Tarifs de l’API Meta Muse Ember : modèle de routage à 0,10 $ (2026)

Avec Muse Ember, l’API de Meta facture 0,10 $ par million de tokens en entrée et 0,50 $ par million en sortie, tant que chaque requête ne dépasse pas 200 000 tokens d’entrée. Meta présente ce modèle comme son moteur d’exécution compact, destiné aux appels d’outils, au routage, à l’extraction et aux sous-tâches de programmation. Pour planifier et relire les résultats, il est conçu pour fonctionner avec Muse Wonder ou Muse Spark, comme l’expliquent la page tarifaire officielle et l’article de lancement d’Ember.

La grille tarifaire officielle : deux paliers, un cache très bon marché et la recherche payante

Muse Ember (muse-ember-1.0) est facturé au token, uniquement en mode Standard, avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens. En mode Standard, les contenus envoyés ne servent pas à entraîner les futurs modèles. Contrairement à Muse Spark, Ember ne bénéficie d’aucune remise Contributor. La facturation est à l’usage, sans minimum de dépense ni dotation gratuite de tokens ; les forfaits Muse Code incluent Ember séparément des compteurs API. Les limites d’utilisation sont fixées à 3 000 requêtes par minute et 4 000 000 de tokens par minute au niveau de l’équipe, selon la documentation tarifaire.

Quatre points méritent une attention particulière :

• Le 200 001e token change toute la facture. Les tokens en cache comptent dans le seuil. Dès qu’il est franchi, le tarif long contexte s’applique à l’intégralité de la requête. La documentation tarifaire précise que la facture et le tableau de bord d’utilisation affichent séparément les deux paliers.
• Le report via previous_response_id. La reprise d’une conversation enregistrée réintègre les tokens précédents dans le décompte des nouvelles entrées.
• web_search est facturé à part. L’ancrage dans des sources coûte 2,50 $ pour 1 000 requêtes, en plus des tokens, avec Ember, Spark et Wonder.
• Seul le pilotage de Meta est gratuit. D’après la documentation tarifaire, le contexte de pilotage injecté par Meta n’est pas facturé et n’entre pas dans les compteurs d’utilisation. Les demandes d’approbation du framework et les transcriptions d’outils restent, elles, facturées. Un utilisateur résume clairement le problème :

Le seul problème, ce sont les demandes d’approbation et les rappels déclenchés à chaque tâche. Cela consomme beaucoup de tokens d’entrée. — u/s-i-e-v-e, r/opencode à propos du forfait MuseCode

Meta ne facture pas l’écriture du cache : les préfixes réutilisés sont facturés au tarif de lecture en cache. Anthropic applique au contraire des frais d’écriture (0,125 $ par million pour un cache de 5 minutes sous 100K). Le miroir d’Ember sur OpenRouter affiche une ligne d’écriture du cache à 0,125 $ par million, qui correspond à la comptabilité de sa propre passerelle et non à la tarification directe de Meta.

Le rôle de Muse Ember : exécuter, pas planifier

Muse Ember enchaîne les étapes d’un workflow entre plusieurs applications, appelle les outils dans le bon ordre, lance des tests et applique des corrections ciblées dans le périmètre défini par un planificateur. Il accepte en entrée du texte, des images, de l’audio, de la vidéo et des PDF, mais ne renvoie que du texte, selon la documentation du modèle.

Meta ne donne pas de tarif distinct pour les médias : tous les tokens d’entrée utilisateur et applicatifs alimentent le même compteur à 0,10 $/M et le même seuil de 200K. L’API est compatible avec le format OpenAI à l’adresse https://api.meta.ai/v1 ; il suffit de définir le modèle sur muse-ember-1.0. Ember documente également les paramètres tools, tool_choice et response_format, avec prise en charge de JSON Schema, comme le reste de la famille Muse, selon la documentation du modèle et la fiche OpenRouter.

Des scores qui dessinent la frontière du routage

Dans la comparaison en effort maximal publiée par Meta avec Claude Haiku 5.5 et GPT-6 Luna, issue de l’article de lancement, Ember domine l’exécution agentique mais reste derrière sur le code évalué selon sa capacité à être intégré dans une base existante :

Confiez à Ember les extractions répétitives, la classification, l’enchaînement d’outils et les corrections limitées à certains fichiers. Pour les refactorings ouverts et plus ambitieux, mieux vaut garder un modèle de relecture plus puissant : les sorties de la classe Haiku restent en tête sur FrontierCode.

Ember, Wonder, Spark, Haiku 5.5 ou Luna : quel modèle pour quelle étape ?

À contexte court, les tarifs de base sont identiques dans la petite catégorie. La différence se joue ensuite sur le cache et le coût du planificateur.

Sur une boucle de 1 000 appels comprenant 4 000 tokens d’entrée (un préfixe système en cache de 1 000 tokens, réutilisé dans 80 % des cas : 0,8M tokens en cache et 3,2M tokens nouveaux) et 400 tokens de sortie par appel, la facture atteint environ 0,52 $ avec Ember, 5,82 $ avec Spark Standard et 20,96 $ avec Wonder. Face à Haiku 5.5 et Luna, les totaux à contexte court sont quasiment identiques ; Ember prend l’avantage grâce au préfixe en cache à 0,004 $, contre 0,01 $.

Muse Spark Contributor (0,10 $ en entrée, 0,20 $ en sortie) est moins cher qu’Ember en sortie. Mais, selon la documentation tarifaire, ce mode autorise l’utilisation des prompts pour l’entraînement et se limite à 150 RPM. Il convient aux expérimentations, pas au trafic de production sensible.

Deux exemples Meta pour chiffrer le duo planificateur-exécuteur

Ces deux chiffres correspondent à des exécutions sélectionnées par Meta dans l’article de lancement ; les résultats peuvent varier d’une exécution à l’autre. Pour porter un lexer Python vers Rust, Wonder a préparé le plan tandis que 16 agents Ember ont travaillé en parallèle : 158M tokens d’entrée Ember contre 4,4M tokens pour Wonder, soit 1,84 $ contre 2,12 $, et 3,96 $ au total.

Pour légender et trier 10 000 photos, Wonder a sélectionné 8 albums et écrit un script, puis des workers Ember ont traité 8 photos par requête : 0,52 $ pour Ember contre 0,81 $ pour Wonder, soit 1,33 $ au total, sans échec et avec environ 86 % d’accord sur les libellés. Meta estime qu’une exécution uniquement avec Wonder aurait coûté environ 20 $.

Faire d’Ember un routeur : sélection à chaque appel et vérification de la passerelle

Sélectionnez muse-ember-1.0 à chaque appel dans votre framework : Ember ne route pas automatiquement. Pour rester sous les 200K tokens d’entrée, tronquez l’historique des outils et réutilisez les préfixes en cache. Réservez aussi la recherche web aux sous-tâches qui en ont réellement besoin.

Pour comparer les offres, OpenRouter affiche un endpoint Meta avec une latence P50 de 1,94 seconde et un débit de 258 tokens par seconde, sans routage régional dans l’UE. Les fiches observées chez Vercel et Cloudflare reprennent les tarifs annoncés par Meta, soit 0,10 $/0,50 $. Vérifiez toutefois la marge réelle de chaque passerelle avant de vous engager sur des volumes importants. Ember est également inclus dans les forfaits Muse Code, avec une facturation séparée des compteurs API.

À lire également : tarifs de Meta Muse Code et formule Contributor, analyse des tarifs de l’API Muse Spark 1.3, tarifs de l’API Claude Haiku 5.5.