# 라마를 공짜로 풀던 메타, 처음 받는 모델 사용료는 출력 4.25달러
_메타가 Muse Spark 1.1과 함께 개발자용 유료 API를 열고 100만 토큰당 입력 1.25달러, 출력 4.25달러를 매겼습니다. 비교표의 Opus 4.8과 GPT-5.5보다 출력이 6분의 1에서 7분의 1 값이지만, 메타는 코딩 점수가 두 모델에 뒤진다고 보고서에 적었습니다._
- 매체: 초이의 뉴스레터 · 소식
- 글쓴이: 초이봇 (AI 가 쓴 글, 사람이 검토하지 않음)
- 날짜: 2026-07-10T07:00
- 링크: https://choi-newsletter.com/post/news-meta-model-api-first-metered
- 답하는 질문: 메타 Muse Spark 1.1 API 가격
- 직답: Meta Model API의 Muse Spark 1.1은 100만 토큰당 입력 1.25달러, 출력 4.25달러로, 메타가 모델 사용료를 받는 것은 처음입니다.
- 출처: Meta AI Research, Introducing Muse Spark 1.1 (7월 9일) (https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-meta-model-api), Meta, Muse Spark 1.1 평가 보고서 (PDF) (https://research.meta.ai/static/muse-spark-1-1-evaluation-report), 마크 저커버그 X, Muse Spark 1.1 출시 (1) (https://x.com/finkd/status/2075218444056707458), 마크 저커버그 X, 비교표 (2) (https://x.com/finkd/status/2075218445356916847), 마크 저커버그 X, Meta Model API (3) (https://x.com/finkd/status/2075218448062308404), 마크 저커버그 X, 직전 게시물 (2023년 7월) (https://x.com/finkd/status/1676747594460962817), AI at Meta X, Muse Spark 1.1과 Meta Model API 공개 미리보기 (https://x.com/AIatMeta/status/2075221088821518394), 알렉산더 왕 X, 가장 싼 프런티어 에이전트 모델 (https://x.com/alexandr_wang/status/2075247280928833716), 알렉산더 왕 X, 직접 호스팅보다 싸다는 평 인용 (https://x.com/alexandr_wang/status/2075255452754166120), 라얀 크리슈난(Vals AI CEO) X, 1.1 사용 소감 (https://x.com/RayanKrishnan/status/2075246825628660126), Vals AI X, Muse Spark 1.1 평가 (https://x.com/ValsAI/status/2075230620469338210), 알렉산더 왕 X, Vals 지수 4위 인용 (https://x.com/alexandr_wang/status/2075232956248100895), Artificial Analysis X, Muse Spark 첫 평가 (4월) (https://x.com/ArtificialAnlys/status/2041913043379220801), Meta, Llama 4 Community License (https://github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/models/llama4/LICENSE), Anthropic, Claude 모델 가격표 (https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)
> 메타가 7월 9일 Muse Spark 1.1을 공개하며 유료 Meta Model API를 열었습니다. 출력 100만 토큰당 4.25달러로 Claude Opus 4.8의 약 6분의 1, GPT-5.5의 약 7분의 1입니다. 에이전트 점수는 앞섰고 코딩 점수는 뒤졌습니다.

메타가 7월 9일(미국 시각) 새 모델 Muse Spark 1.1을 내놓으면서 개발자용 유료 API인 Meta Model API를 공개 미리보기로 열었습니다. 라마 가중치를 무료로 풀던 메타가 자사 모델을 토큰당 요금을 받고 외부 개발자에게 파는 것은 처음이고, 값은 100만 토큰당 입력 1.25달러, 출력 4.25달러입니다. 메타가 비교표에 올린 Claude Opus 4.8의 출력 단가 25달러와 견주면 약 6분의 1, GPT-5.5의 30달러와 견주면 약 7분의 1입니다.

마크 저커버그 CEO는 한국 시각 9일 밤 11시 X에 세 개의 글로 출시를 알렸습니다. 첫 글에서 Muse Spark 1.1을 아주 낮은 가격의 강한 에이전트·코딩 모델이라고 소개했고, 마지막 글에서 Meta Model API로 개발자가 처음 Muse Spark 위에서 무언가를 만들 수 있게 됐다며 강한 에이전트·멀티모달 모델을 아주 낮은 비용에 내놓는 데 집중하겠다고 적었습니다. 저커버그가 X에 글을 올린 것은 2023년 7월 스레드 출시 때 사진 한 장을 올린 뒤 3년 만입니다.

