AIREITERAuf den ersten Blick wirkt die Auswahl einfach: Muse Spark Open kostet in der Regel $1.25 pro Million Eingabetokens und $4.25 pro Million Ausgabetokens. Für den produktiven Einsatz entscheidet aber mehr als der Preis: Checkpoint, Kontextfenster, Aufbewahrungsbedingungen und regionale Verarbeitung können sich je nach Endpoint erheblich unterscheiden – gerade wenn Latenz zählt.
Die Anbieter im direkten Vergleich
Bei den Tokenpreisen liegen die meisten Muse-Spark-Open-Anbieter nah beieinander. Die entscheidenden Unterschiede stecken in Kontextlimit, Checkpoint-Nachweisen, Datenschutzoptionen, Verfügbarkeit und Routing-Verhalten.
| Route | Eingabe / 1 Mio. | Gecachte Eingabe / 1 Mio. | Ausgabe / 1 Mio. | Veröffentlichter Kontext | Checkpoint-Nachweis | Nachweise zu Aufbewahrung und Region |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Modal Shared Endpoint | $1.25 | $0.15 | $4.25 | 1 Mio. | Nennt Muse Spark Open, NVFP4, Muse Model License | Auf der Modellseite sind weder Region noch Aufbewahrungsfrist angegeben |
| Groq Limited Preview | Nicht auf der Modellseite veröffentlicht | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht | 131.072 | Nennt meta-models/muse-spark-open; TruePoint Serving | Direkte Bedingungen und Account-Preise müssen geprüft werden |
| OpenRouter | $1.25 | $0.15 auf unterstützten Endpoints | $4.25 | Bis zu 1.048.576 | Route ist meta/muse-spark-open; zugrunde liegender Anbieter ist wählbar | Anbieterfilter und ZDR-Kontrollen; getrennte In-Region-Endpoints für USA/EU |
| Vercel AI Gateway | $1.25 | $0.15, sofern ausgewiesen | $4.25 | 1 Mio. bei fünf angezeigten Anbietern | Route ist meta/muse-spark-open; Provider-Allowlist wird unterstützt | ZDR-Routing-Option; Fireworks war die einzige angezeigte Zeile mit expliziter US-Kennzeichnung |
| Selbst gehostete offizielle Weights | Infrastrukturkosten | Eigene Cache-Kosten | Eigene Compute-Kosten | Bis zu 1.048.576 | Exakte BF16- oder NVFP4-Repository-Revision kann angepinnt werden | Speicherung und Region liegen bei Ihnen, vorbehaltlich der Muse Model License |
Die Werte $1.25/$0.15/$4.25 bilden lediglich die Basis auf Modellebene ab. Account-Guthaben, Gateway-Bedingungen, fehlender Cache-Support und anbieterabhängige Abrechnungsregeln können die tatsächliche Rechnung verändern.
Beste Standardwahl: Nutzen Sie ein Gateway mit expliziter Provider-Allowlist, statt eine undurchsichtige Route zu akzeptieren. Für Workloads über 131K Tokens ist ein geprüfter Endpoint mit vollständigem Kontextfenster die bessere Wahl; Groq kommt nur infrage, wenn Preview-Zugang und 131K-Limit zum Einsatz passen.
Muse Spark Open ist kein Alias für Muse Spark 1.3
Muse Spark Open ist ein offiziell veröffentlichtes Modell mit eigenständigen Checkpoint-Namen. Meta bezeichnet es nicht als identischen Checkpoint des geschlossenen Endpoints muse-spark-1.3. In Produktionsdokumentationen sollten die Namen daher nicht austauschbar verwendet werden.
Meta veröffentlichte Muse Spark Open am 15. Oktober 2026. Der offizielle Deployment-Leitfaden nennt meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B für BF16 und meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4 für NVFP4. Meta gibt 816 Milliarden Gesamtparameter, 42 Milliarden aktive Parameter pro Token sowie ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens an.
Die Preisliste der Meta Model API führt muse-spark-1.2, muse-spark-1.3 und Contributor-Varianten als getrennte gehostete Produkte. Sie teilen sich ein Kontextfenster von 1 Mio. Tokens und dieselbe Standard-Preisliste, doch Metas Launch- und Deployment-Dokumentation für Open stellt keine Zuordnung von Muse Spark Open zu 1.3 her.
