Prezzi API di Meta Muse Ember: modello router a $0,10 (2026)

Con Meta Muse Ember si pagano $0,10 per 1M token in input e $0,50 per 1M token in output, a condizione che ogni richiesta resti entro i 200.000 token di input. Meta lo presenta come il più piccolo modello operativo della famiglia Muse: gestisce chiamate agli strumenti, routing, estrazione dati e sott任务 di coding, mentre Muse Wonder o Muse Spark possono occuparsi di pianificazione e revisione. I dettagli arrivano dalla pagina ufficiale dei prezzi e dal post di lancio di Ember.

Il listino ufficiale, senza ambiguità: due fasce, cache economica e ricerca a pagamento

Muse Ember (muse-ember-1.0) viene fatturato a token esclusivamente in modalità Standard e offre una finestra di contesto da 1.048.576 token. In questa modalità, i contenuti inviati non vengono usati per addestrare modelli futuri. A differenza di Muse Spark, Ember non prevede lo sconto Contributor. Il pagamento è a consumo, senza spesa minima né dotazione gratuita di token; i piani Muse Code includono Ember separatamente dai consumi API. I limiti, a livello di team, sono 3.000 richieste al minuto e 4.000.000 di token al minuto, secondo la documentazione sui prezzi.

Sotto questa tabella si nascondono quattro dettagli facili da trascurare:

• Il token 200.001 ricalcola l’intera richiesta. Anche i token in cache concorrono alla soglia: superarla applica le tariffe per il contesto lungo a tutta la richiesta. La documentazione sui prezzi specifica che fattura e dashboard dei consumi mostrano separatamente le due fasce.
• previous_response_id si porta dietro la conversazione. Quando si riprende una conversazione salvata, i token precedenti entrano nel conteggio del nuovo input.
• web_search si paga a parte. Il grounding costa $2.50 ogni 1.000 query, oltre ai token, per Ember, Spark e Wonder.
• È gratuito solo il contesto aggiunto da Meta. Secondo la documentazione sui prezzi, il contesto di steering inserito da Meta non viene fatturato e non entra nei conteggi; prompt di approvazione dell’harness e trascrizioni degli strumenti, invece, sì. Un utente descrive così il problema:

L’unico problema sono le richieste di approvazione e i promemoria che scattano a ogni attività. Consumano molti token di input. — u/s-i-e-v-e, r/opencode sul piano MuseCode

Meta non applica costi per la scrittura nella cache: i prefissi riutilizzati vengono fatturati alla tariffa di lettura dalla cache. Anthropic, invece, applica un costo di scrittura ($0.125 per 1M per la cache di 5 minuti sotto 100K). Il mirror di Ember su OpenRouter mostra una voce da $0.125 per 1M per la scrittura in cache, ma riguarda la contabilità del gateway e non l’accesso diretto a Meta.

A cosa serve davvero Muse Ember: esecuzione, non pianificazione

Muse Ember porta avanti workflow tra più applicazioni, chiama gli strumenti in sequenza, esegue test e applica correzioni mirate entro l’ambito definito da un planner. Accetta testo, immagini, audio, video e PDF; l’output è testuale, come indicato nella documentazione del modello.

Meta non indica una tariffa separata per i token multimediali: tutti i token di input generati dall’utente o dall’applicazione finiscono nello stesso contatore da $0.10/M e contribuiscono alla soglia dei 200K. L’API è compatibile con OpenAI e usa l’endpoint https://api.meta.ai/v1; il modello da impostare è muse-ember-1.0. Ember documenta gli stessi tools, tool_choice e response_format con parametri JSON Schema disponibili nel resto della famiglia Muse, secondo la documentazione del modello e la scheda OpenRouter.

I benchmark che delimitano il confine del routing

Nel confronto a massimo impegno pubblicato da Meta con Claude Haiku 5.5 e GPT-6 Luna, riportato nel post di lancio, Ember primeggia nell’esecuzione agentica ma resta indietro nel codice valutato sulla possibilità di effettuare il merge:

Le attività ripetitive di estrazione e classificazione, le sequenze di chiamate agli strumenti e le correzioni circoscritte a file specifici sono buoni candidati per Ember. Per i refactoring aperti e meno prevedibili conviene affidarsi a un revisore più grande: nei punteggi FrontierCode, infatti, il modello di classe Haiku mantiene il vantaggio.

Ember, Wonder, Spark, Haiku 5.5 e Luna: a chi affidare ogni passaggio

Nel contesto breve, i prezzi della fascia economica sono quasi identici. A fare la differenza sono la cache e il costo del planner.

Consideriamo un ciclo da 1.000 chiamate con 4.000 token di input ciascuna e 400 token di output. Il prefisso di sistema da 1.000 token ha un tasso di riutilizzo dell’80%, quindi il conto comprende 0.8M token in cache e 3.2M token nuovi. Il risultato è circa $0.52 con Ember, $5.82 con Spark Standard e $20.96 con Wonder. Rispetto a Haiku 5.5 e Luna, i totali nel contesto breve sono quasi uguali; il vantaggio di Ember sta nei prefissi in cache, a $0.004 contro $0.01.

Muse Spark Contributor ($0.10 in input, $0.20 in output) costa meno di Ember per l’output, ma, come chiarisce la documentazione sui prezzi, consente di usare i prompt per l’addestramento e si ferma a 150 RPM. Va bene per gli esperimenti, non per il traffico di produzione sensibile.

Due esempi Meta per capire il modello planner più executor

Entrambe le cifre provengono da esecuzioni selezionate da Meta nel post di lancio e possono variare da una sessione all’altra. Per portare Python in Rust usando 16 lexer, Wonder ha pianificato il lavoro e 16 agenti Ember lo hanno eseguito in parallelo: 158M token di input per Ember contro 4.4M token per Wonder, con costi rispettivamente di $1.84 e $2.12, per un totale di $3.96.

In un secondo test, 10.000 foto sono state descritte e ordinate: Wonder ha scelto 8 album e scritto uno script, mentre i worker Ember hanno elaborato 8 foto per richiesta. Il costo è stato di $0.52 per Ember contro $0.81 per Wonder, $1.33 in totale, zero errori e circa l’86% di accordo nelle etichette. Meta osserva che usare solo Wonder sarebbe costato circa $20.

Ember come router: selezione per chiamata e verifica dei gateway

Nel proprio harness, selezionare muse-ember-1.0 per ogni chiamata: Ember non esegue il routing automatico. Per restare sotto i 200K token di input, ridurre la cronologia degli strumenti e riutilizzare i prefissi in cache; la ricerca web va riservata alle attività che ne hanno davvero bisogno.

Per la valutazione dei fornitori, OpenRouter indica un endpoint Meta con latenza P50 di 1.94 secondi e 258 token al secondo, senza routing in-region per l’UE. Le schede osservate su Vercel e Cloudflare riportano le stesse tariffe headline di Meta, $0.10/$0.50; prima di impegnare volumi consistenti, però, è opportuno verificare il markup aggiornato del gateway. Ember è incluso anche nei piani Muse Code, con fatturazione separata dai consumi API.

Per approfondire: prezzi di Meta Muse Code e livello Contributor, analisi dei prezzi API di Muse Spark 1.3, prezzi API di Claude Haiku 5.5.