Meta: Muse Glimmer 30B 対 OpenAI: GPT-5.6 Luna
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Meta: Muse Glimmer 30B（$1.05 / 100万トークン (≈ ￥166)）とOpenAI: GPT-5.6 Luna（$0.70 / 100万トークン (≈ ￥110)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Meta: Muse Glimmer 30B | OpenAI: GPT-5.6 Luna | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Meta | OpenAI |
| 入力 | $1.05 / 100万トークン (≈ ￥166) | $0.70 / 100万トークン (≈ ￥110) |
| 出力 | $4.20 / 100万トークン (≈ ￥663) | $4.20 / 100万トークン (≈ ￥663) |
| キャッシュ読み取り | $0.14 / 100万トークン (≈ ￥22) | $0.07 / 100万トークン (≈ ￥11) |
| キャッシュ書き込み | - | $0.88 / 100万トークン (≈ ￥138) |
| ウェブ検索 | - | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524) |
| コンテキストウィンドウ | 131,072 | 1,050,000 |
| 最大出力 | 16,384 | 128,000 |
| 入力 | text, image | file, image, text |
| 出力 | text | text |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/08/09 | 2026/07/09 |
主な違い
- OpenAI: GPT-5.6 Lunaは入力トークンが33%安くなっています。
- OpenAI: GPT-5.6 Lunaは8.0倍長いコンテキスト（1,050,000トークン）を読み取れます。
- 入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Meta: Muse Glimmer 30Bで$0.00315、OpenAI: GPT-5.6 Lunaで$0.00280です。
詳しく見る
Meta: Muse Glimmer 30B は Meta のテキストモデルで、モデル ID meta/muse-glimmer-30b で登録されています。OpenAI: GPT-5.6 Luna は OpenAI のテキストモデルで、モデル ID openai/gpt-5.6-luna で登録されています。どちらも api14 を通じて、同じ OpenAI 互換エンドポイントから呼び出せるチャットモデルとして提供されるため、両者の選択は、統合方法の違いではなく、タスクが実際に何を必要としているかによって決まります。
最も明確な違いはコンテキストと入力の扱いです。GPT-5.6 Luna はコンテキストウィンドウがはるかに大きく、入力側で画像とテキストに加えてファイルも受け付けますが、Muse Glimmer 30B はテキストと画像のみを受け付けます。どちらも返すのはテキストです。価格では、入力については Luna の方が安く、出力についてはほぼ同じであるため、コスト差は主に大量の入力トークンを送信する場合に現れます。Muse Glimmer 30B は、frequency penalty や presence penalty、logit bias、min_p、repetition penalty、top_k、seed を含む、より広範なサンプリングおよび制御パラメータを公開しており、これらのつまみを調整する場合には生成動作をより細かく制御できます。Luna のパラメータ一覧はより狭く、代わりに verbosity と max_completion_tokens を含みます。どちらのモデルも、tools、structured outputs、reasoning を独自にサポートするとは記載されていないため、これらは両方で利用可能として扱い、判断材料にはしないでください。
実用的な選択としては、入力が大きい場合やファイルベースの場合、つまり長い文書、テキストのリポジトリ全体、モデルに直接読ませたい PDF やその他のファイル、あるいは蓄積されたコンテキストによって切り詰めを強いられる会話では、GPT-5.6 Luna を選んでください。より大きなウィンドウとファイル入力により、検索中心または文書中心の作業における自然なデフォルトとなり、呼び出しごとに大量のトークンを投入する場合には、より低い入力価格が役立ちます。入力がテキストまたは画像で、コンテキストウィンドウに余裕をもって収まり、top_k、min_p、repetition penalty、logit bias などのパラメータを通じてサンプリングをより厳密に制御したい場合は、Meta: Muse Glimmer 30B を選んでください。また、seed で動作を固定したい場合や、Luna が公開していない penalty で出力を調整したい場合にも妥当な選択です。
どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も、方法は同じです。api14 キーを使って OpenAI 互換の chat completions エンドポイントにリクエストを送信し、両者で変わるのはモデル ID だけです。Muse Glimmer 30B には meta/muse-glimmer-30b を、GPT-5.6 Luna には openai/gpt-5.6-luna を使用します。メッセージ、ロール、レスポンスの形状は同じままなので、その 1 つの文字列を変更するだけでモデルを差し替えたり、入力サイズやモダリティに基づいてリクエストごとにルーティングしたりできます。パラメータは両者で同一ではないことに注意してください。top_k、min_p、logit_bias、repetition penalty に依存する場合、これらは Muse Glimmer 30B に適用され、verbosity と max_completion_tokens は Luna に適用されます。
Luna の方が大きなウィンドウを持ち入力も安いとしても、Muse Glimmer 30B の方が適しているケースは依然としてあります。タスクがテキストまたは画像ベースで、131072 トークン以内に収まり、細かいサンプリング制御や再現可能な seed の恩恵を受ける場合、Muse Glimmer 30B は、ほぼ同じ出力価格で Luna が提供しない選択肢を与えます。逆に、ファイルを直接渡す必要がある場合や、コンテキストが Muse Glimmer 30B に収まる範囲を定期的に超える場合には、Luna の方が適しています。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"meta/muse-glimmer-30b"から"openai/gpt-5.6-luna"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "openai/gpt-5.6-luna",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
その他の比較
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B 対 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview 対 Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview 対 Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview 対 Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha 対 Tencent: Hy4