Ein Provider-Slug ist kein kryptografischer Identitätsnachweis. Beim Self-Hosting sollte eine Repository-Revision angepinnt werden; bei gehosteten Angeboten gehören Modell-Slug, Anbieter, Route, Datum und verfügbare Revisionsmetadaten in die Dokumentation.
Gleicher Listenpreis, unterschiedliche effektive Kosten
Der marktübliche API-Preis für Muse Spark Open liegt bei $1.25 pro Million neuer Eingabetokens, $0.15 pro Million gecachter Eingabetokens und $4.25 pro Million Ausgabetokens. Modal, die bei Vercel angezeigten Anbieter und die bei OpenRouter gelisteten Anbieter laufen auf diesen Satz hinaus.
| Workload | Eingabe | Gecachte Eingabe | Ausgabe | Geschätzte Kosten |
|---|---|---|---|---|
| Kurzer Agent-Turn | 10.000 | 0 | 2.000 | $0.0210 |
| Repository-Frage | 30.000 | 0 | 2.000 | $0.0460 |
| Wiederholter Turn mit großem Kontext | 12.000 neu | 90.000 gecacht | 1.000 | $0.03275 |
| Derselbe Turn ohne Cache | 102.000 neu | 0 | 1.000 | $0.13175 |
Die Berechnung lautet:
cost = fresh_input × $1.25/M + cached_input × $0.15/M + output × $4.25/M
Ein Cache-Treffer von 90 % auf einen wiederverwendbaren Präfix mit 100K Tokens senkt das Beispiel von $0.13175 auf $0.03275 – eine Reduktion um 75 %. Voraussetzung sind ein Endpoint mit Abrechnung für Cache-Reads und ein Prompt-Präfix, das cachebar bleibt; Nebius wies in der am 16. Oktober 2026 erfassten OpenRouter-Anbietertabelle keinen separaten Preis für Cache-Reads aus.
Auch die Ausgabemenge verdient Aufmerksamkeit: Pro Token kostet Output das 3,4-Fache frischer Eingabe. Laut der Modelldokumentation von Vercel zählen Reasoning-Tokens typischerweise zur Output-Nutzung, wobei Reporting und Abrechnung je nach Anbieter abweichen können.
Der Contributor-Tarif von $0.10 für Eingabe und $0.20 für Ausgabe gilt für Metas gehostete Muse-Spark-1.2- und 1.3-Contributor-Produkte, nicht für Muse Spark Open. Laut Metas Dokumentation zu Preismodellen dürfen Contributor-Prompts, Code, Dateien, Kontext und Antworten zum Training künftiger Meta-Modelle verwendet werden; Standard-Inhalte werden nicht zum Training von Meta-Modellen genutzt.
Das Kontextfenster hängt vom Deployment ab
Auf Modellebene unterstützt Muse Spark Open 1.048.576 Tokens, ein API-Anbieter kann aber weniger freigeben. Die offizielle Limited-Preview-Seite von Groq begrenzt sowohl Kontext als auch Output auf 131.072 Tokens.
Modal veröffentlicht für seinen Shared Endpoint 1 Mio. Tokens Kontext. Die Modelltabelle von Vercel zeigte am 16. Oktober 2026 1 Mio. Tokens für Fireworks, Baseten, Together AI, Modal und Nebius. OpenRouter gibt für die Modellroute exakt 1.048.576 Tokens Kontext an, doch der gewählte Endpoint bestimmt weiterhin das tatsächliche Verhalten.
| Oberfläche | Angezeigter Kontext | Angezeigter Maximal-Output | Wichtiger Hinweis |
|---|---|---|---|
| Offizielle vLLM-Konfiguration für Self-Hosting | 1.048.576 | Im Rahmen des Kontextbudgets anfrageabhängig | Meta empfiehlt, --max-model-len zu reduzieren, wenn der Workload weniger Kontext benötigt |
| Modal Shared Endpoint | 1 Mio. | Nicht auf der Modellseite angegeben | Request- und Modalitätslimits vor der Migration prüfen |
| Bei Vercel angezeigte Anbieter | 1 Mio. | 1 Mio. | Prompt und Antwort teilen sich das Kontextbudget |
| OpenRouter-Modellroute | 1.048.576 | Endpoint-abhängig | Bei einem dauerhaft stabilen Limit einen Anbieter anpinnen |
| Groq Limited Preview | 131.072 | 131.072 | Maximal fünf Bilder; Freigabe für die Organisation erforderlich |
Der Deployment-Leitfaden von Meta weist darauf hin, dass der KV-Speicher bei Full Attention mit dem Kontext wächst, und empfiehlt bei geringerem Bedarf ein niedrigeres --max-model-len. Prompts, Medien, Tool-Schemas, Tool-Ergebnisse, Reasoning und Output zählen gemeinsam gegen das geteilte Budget des Endpoints.