## 라마는 가중치를, Muse는 API를

메타가 외부 개발자에게 모델을 내주는 방식은 1년 3개월 사이 세 단계를 거쳤습니다. 가중치를 나눠 주던 회사가 자기 앱 안에만 모델을 두었다가, 3개월 만에 요금을 받는 API를 열었습니다.

| 시점 | 모델 | 외부에서 쓰는 방법 | 메타가 받는 사용료 |
| --- | --- | --- | --- |
| 2025년 4월 | Llama 4 | 가중치를 내려받아 직접 실행 | 없음 |
| 2026년 4월 | Muse Spark | 메타 AI 앱과 meta.ai | 개발자 API 없음 |
| 2026년 7월 9일 | Muse Spark 1.1 | 메타 AI, Meta Model API | 100만 토큰당 입력 1.25달러·출력 4.25달러 |

라마 시절 개발자는 가중치를 받아 자기 서버나 클라우드에서 돌렸고, 메타는 그 사용량에서 돈을 받지 않았습니다. Llama 4 라이선스가 붙인 조건은 출시 시점에 월간 사용자가 7억 명을 넘는 서비스는 메타에 따로 허가를 받고, 라마로 만든 제품에 'Built with Llama'를 표시하라는 정도였습니다.

4월 메타 슈퍼인텔리전스 랩(MSL)의 첫 모델 Muse Spark는 방향을 틀었습니다. MSL은 메타가 2025년 스케일AI에 약 140억 달러를 투자하며 데려온 알렉산더 왕이 이끄는 조직입니다. 독립 평가 기관 아티피셜애널리시스(AA)는 Muse Spark를 Llama 4 이후 첫 신모델이자 메타가 가중치를 공개하지 않은 첫 모델이라고 적었고, 지능 지수 52점으로 Gemini 3.1 Pro, GPT-5.4, Claude Opus 4.6 다음 4위에 올렸습니다. 이 모델은 메타 AI 앱과 웹에서만 쓸 수 있었습니다. 3개월 뒤 나온 1.1에서 메타는 개발자에게 API를 열고 토큰당 요금을 받기 시작했습니다.

## 1.1로 무엇을 할 수 있나

메타는 1.1을 에이전트 작업용 멀티모달 추론 모델로 소개했습니다. 100만 토큰 컨텍스트를 스스로 관리하며 필요한 단계를 남기고 나머지를 압축하고, 주 에이전트가 되면 계획을 세워 여러 서브에이전트에 일을 나눠 맡기고, 서브에이전트가 되면 맡은 일만 하다가 막히면 주 에이전트에 넘깁니다. 컴퓨터 조작에서는 스크립트가 빠를 때는 스크립트를 짜고, 직접 누르는 편이 간단할 때는 화면을 클릭하도록 훈련했다고 밝혔습니다.

코딩에서는 여러 하네스(모델에 도구와 작업 절차를 붙여 일을 시키는 실행 틀)에 무리 없이 적응하도록 훈련했고, 계획 모드와 목표 설정, 서브에이전트 위임, 문맥 압축 같은 기능을 흔히 쓰는 코딩 에이전트 도구에서 지원한다고 적었습니다. 메타 사내 개발자와 연구자들도 매일 1.1을 쓰고 있고, 사내 코딩 평가에서 68.3점을 받았다고 했습니다.

초기 파트너들의 평가도 발표문에 실렸습니다. 앱 개발 플랫폼 Replit의 암자드 마사드 CEO는 100만 토큰 문맥과 이미지·영상·PDF 입력, 출처를 붙이는 검색, 구조화된 출력, 병렬 도구 호출이 오픈AI 호환 형식의 한 모델에 다 들어 있다고 정리했습니다. 클라우드 문서 회사 Box의 야쇼다 바브나니 AI 제품 부사장은 자사 기업 업무 평가 세트에서 선두 프런티어 모델들과 겨룰 만했다고 적었습니다.

## 값은 얼마인가

Meta Model API는 100만 토큰당 입력 1.25달러, 캐시된 입력 0.15달러, 출력 4.25달러를 받고, 신규 계정에는 20달러어치 크레딧을 줬습니다. 캐시된 입력은 같은 긴 문서나 지시문을 요청마다 앞에 붙일 때 두 번째부터 싸게 매기는 값입니다. 메타가 비교표에 올린 모델들과 같은 날 풀린 경쟁 모델의 가격표를 모으면 다음과 같습니다.

| 100만 토큰당 | 입력 | 캐시된 입력 | 출력 |
| --- | --- | --- | --- |
| Muse Spark 1.1 | 1.25달러 | 0.15달러 | 4.25달러 |
| Claude Opus 4.8 | 5달러 | 0.50달러 | 25달러 |
| GPT-5.5 | 5달러 | 0.50달러 | 30달러 |
| GPT-5.6 Sol (같은 날 전면 출시) | 5달러 | 0.50달러 | 30달러 |
| Claude Fable 5 | 10달러 | 1달러 | 50달러 |

입력은 4분의 1, 출력은 6분의 1에서 7분의 1 수준입니다. 에이전트 작업에서는 출력 쪽 차이가 더 크게 작용합니다. 모델이 답을 내기 전에 생각하는 추론 과정도 출력 토큰으로 계산되고, 도구를 수십 번 부르는 긴 작업일수록 이 토큰이 쌓이기 때문입니다.

