AIREITERLa API de Meta Muse Ember cuesta $0,10 por cada 1M de tokens de entrada y $0,50 por cada 1M de salida siempre que cada petición tenga como máximo 200.000 tokens de entrada. Meta presenta Muse Ember como su modelo de ejecución más pequeño para llamadas a herramientas, routing, extracción y subtareas de programación. La idea es combinarlo con Muse Wonder o Muse Spark para la planificación y la revisión, según la página oficial de precios y el anuncio de lanzamiento de Ember.
La tabla de precios, sin letra pequeña: dos tramos, caché barata y búsquedas aparte
Muse Ember (muse-ember-1.0) se factura por token únicamente en el modo Standard y ofrece una ventana de contexto de 1.048.576 tokens. En Standard, el contenido enviado no se utiliza para entrenar modelos futuros; a diferencia de Muse Spark, Ember no incluye descuento Contributor. El pago es por uso, sin consumo mínimo ni bolsa gratuita de tokens. Los planes Muse Code incluyen Ember por separado de los medidores de la API. Los límites por equipo son de 3.000 solicitudes por minuto y 4.000.000 de tokens por minuto, según la documentación de precios.
| Uso | Hasta 200K tokens de entrada, por 1M | Más de 200K tokens de entrada, por 1M |
|---|---|---|
| Entrada | $0.10 | $0.30 |
| Entrada en caché | $0.004 | $0.012 |
| Salida | $0.50 | $1.50 |
De esta tabla se desprenden cuatro detalles importantes:
- El token 200.001 cambia el precio de toda la petición. Los tokens en caché también cuentan para el umbral, y superarlo aplica las tarifas de contexto largo a la solicitud completa. La documentación de precios indica que la factura y el panel de uso muestran los dos tramos por separado.
- El arrastre de
previous_response_id. Al reanudar una conversación guardada, los tokens anteriores se suman al recuento de entrada de la nueva petición. web_searchse cobra aparte. La conexión a fuentes externas cuesta $2.50 por cada 1.000 consultas, además de los tokens, tanto en Ember como en Spark y Wonder.- Solo el contexto inyectado por Meta es gratuito. Según la documentación de precios, el contexto de control que añade Meta no se factura ni cuenta para el uso; los avisos de aprobación del harness y las transcripciones de herramientas sí. Un usuario describe así el problema:
El único problema son las aprobaciones y recordatorios que se activan en cada tarea. Consumen muchos tokens de entrada. — u/s-i-e-v-e, r/opencode sobre el plan MuseCode
Meta no cobra por escribir en la caché: los aciertos de prefijo se facturan con la tarifa de lectura en caché. Anthropic, en cambio, aplica una tarifa de escritura ($0.125 por 1M para una caché de 5 minutos por debajo de 100K). El espejo de Ember en OpenRouter muestra una línea de $0.125 por 1M por escritura en caché para la contabilidad de su propio gateway, no para el acceso directo a Meta.
Para qué sirve Muse Ember: ejecución, no planificación
Muse Ember ejecuta flujos entre aplicaciones, encadena llamadas a herramientas, lanza pruebas y aplica correcciones concretas dentro del alcance que define un planificador. Admite texto, imágenes, audio, vídeo y PDF como entrada, y genera texto como salida, según la documentación del modelo.
Meta no publica una tarifa independiente para tokens multimedia: todos los tokens de entrada del usuario y de la aplicación se contabilizan en el mismo medidor de $0.10/M y computan para el umbral de 200K. El acceso a la API es compatible con OpenAI en https://api.meta.ai/v1; basta con indicar el modelo muse-ember-1.0. Ember documenta los mismos parámetros tools, tool_choice y response_format, con esquemas JSON, que el resto de la familia Muse, según la documentación del modelo y la ficha de OpenRouter.