Testen Sie vor dem Launch oberhalb der erwarteten Prompt-Größe am 95. Perzentil. Eine erfolgreiche Anfrage mit 20K Tokens bestätigt noch keinen Workflow mit 500K Tokens.
Aufbewahrung und regionale Verarbeitung pro Endpoint prüfen
„Kein Training“, „Zero Data Retention“ und „Verarbeitung in der Region“ sind drei unterschiedliche Kontrollen. Prüfen Sie jede davon für die exakte Route, die später Produktionsdaten erhält.
| Oberfläche | Nachweis zur Trainingsnutzung | Nachweis zu Aufbewahrung/ZDR | Regionale Kontrolle |
|---|---|---|---|
| Meta Model API Standard Spark | Inhalte werden nicht zum Training von Meta-Modellen verwendet | Die zitierte Preisseite etabliert keine allgemeine ZDR-Zusage für Spark | Die Produktseite nennt erweiterten globalen Zugang, aber keine Ländermatrix |
| Meta Model API Contributor Spark | Inhalte und Antworten können künftige Meta-Modelle trainieren | Contributor ist keine Datenschutzstufe | Die Verfügbarkeit hängt von Produkt und Account ab |
| OpenRouter | Anbieterspezifische Richtlinien | Nur-ZDR-Routing und Anbieter-Metadaten | us.openrouter.ai und eu.openrouter.ai |
| Vercel AI Gateway | Anbieterspezifische Richtlinien | Routing-Option zeroDataRetention | Anbieter-Metadaten; die erfasste Tabelle kennzeichnete nur Fireworks ausdrücklich als US |
| Direkter Hosting-Anbieter | Direkten Vertrag prüfen | Direkten Vertrag prüfen | Deployment-Region und Subprozessoren prüfen |
Das Provider-Verzeichnis von OpenRouter führte Modal, Groq und Nebius Token Factory bei der Prüfung am 16. Oktober 2026 als Anbieter ohne Datenaufbewahrung. Das Verzeichnis beschreibt Routen im OpenRouter-Ökosystem und ersetzt nicht die Sicherheitsbedingungen eines direkten Provider-Vertrags.
Bevor private Repositories oder regulierte Daten übertragen werden, empfiehlt sich diese Prüfreihenfolge:
- Das exakte Modell und den zugrunde liegenden Anbieter wählen, statt unbegrenztes Auto-Routing zuzulassen.
- ZDR oder eine vertraglich festgelegte Aufbewahrungsdauer verlangen; „nicht für Training verwendet“ reicht allein nicht aus.
- Bei verbindlichem Verarbeitungsort einen regionalen US- oder EU-Endpoint auswählen.
- Body-Logging im Gateway, in Observability-Tools und in der Anwendung deaktivieren oder die Löschfristen angleichen.
- Response-Metadaten speichern, die die tatsächlich verwendete Route identifizieren.
- Die Richtlinie nach dem Hinzufügen von Websuche, Dateispeicher, Remote-Tools oder weiteren Subprozessoren erneut prüfen.
Die Route nach Deployment-Risiko auswählen
Welche Muse-Spark-Open-API-Route die richtige ist, hängt von der Einschränkung ab, an der das Deployment scheitern würde. Geschwindigkeitsmessungen ändern sich mit Auslastung, Prompt-Größe, Region und Routing – sie sind Momentaufnahmen, keine dauerhaften Ranglisten.
