月 2 日對過 Meta 的定價指南：輸入 0.10 美元，快取命中 0.002 美元，輸出 0.20 美元。

算下來，輸入差 12.5 倍，輸出差 21.25 倍，快取命中的輸入差 75 倍。

Wavect 特別強調一點：Contributor 不是比較小的模型。兩邊跑的是同一個模型，差別只在資料怎麼被使用。

換成月帳單是多少？

圖：三種用量下兩種價格的月帳單（本文試算，未計快取）

倍數很大，但絕對金額要看用量。

輕度使用，一個月 1,000 萬輸入加 100 萬輸出：Standard 是 16.75 美元，Contributor 是 1.20 美元。差 15 美元多一點。

中度使用，量乘以十：167.50 對 12.00。差 155 美元。

重度使用，再乘以十：1,675 對 120。差 1,555 美元。

所以如果你是個人開發者、用量不大，這個選擇一個月替你省的是一頓飯錢。為了一頓飯錢把程式碼授權出去，值不值得，要看那是什麼程式碼。

如果你是一個每天跑大量代理任務的團隊，一個月省一千多美元，誘因就很實在。但團隊的程式碼通常也比較不能外流。價差最有吸引力的人，剛好是最不該選的人。

這裡有一個細節。Muse Spark 1.2 是推理模型，思考用的 token 照輸出價計費，可以用 /effort 調整它想多久。所以輸出的實際佔比會比你預期的高，21 倍的那一格影響比較大。token 計價的基本概念在名詞解釋裡。

Meta 拿走的是什麼？

發布文章的摘要只有一句：Contributor 這一級的內容「可能被用來改善我們的產品」。

訂閱方案的說明頁寫得清楚很多：

圖：Meta 說明頁對 Contributor 模式的說明，2026 年 10 月擷取（來源：dev.meta.ai）

被拿去訓練的範圍是四樣東西加一樣：你送出的提示詞、程式碼、檔案、上下文，再加上模型回給你的內容。

「檔案」跟「上下文」這兩個詞要注意。程式代理不只讀你貼給它的那一段，它會自己去讀專案裡的其他檔案來理解狀況。那些檔案也算在內。包括你沒有特別想到的設定檔、測試資料、註解裡的內部網址。

第一句話是這次改寫最重要的新資訊：Muse Code 的訂閱方案，預設就是 Contributor 模式。

八月的時候，Contributor 是你要主動去選的一個模型代號。現在 Meta 多了月費方案，依說明頁是每月 5、15、50、200 美元四級。訂了之後，不用做任何事，你就已經在 Contributor 模式裡。要退出得自己去設定裡關。

說明頁寫，關掉之後「未來的內容」不會被用來訓練。已經送出去的那些怎麼處理，頁面沒有說。

另外一條退路是零資料保留（Zero Data Retention）。開了這個的帳號不能用 Contributor 模式。發布文章說 Meta 正開始接受零資料保留的申請，要透過業務團隊。

為什麼程式碼值得 Meta 這樣買？

八月那篇有一段解釋我覺得還是成立的：程式碼是特別好的訓練素材，因為對錯可以驗證。程式能不能編譯、測試過不過，馬上有答案。其他類型的工作，回饋要等很久，甚至等不到。

程式代理的對話又比單純的程式碼更有價值。它記錄的是一整個過程：人怎麼描述需求、模型怎麼拆解、哪裡走錯、人怎麼糾正、最後哪個版本被接受。這種資料買不到，只能從真實的使用裡收集。

Meta 進這個市場比 Anthropic 跟 OpenAI 晚。它的模型自己都說只是中等程度的進步。在這種位置上，用價格換資料是一個說得通的策略。

八月那篇引了一句評論，說這等於 Meta 開價跟你買原始碼、用算力額度付款。這個比喻我覺得很貼切，但原始出處我這次打不開，沒辦法確認是誰說的，所以只當成一個說法提出來。

哪些程式碼可以用便宜的那一級？

圖：四種情境該用哪一級（整理自 Wavect 的建議，Kevin Riedl 撰，2026-09-02 更新）

Wavect 那篇有一句話我想直接引用：「NDA 不等於同意。」

意思是，你跟客戶簽了保密協議，代表你有義務保密。它不代表客戶同意你把他的程式碼拿去訓練第三方的模型。這是兩件事。就算你自己覺得沒關係，那些程式碼的授權不在你手上。

依其他媒體的整理，Meta 的 API 條款本身也禁止把敏感、機密、個人資料，或是你有義務保密的程式碼送進 Contributor 模型。也就是說，如果出事，條款上違規的是你。這一條我沒有讀到條款原文，請你自己去確認。

我自己的判斷標準比較簡單，就一個問題：這個 repo 明天如果整包公開，會不會有人受傷？

• 不會，那就用 Contributor。本來就是開源的專案、練習用的專案、個人的小工具，都屬於這一類。開源專案的程式碼很可能早就在各家的訓練資料裡了。
• 會，或者不確定，那就用 Standard，或者乾脆用別的工具。

我怎麼看？

我認為 Meta 這個定價本身是誠實的交易，問題出在後來的預設值。

八月的設計是：兩個模型代號，名字裡清楚寫著 contributor，價差擺在那裡，你自己選。這樣的交易沒有什麼好批評的。有人願意用資料換折扣，那是他的決定。

訂閱方案改變了這件事。預設開啟代表多數人不會去改。一個每月付 15 美元的使用者，很可能根本不知道自己同時也在付另一種費用。而且付出去的可能不是他自己的東西，是他公司的、他客戶的。

其他家怎麼處理資料，做法各不相同，你應該去看你正在用的那個工具的設定頁。這件事我的建議對所有工具都一樣：裝好之後第一件事，去找資料使用的那個開關。

什麼會讓我改變看法？如果 Meta 把訂閱的預設改成關閉，或者在訂閱流程裡加一個明確的選擇畫面，那就回到八月那種誠實的交易。反過來，如果之後出現公司程式碼經由這個管道外洩的具體案例，那這個預設值的代價就不只是理論上的了。

還有一個變化要提。Wavect 的整理指出，Meta 在 9 月 2 日開始推出 Muse Spark 1.3。這篇講的價格是 1.2 的，新模型的價格跟條款你要自己再對一次。額度怎麼給、怎麼調，各家都在變，我在 Codex 重置那篇整理過 OpenAI 的做法。

這次改寫更正了什麼

• 原文標題寫最高便宜 21 倍。那是輸出的價差。依 Meta 定價指南，快取命中的輸入差 75 倍，這次三種都列出。
• 原文沒有提到訂閱方案預設開啟 Contributor 模式。這是發布之後才有的變化，這次補上並附上說明頁截圖。
• 原文寫由 Mark Zuckerberg 親自宣布。我這次只確認到 Meta 開發者部落格的文章，作者是兩位工程人員，這個說法已刪除。
• 原文寫 Muse Spark 1.2 在 DeepSWE 拿到 59.3%，並列出與其他模型的排名。官方文章的文字沒有給分數，我這次無法確認，已刪除。
• 原文最後一段引了 Meta 第二季的營收、自由現金流與資本支出數字。這些這次沒有重新查證，已刪除。
• 原文把 Contributor 的價格歸給單一媒體報導。這次改引對過 Meta 定價指南的整理，並補上快取價格。