Muse Spark 1.3 をOpenCodeで使ってみた

ChatGPT Image 2026年9月6日 18_02_20
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先日公開されて話題の Muse Spark 1.3 がOpenCodeで使えるようになってたので早速触ってみました。

価格(DeepSeek V4との比較)

OpenCodeで最も使われている DeepSeek V4 Flash と価格比較するとこんな感じです。
(Deep Seek V4 はピーク時とオフピーク時で価格が違うので両方載せます)

項目 Muse Spark 1.3 Contributor DeepSeek V4 Flash Off-Peak DeepSeek V4 Flash Peak
Input $0.10 $0.22 $0.44
Output $0.20 $0.66 $1.32
Cached read $0.002 $0.007 $0.014
Cached write — — —
Go月間利用枠 $60相当 $30相当 $30相当
5時間目安 45,300 req 7,600 req 同じ枠内で消費が速い
週間目安 113,300 req 18,900 req 同上
月間目安 226,600 req 37,800 req 同上

かなり安いですね。

価格比だけ見ると、Muse Spark 1.3 Contributor は DeepSeek V4 Flash の Off-Peak時でも、

  • Input:約 2.2倍安い
  • Output:約 3.3倍安い
  • Cache:約 3.5倍安い

です。
Peak時間のDeepSeekと比較すると、Museはさらに差が広がり、

  • Input:約 4.4倍安い
  • Output:約 6.6倍安い
  • Cache:約 7倍安い

しかも、OpenCode Zen で Muse Spark 1.3 Contributor Free を選択すると、時間制限はあるものの無料で使えます。
無料枠なんてちょっと使ったらすぐレートリミットかと思いきや、かなり使えました。

使用感

使用感で印象的だったのは2点

  • 賢い。頭がいい感じ
  • 速い。応答が速く、結果的にタスク全体の完了までの時間も短くなる

という点が印象的でした。
これまでは DeepSeek V4 Flash が最も印象が良かったですが、この開発速度はクセになります。
かなり好印象でした。

インプット・アウトプットの学習への使用

ここが最も注意するべき点で、Muse Spark 1.3 Contributor はユーザーの入力とその出力を学習に使用することを明記しています。
なので、機密や個人情報、機微データ、認証情報、ロジックに独自性のあるソフトウェア、認証に特別なことをしているソフトウェアなどでは使わないほうが無難でしょう。

まあ、機密や個人情報、機微データ、認証情報などはそもそもソースコードに入れてないでしょうから今更問題になることもないでしょうが、そうはいっても何かの間違いでプロジェクトの外にあるファイルを読み込まないとも限らないので、Docker Sandboxes のようなサンドボックス環境で使うのが安全かと思います。

使う?

上記の内容があるので会社で使うのはリスクがありますが、個人で組むプログラムやオープンソースなどは問題ないかと思います。
今後値上げが待ってる可能性が高いですが、とりあえずそこまでは使っていこうかと思います。

当面の使い分けは、

  • ソースコードを学習に使われても問題ない ⇒ Muse Spark 1.3 Contributor
  • ソースコードが学習に使われたくない ⇒ DeepSeek V4 Flash

って感じなるかと思います。

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