| Anforderung | Empfohlene Route | Begründung |
|---|---|---|
| Repository- oder Dokumentanalyse mit vollständigem Kontext | Modal, ein angepinnter 1M-Provider bei OpenRouter oder ein geprüfter Vercel-Provider | Veröffentlichtes 1M-Kontextfenster; vermeidet Groqs 131K-Limit |
| Hoher angezeigter Gateway-Durchsatz | Baseten erneut testen und bei stabilen Ergebnissen anpinnen | Vercel zeigte am 16. Oktober 2026 269 TPS und OpenRouter 249 TPS für Baseten; beides sind Live-Telemetrie-Snapshots |
| Low-Latency-Workloads unter 131K | Groq Preview, falls freigegeben und preislich akzeptabel | Groq veröffentlicht etwa 350+ TPS, begrenzt den Kontext aber auf 131.072 |
| ZDR über ein Gateway | OpenRouter oder Vercel mit ZDR-Durchsetzung | Beide bieten Routing-Kontrollen; berechtigten Endpoint und Cache-Auswirkungen prüfen |
| Strikte Verarbeitung in den USA oder der EU | OpenRouter-In-Region-Endpoint plus Provider-Allowlist | Die Region wird unabhängig von der Anbieteridentität durchgesetzt |
| Maximale Checkpoint-Reproduzierbarkeit | Eine offizielle Repository-Revision selbst hosten | Gehostete Routennamen legen weder Checkpoint-Hash noch Runtime-Build offen |
| Günstigste Experimente mit nicht sensiblen Daten | Muse Spark 1.3 Contributor, nicht Muse Spark Open | $0.10/M Eingabe und $0.20/M Ausgabe, mit Zustimmung zur Trainingsnutzung und niedrigeren Meta-Rate-Limits |
Für ein typisches Team mit Coding Agents empfiehlt sich ein fest angepinnter Full-Context-Anbieter für Produktion und ein kompatibler zweiter Anbieter für Failover. Setzen Sie Aufbewahrung und Region im Gateway durch, begrenzen Sie Reasoning-Output und erfassen Sie Provider-Metadaten während der Evaluierung.
Groq sollte nicht allein wegen der Geschwindigkeit gewählt werden, wenn das 131K-Limit oder die Freigabe für die Limited Preview den Workload blockiert. Gateway-Failover darf keine Aufbewahrungs- oder Regionsgrenze überschreiten. Privater Code gehört nicht auf Contributor-Endpoints, sofern die Organisation Metas Bedingungen zur Trainingsnutzung nicht akzeptiert.
FAQ zu Preisen der Muse Spark Open API
Was kostet Muse Spark Open pro Million Tokens?
Die übliche gehostete Basis liegt bei $1.25 pro Million Eingabetokens, $0.15 pro Million gecachter Eingabetokens, sofern unterstützt, und $4.25 pro Million Ausgabetokens. Account-Guthaben, Cache-Support und Abrechnungsregeln des Anbieters können die effektiven Kosten verändern.
Gibt es einen Muse Spark Open Contributor-Preis?
In Metas Release- oder Deployment-Dokumentation erscheint kein offizieller Muse Spark Open Contributor-Endpoint. Die Contributor-Preise von $0.10 für Eingabe und $0.20 für Ausgabe gelten für gehostete Muse-Spark-1.2- und 1.3-Varianten mit Zustimmung zur Trainingsnutzung.
Werden Reasoning-Tokens als Output-Tokens abgerechnet?
Vercel schreibt, dass Reasoning-Tokens typischerweise zur Output-Nutzung zählen; Reporting und Abrechnung unterscheiden sich jedoch je nach Anbieter. Kalkulieren Sie sie zum Output-Preis, sofern der gewählte Endpoint keine andere Regel dokumentiert.
Ist die API OpenAI-kompatibel?
Modal bezeichnet seinen Shared Endpoint als OpenAI-kompatibel, und Groq dokumentiert ein Client-Beispiel im OpenAI-Stil. Der Deployment-Leitfaden von Meta dokumentiert OpenAI-kompatibles HTTP für SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, llama.cpp, MLX sowie OpenAI-/Anthropic-kompatibles HTTP für Unsloth. Parameter- und Modalitätsunterstützung unterscheiden sich dennoch.
Gibt es einen kostenlosen Test?
Die Vercel-Modellseite erklärte am 16. Oktober 2026, dass Nutzer ohne vorherige Zahlung alle 30 Tage $5 AI-Gateway-Guthaben erhielten. Das ist ein zeitabhängiges Account-Angebot, kein kostenloses Kontingent für das Modell selbst.
Quellen: Meta-Release · Meta Deployment Guide · Meta Preise und Rate Limits · Modal-Modellseite · Groq-Modellseite · OpenRouter-Modellseite · Vercel AI Gateway-Modellseite
Weiterführend: Muse Spark Opens Abwägungen bei Self-Hosting, Lizenz und Benchmarks