Las pruebas que marcan la frontera del routing
En la comparación de máximo esfuerzo de Meta frente a Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna, publicada en el anuncio de lanzamiento, Ember destaca en ejecución agéntica, pero queda por detrás en código evaluado por su facilidad de integración:
| 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 |
Deja en Ember las tareas repetitivas de extracción, clasificación, secuenciación de herramientas y correcciones sobre archivos concretos. Para refactorizaciones abiertas, conserva un modelo revisor más grande: los resultados de clase Haiku siguen por delante en FrontierCode.
Ember, Wonder, Spark, Haiku 5.5 y Luna: qué modelo usar en cada caso
En contexto corto, las tarifas de la gama pequeña son prácticamente iguales. La diferencia real está en la caché y en el coste del planificador.
| Modelo | Entrada / salida por 1M, contexto corto | Entrada en caché por 1M | Regla de contexto largo |
|---|---|---|---|
| Muse Ember | $0.10 / $0.50 | $0.004 | Más de 200K: $0.30 / $1.50 para toda la petición |
| Claude Haiku 5.5 | $0.10 / $0.50 | $0.01 de lectura | Más de 100K: $0.50 / $2.50 |
| GPT-6 Luna | $0.10 / $0.50 | $0.01 | Contexto largo: $0.20 / $0.75; el corte no figura en la información pública disponible |
| Muse Spark Standard | $1.25 / $4.25 | $0.15 | Sin recargo |
| Muse Wonder | $4.00 / $20.00 | $0.20 | Sin recargo |
Un bucle de 1.000 llamadas con 4.000 tokens de entrada —un prefijo de sistema de 1.000 tokens en caché con una tasa de acierto del 80%: 0.8M en caché más 3.2M nuevos— y 400 tokens de salida por llamada cuesta aproximadamente $0.52 en Ember, $5.82 en Spark Standard y $20.96 en Wonder. Frente a Haiku 5.5 y Luna, los totales en contexto corto son casi idénticos; la ventaja de Ember está en sus prefijos en caché a $0.004 frente a $0.01.
Muse Spark Contributor ($0.10 de entrada y $0.20 de salida) resulta más barato que Ember en la salida, pero, según la documentación de precios, permite utilizar los prompts para entrenamiento y limita el uso a 150 RPM. Es una opción para experimentar, no para tráfico de producción sensible.
Dos ejecuciones de Meta que explican el modelo planificador + ejecutor
Ambas cifras proceden de ejecuciones seleccionadas por Meta en el anuncio de lanzamiento, y pueden variar entre ejecuciones. En una migración de Python a Rust con 16 analizadores léxicos, Wonder se encargó del plan y 16 agentes Ember trabajaron en paralelo: 158M tokens de entrada de Ember frente a 4.4M tokens de Wonder, $1.84 frente a $2.12, con un total de $3.96.
En otra prueba, un flujo para subtitular y ordenar 10.000 fotos utilizó Wonder para elegir 8 álbumes y escribir un script, y después trabajadores Ember procesaron 8 fotos por petición: $0.52 de Ember frente a $0.81 de Wonder, $1.33 en total, cero fallos y aproximadamente un 86% de coincidencia en las etiquetas. Meta señala que usar únicamente Wonder habría costado unos $20.
Cómo convertir Ember en router: selección por llamada y comprobación del gateway
Selecciona muse-ember-1.0 en cada llamada desde el harness; Ember no hace routing automático. Mantén las entradas por debajo de 200K recortando el historial de herramientas y reutilizando prefijos en caché. Reserva la búsqueda web para las subtareas que realmente la necesiten.
Para evaluar proveedores, OpenRouter muestra un endpoint de Meta con una latencia P50 de 1.94 segundos y 258 tokens por segundo, sin routing regional dentro de la UE. Las fichas observadas de Vercel y Cloudflare coinciden con las tarifas destacadas de Meta, $0.10/$0.50; confirma el margen vigente del gateway antes de comprometer volumen. Ember también está incluido en los planes Muse Code, con una facturación separada de los medidores de la API.
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