AIREITERWer viele Tool-Aufrufe, Extraktionen oder kleine Coding-Aufgaben über eine API abwickelt, bekommt mit Meta Muse Ember ein auffallend günstiges Ausführungsmodell: 0,10 $ pro 1 Mio. Input-Tokens und 0,50 $ pro 1 Mio. Output-Tokens, solange eine Anfrage höchstens 200.000 Input-Tokens enthält. Meta sieht Muse Ember als kleinsten Ausführungsbaustein der Familie – für Tool-Aufrufe, Routing, Extraktion und abgegrenzte Coding-Subtasks. Planung und Review übernimmt das Modell zusammen mit Muse Wonder oder Muse Spark, wie die offizielle Preisseite und der Launch-Artikel zu Ember zeigen.
Die offizielle Preistabelle: zwei Stufen, günstiger Cache und kostenpflichtige Suche
Muse Ember (muse-ember-1.0) wird ausschließlich im Standard-Modus tokenbasiert abgerechnet und bietet ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens. Im Standard-Modus werden eingereichte Inhalte nicht zum Training künftiger Modelle verwendet. Anders als Muse Spark bietet Ember keinen Contributor-Rabatt. Die Abrechnung erfolgt nach Verbrauch, ohne Mindestumsatz und ohne kostenloses Token-Kontingent; Muse-Code-Tarife bündeln Ember getrennt von den API-Zählern. Die Preisdokumentation nennt auf Teamebene Limits von 3.000 Anfragen pro Minute und 4.000.000 Tokens pro Minute.
| Nutzung | Bis 200.000 Input-Tokens, pro 1 Mio. | Über 200.000 Input-Tokens, pro 1 Mio. |
|---|---|---|
| Input | 0,10 $ | 0,30 $ |
| Gecachter Input | 0,004 $ | 0,012 $ |
| Output | 0,50 $ | 1,50 $ |
Direkt unter der Tabelle lauern vier wichtige Details:
- Ab dem 200.001. Token wird alles teurer. Auch gecachte Tokens zählen für die Schwelle. Wird sie überschritten, gelten für die gesamte Anfrage die Langkontextpreise. Laut Preisdokumentation weisen Rechnung und Nutzungs-Dashboard die beiden Stufen separat aus.
previous_response_idübernimmt den bisherigen Verlauf. Beim Fortsetzen einer gespeicherten Unterhaltung fließen die früheren Tokens in die neue Input-Zählung ein.web_searchkostet extra. Die Grounding-Funktion schlägt bei Ember, Spark und Wonder zusätzlich zu den Tokenkosten mit 2,50 $ pro 1.000 Abfragen zu Buche.- Kostenlos ist nur Metas Steuerungskontext. Laut Preisdokumentation wird von Meta eingefügter Steuerungskontext nicht berechnet und nicht auf die Nutzung angerechnet. Freigabeaufforderungen des Harness und Tool-Transkripte kosten dagegen weiterhin Tokens. Ein Harness-Nutzer beschreibt das Problem so:
Das einzige Problem sind die Freigaben und Erinnerungen, die bei jeder Aufgabe ausgelöst werden. Sie verbrauchen eine Menge Input-Tokens. — u/s-i-e-v-e, r/opencode zum MuseCode-Tarif
Meta berechnet keine Gebühr für das Schreiben eines Caches: Treffer auf Präfixe werden zum günstigeren Cache-Read-Preis abgerechnet. Anthropic verlangt dagegen eine Schreibgebühr (0,125 $ pro 1 Mio. für einen 5-Minuten-Cache unter 100.000 Tokens). OpenRouters Ember-Spiegel führt zwar eine Cache-Write-Position von 0,125 $ pro 1 Mio. auf – sie gehört jedoch zur Abrechnung des eigenen Gateways und nicht zu Metas direkter API.
Wofür Muse Ember gedacht ist: Ausführung statt Planung
Muse Ember führt Workflows über mehrere Apps hinweg aus, ruft Tools in der richtigen Reihenfolge auf, startet Tests und erledigt gezielte Korrekturen innerhalb eines vom Planer gesetzten Rahmens. Als Input akzeptiert es Text, Bilder, Audio, Video und PDFs; der Output ist Text, wie die Modelldokumentation festhält.
Meta nennt keinen separaten Tarif für Medientokens: Alle Nutzer- und Anwendungs-Inputs zählen zum selben Zähler von 0,10 $/M und zur Schwelle von 200.000 Tokens. Der API-Zugang ist unter https://api.meta.ai/v1 OpenAI-kompatibel; als Modell wird muse-ember-1.0 gesetzt. Ember unterstützt laut Modelldokumentation und OpenRouter-Eintrag dieselben tools, tool_choice und response_format mit Parametern nach JSON Schema wie die übrige Muse-Familie.