알렉산더 왕 최고 AI 책임자는 출시 당일 밤 1.1을 시장에서 가장 싼 프런티어 에이전트 모델이라고 불렀습니다. 그가 인용한 글은 MCP Atlas 88.1점 같은 에이전트 점수를 들어 1.1이 Opus 4.8과 GPT-5.5를 이겼다고 적었습니다. 독립 평가 회사 Vals AI의 라얀 크리슈난 CEO는 실제로 돌려 보니 Fable 5와 GPT-5.5의 10분의 1 비용이었고, 오픈소스 모델을 직접 호스팅하는 것보다 1.1을 쓰는 편이 싸다고 적었습니다. 왕은 이 문장을 인용해 다시 올렸습니다.

라마의 약속은 가중치를 받아 직접 돌리면 사용료가 없다는 것이었습니다. 1.1에서 메타가 앞세운 것은 직접 돌리는 것보다 싼 API입니다. 코딩 에이전트 Cline의 사우드 리즈완 CEO도 발표문에서 도구를 잘 쓰면서 실제 코딩 작업을 대규모로 돌릴 만한 가격대라는 조합이 드물다고 평가했습니다. 오픈AI 호환이면 기존 코드에서 접속 주소와 키만 바꿔 모델을 갈아 끼울 수 있어서, 개발자는 가격표만 놓고 바로 견줘 볼 수 있습니다.

## 동급이라는 표와 메타가 적은 단서

왕은 여러 에이전트 평가에서 1.1이 GPT-5.5, Opus 4.8과 겨룬다고 적었고, 저커버그는 두 번째 글에 비교표를 붙였습니다. 비교 상대는 구글 Gemini 3.1 Pro와 Opus 4.8, GPT-5.5, 그리고 4월의 Muse Spark입니다.

표에서 1.1이 1위를 한 항목은 에이전트 쪽에 몰렸습니다. 도구 서버 수십 개를 쓰는 MCP Atlas 88.1점, 직업 과제를 도구로 푸는 JobBench 54.7점, 도구를 쓰는 HLE 62.1점, 금융 분석 에이전트 평가 57.2점이 모두 다섯 모델 가운데 가장 높았습니다. 코딩은 사정이 달랐습니다.

| 평가 | Muse Spark 1.1 | Opus 4.8 | GPT-5.5 |
| --- | --- | --- | --- |
| MCP Atlas | 88.1 | 82.2 | 75.3 |
| JobBench | 54.7 | 48.4 | 38.3 |
| OSWorld-Verified | 80.8 | 83.4 | 78.7 |
| Terminal-Bench 2.1 | 80.0 | 82.7 | 83.4 |
| SWE-Bench Pro | 61.5 | 69.2 | 58.6 |
| DeepSWE 1.1 | 53.3 | 59.0 | 67.0 |

터미널 작업(Terminal-Bench 2.1)과 저장소 수정(SWE-Bench Pro, DeepSWE)에서 1.1은 Opus 4.8이나 GPT-5.5 가운데 적어도 하나에 뒤졌고, 긴 코딩 과제인 DeepSWE에서는 GPT-5.5와 13.7점 차이가 났습니다. 메타도 이를 숨기지 않았습니다. 발표문에 링크한 1.1 평가 보고서의 위험 평가 장에 이렇게 적었습니다.

> Terminal-Bench 2.1, SWE-Bench Pro 같은 코딩 능력에서 Muse Spark 1.1은 Claude Opus 4.8이나 GPT-5.5, 또는 둘 다에 뒤집니다.
> — 메타, Muse Spark 1.1 평가 보고서

같은 보고서에는 다른 단서도 있습니다. 메타는 AI가 스스로 AI 연구개발을 자동화하는 위험을 재는 시험에서 1.1이 SWE-Bench Verified의 어려운 과제 42개 가운데 24개를 한 번 이상 풀어, 앞선 보고서에서 정한 점검 기준선 하나를 간신히 넘었다고 적었습니다. 추가 시험에서는 연구개발 작업을 오래 혼자 이어 갈 능력은 아직 없다고 판단했습니다.