Benchmarks derselben Klasse zeigen die Routing-Grenze
Metas Vergleich mit maximalem Aufwand gegen Claude Haiku 5.5 und GPT-6 Luna aus dem Launch-Artikel zeigt Ember bei Agenten-Ausführung vorn, bei Code-Bewertungen nach Merge-Tauglichkeit jedoch hinten:
| Benchmark | Muse Ember | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| AutomationBench-AA | 37,8 | 13,9 | 20,2 |
| Agents' Last Exam | 61,6 | 57,0 | 57,1 |
| Terminal-Bench 4.0 | 40,9 | 39,2 | 16,4 |
| PerceptionBench with tools | 80,6 | 78,6 | 62,8 |
| FrontierCode 2.0-AA | 27,2 | 34,9 | 25,2 |
| Artificial Analysis Index | 36 | 36 | 28 |
Wiederholte Extraktionen, Klassifizierungen, Tool-Sequenzen und klar abgegrenzte Änderungen an Dateien gehören zu Ember. Für offene Refactorings bleibt ein größerer Reviewer die bessere Wahl – bei FrontierCode liegt die Haiku-Klasse weiterhin vorn.
Ember, Wonder, Spark, Haiku 5.5 und Luna: Wer übernimmt welchen Job?
Bei kurzem Kontext sehen die Preise der kleinen Modelle auf den ersten Blick gleich aus. Entscheidend werden Cache-Nutzung und die Kosten des Planers.
| Modell | Input / Output pro 1 Mio., kurzer Kontext | Gecachter Input pro 1 Mio. | Regel für langen Kontext |
|---|---|---|---|
| Muse Ember | 0,10 $ / 0,50 $ | 0,004 $ | Über 200.000: 0,30 $ / 1,50 $ für die gesamte Anfrage |
| Claude Haiku 5.5 | 0,10 $ / 0,50 $ | 0,01 $ Read | Über 100.000: 0,50 $ / 2,50 $ |
| GPT-6 Luna | 0,10 $ / 0,50 $ | 0,01 $ | Langer Kontext: 0,20 $ / 0,75 $; Schwelle im öffentlichen Snapshot nicht angegeben |
| Muse Spark Standard | 1,25 $ / 4,25 $ | 0,15 $ | Kein Aufschlag |
| Muse Wonder | 4,00 $ / 20,00 $ | 0,20 $ | Kein Aufschlag |
Ein Loop mit 1.000 Aufrufen, jeweils 4.000 Input-Tokens (1.000-Tokens-Systempräfix mit 80 % Trefferquote: 0,8 Mio. gecachte plus 3,2 Mio. frische Tokens) und 400 Output-Tokens kostet mit Ember etwa 0,52 $, mit Spark Standard 5,82 $ und mit Wonder 20,96 $. Gegenüber Haiku 5.5 und Luna liegen die Gesamtkosten bei kurzem Kontext nahezu gleichauf. Embers Vorteil sind Präfixe im Cache: 0,004 $ statt 0,01 $.
Muse Spark Contributor (0,10 $ Input, 0,20 $ Output) ist beim Output günstiger als Ember. Laut Preisdokumentation dürfen Prompts dort jedoch zum Training verwendet werden; außerdem ist das Modell auf 150 RPM begrenzt. Damit eignet es sich für Experimente, nicht für sensible Produktionsdaten.
Zwei Meta-Beispiele für die Kosten von Planung plus Ausführung
Beide Zahlen stammen aus von Meta ausgewählten Läufen im Launch-Artikel und können von Lauf zu Lauf variieren. Bei der Portierung eines 16-Lexer-Projekts von Python nach Rust plante Wonder und ließ 16 Ember-Agenten parallel portieren: 158 Mio. Ember-Input-Tokens gegenüber 4,4 Mio. Wonder-Tokens, 1,84 $ gegenüber 2,12 $, insgesamt 3,96 $.
Für das Beschriften und Sortieren von 10.000 Fotos wählte Wonder zunächst 8 Alben aus und schrieb ein Skript. Anschließend verarbeiteten Ember-Worker jeweils 8 Fotos pro Anfrage: 0,52 $ für Ember gegenüber 0,81 $ für Wonder, insgesamt 1,33 $, ohne Fehler und mit rund 86 % Übereinstimmung bei den Labels. Laut Meta hätte der Einsatz von Wonder allein etwa 20 $ gekostet.
Ember als Router einbinden: Auswahl pro Aufruf und Gateway-Check
Wähle im Harness pro Aufruf muse-ember-1.0; Ember übernimmt kein automatisches Routing. Halte den Input unter 200.000 Tokens, indem du Tool-Verläufe kürzt und gecachte Präfixe wiederverwendest. Websuche sollte nur bei Subtasks zum Einsatz kommen, die sie tatsächlich benötigen.
Für die Beschaffung weist OpenRouter einen einzelnen Meta-Endpunkt mit einer P50-Latenz von 1,94 Sekunden und 258 Tokens pro Sekunde aus; ein EU-Routing innerhalb der Region gibt es nicht. Die beobachteten Einträge bei Vercel und Cloudflare entsprechen Metas beworbenen Tarifen von 0,10 $/0,50 $. Vor einer größeren Abnahme sollte der aktuelle Gateway-Aufschlag geprüft werden. Ember ist außerdem in Muse-Code-Tarifen enthalten, wird dort aber getrennt von den API-Zählern abgerechnet.
Weiterführend: Preise und Contributor-Tarif von Meta Muse Code, Muse Spark 1.3 API-Preise im Test, Claude Haiku 5.5 API-Preise.