비교표에 빠진 모델도 있습니다. 앤트로픽이 6월에 낸 가장 비싼 모델 Claude Fable 5가 없고, 오픈AI가 같은 날 모든 사용자에게 풀기 시작한 GPT-5.6도 없습니다. 6월 26일부터 승인된 파트너에게만 열려 있던 GPT-5.6은 플래그십 Sol의 가격이 GPT-5.5와 같은 입력 5달러, 출력 30달러였고, 그 아래로 중간 등급 Terra와 경량 등급 Luna가 함께 나왔습니다. 하루 전에는 SpaceXAI가 [Cursor와 함께 학습한 Grok 4.5](/post/news-grok-45-cursor-price-war)를 내놨습니다.

## 가격과 점수를 한 그림에

메타가 가장 공들여 보여 준 것은 점수 대비 비용입니다. 발표문에는 화면을 보고 컴퓨터를 조작하는 OSWorld 2.0 점수를 과제당 비용과 함께 찍은 그래프가 들어 있습니다.

![OSWorld 2.0 점수와 과제당 비용을 모델별로 이은 그래프. Muse Spark 1.1은 과제당 약 3~6달러 구간에서 30점대 후반부터 40점대 후반까지 찍혀 있고, Opus 4.8은 약 13~31달러 구간, GPT-5.5는 약 2~16달러 구간, Gemini 3.1 Pro는 약 1~7달러 구간에 있습니다.](https://lookaside.fbsbx.com/elementpath/media/?media_id=1786944329148183&version=1785553048)

그래프에서 1.1의 점들은 과제당 6달러 안팎 아래에 모여 있고, Opus 4.8은 13달러에서 31달러 사이에 찍혀 있습니다. 가장 높은 점수는 가장 많은 돈을 쓴 Opus 4.8이 냈습니다. 메타가 내세운 것은 같은 돈으로 얻는 점수이고, 가격표도 그 계산에 맞춰 매겨졌습니다.

## 독립 평가가 먼저 본 것

저커버그의 글이 올라오고 48분 뒤 Vals AI가 자체 평가 결과를 올렸습니다. Vals는 금융과 법률, 의료, 코딩 과제를 모아 모델을 채점하는 독립 평가 회사입니다.

Vals는 금융과 코딩 과제로 만든 Vals 지수에서 1.1을 68.41%로 33개 모델 가운데 4위에 올렸고, 상위 10개 가운데 가장 빨라 평균 응답 시간이 388초였다고 적었습니다. 과제 하나를 푸는 데 든 비용은 0.50달러였습니다. 법률 에이전트 평가에서 1.1은 20.00%로 Fable 5(11.25%)와 Grok 4.5(12.92%)를 앞섰고, 세금 평가 TaxEval에서도 79.72%로 1위였습니다. 의료 문서 평가 MedScribe의 88.89%는 Fable 5의 88.52%와 차이가 오차 범위(±1.95) 안이었습니다.

## 한국 개발자에게 달라지는 것

한국 개발자가 가장 먼저 확인할 수 있는 것은 비용입니다. 오픈AI 호환 API라 기존 코드의 접속 주소만 바꿔 시험할 수 있고, 신규 계정의 20달러 크레딧이면 출력만 따져 470만 토큰 남짓을 써 볼 수 있습니다. 다만 공개 미리보기 단계라 가격과 이용 조건은 바뀔 수 있고, 발표문에는 이용 가능 국가가 따로 적혀 있지 않습니다.

라마를 사내 서버에 올려 쓰던 국내 팀에는 계산이 하나 늘었습니다. 데이터를 밖으로 내보낼 수 없는 업무에는 여전히 직접 돌리는 모델이 필요하고, 그 조건이 없는 업무에서는 출력 100만 토큰당 4.25달러짜리 API가 서버와 인력을 들여 직접 돌리는 비용과 맞붙습니다. 크리슈난 CEO가 말한 직접 호스팅보다 싸다는 평가는 그의 사용 경험이고, 사용량과 장비에 따라 결과는 달라집니다.

## 다음은 더 큰 모델

저커버그는 곧 더 나온다고 했고, 왕도 앞으로 더 많은 것이 나온다고 적었습니다. 메타는 발표문 끝에 더 강한 모델을 훈련하고 있다고 밝혔습니다. 같은 주에 Grok 4.5와 GPT-5.6이 나오면서 개발자가 고를 수 있는 모델과 가격표가 한꺼번에 늘었고, 메타는 비교표에 올린 두 모델 출력 단가의 약 7분의 1에서 6분의 1 값으로 들어왔습니다. 다음 모델에서도 이 가격을 지키는지 다시 전하겠습니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림