Guia de preços da API Muse Spark 1.1: acesso e o que há de novo

Muse Spark 1.1 foi lançado em 9 de julho de 2026 como o modelo mais forte da Meta Superintelligence Labs até agora para trabalho agêntico e programação. Ele roda na nova Meta Model API da Meta por US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada e US$ 4,25 por milhão de tokens de saída, com US$ 20 em créditos gratuitos para cada nova conta. Os pontos principais: a prévia pública é apenas para os EUA, novos usuários entram em uma lista de espera, e a Meta está deliberadamente deixando-o fora de plataformas de terceiros como a OpenRouter por enquanto.

Ao contrário do Muse Spark original de abril, que nunca saiu de uma prévia privada para parceiros selecionados, a versão 1.1 é a primeira em que os desenvolvedores realmente podem construir. É um modelo de raciocínio ajustado para agentes de ponta a ponta, codificação em nível de repositório e percepção multimodal nativa, com um modo de uso do computador que controla uma área de trabalho real a partir de um objetivo em linguagem natural. Para desenvolvedores fora dos EUA, ou para qualquer pessoa que precise de acesso em produção hoje, os modelos Claude e GPT com os quais ele é comparado já estão disponíveis globalmente, muitas vezes abaixo do próprio preço do Muse Spark.

O que há de novo no Muse Spark 1.1

O Muse Spark original foi lançado em abril de 2026 pelos Meta Superintelligence Labs (MSL), a unidade que a Meta montou no ano passado sob a liderança do Chief AI Officer Alexandr Wang para fechar a lacuna em relação à OpenAI, Google e Anthropic. Foi o primeiro modelo da MSL desde a família Llama 4 e o primeiro produto de uma reformulação completa dos esforços de IA da Meta.

Muse Spark 1.1, lançado em 9 de julho, transforma esse modelo de pesquisa em um produto para desenvolvedores. Wang o chama de uma “mudança de patamar” em relação ao original, e contas de monitoramento que acompanham as listagens de API da Meta relataram um ganho de aproximadamente 43 pontos em toda a suíte de avaliação. Internamente, a linha Muse Spark tinha o codinome Avocado; a Meta diz que um modelo maior, com o codinome Watermelon, já está em treinamento, sem data de lançamento. O lançamento também ocorreu na mesma semana do Muse Image (codinome Mango), o primeiro modelo de geração de imagens da Meta, da MSL.

A atualização se concentra nas três áreas que, segundo a Meta, os desenvolvedores mais solicitaram:

• Fluxos de trabalho agentivos de ponta a ponta, com melhor memória de múltiplas interações e coerência de contexto longo, para que um agente mantenha o fio da meada durante sessões longas.

• Codificação avançada, com geração e depuração mais robustas, edições em nível de repositório em vários idiomas e chamada de ferramentas mais confiável.

• Percepção multimodal nativa, para que o modelo raciocine sobre entrada de imagem, vídeo e documento em uma única chamada.

A Meta também lista uma janela de contexto de 1 milhão de tokens em sua página da API, o que torna práticas aquelas longas sessões agentic e grandes edições de repositórios.

Os recursos que importam: agentes, código e uso do computador

Três padrões do Model Cookbook da Meta mostram para onde o Muse Spark 1.1 se destina.

Uso do computador. Dado um objetivo em linguagem simples, como "encontre o jogo Campo Minado, abra-o e jogue", o modelo controla uma área de trabalho Linux real executando em um sandbox descartável. Ele encontra o aplicativo em uma tela vazia, o inicia e depois joga observando: tira uma captura de tela, raciocina sobre o tabuleiro, clica, tira outra captura de tela. Ele não toca na sua máquina; ele só vê pixels e envia de volta ações de mouse e teclado. Troque o objetivo e o mesmo ciclo controla qualquer aplicativo de GUI.

Orquestração multiagente. Uma receita monta um estúdio de produto com quatro perfis (gerente de produto, backend, frontend e redator técnico, todos executando muse-spark) que transforma uma ideia de uma linha em um app funcional, além do texto de lançamento. A coordenação é a parte interessante: os especialistas negociam apenas por meio de comentários encadeados em um quadro Kanban compartilhado, o trabalho é sequenciado por dependências reais de tarefas em vez de polling, e o gerente de produto é o único árbitro, mas não tem terminal, portanto não pode implementar nada por conta própria. Cada decisão é um comentário auditável.

Pesquisa na web integrada. Adicione {"type": "web_search"} como uma ferramenta em qualquer chamada da API Responses e o modelo busca informações em tempo real, sintetiza uma resposta e retorna citações inline, sem necessidade de construir uma stack de recuperação.

Uma observação técnica que afeta o custo: o Muse Spark é um modelo de raciocínio. Ele pensa antes de responder, esses tokens de pensamento aparecem como usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens, e eles são cobrados como saída. Você controla a profundidade com reasoning_effort (de minimal a xhigh), então ajustar o nível de esforço à tarefa é a principal alavanca na sua conta.

Preços da API Muse Spark 1.1, explicados

O preço principal do Muse Spark, confirmado pela Meta e divulgado tanto pela CNBC quanto pela Reuters:

Depois que os créditos de $20 acabarem, a cobrança será no modelo pay-as-you-go. Como se trata de um modelo de raciocínio, o pensamento interno do modelo é cobrado na taxa de saída, então uma carga de trabalho com muito raciocínio custa mais do que a estimativa por token sugere. Uma solicitação com 100.000 tokens de entrada e 30.000 tokens de saída (incluindo raciocínio) custa cerca de $0.25 no preço de tabela. Reduza reasoning_effort para tarefas simples.

Onde isso se posiciona no mercado? Segundo a Reuters, o Muse Spark 1.1 tem preço acima do GPT-5 mini de entrada da OpenAI e do Claude Haiku 4.5 de baixo custo da Anthropic, mas abaixo do Claude Sonnet 4.6 de nível superior da Anthropic. Wang o chamou de preço "muito agressivo e atraente", pensado para escalar com uso intenso. Para contexto, veja como ele se compara ao modelo Claude da classe Sonnet que a Meta está superando em preço:

Claude da classe Sonnet, que lidera o índice independente de inteligência da Artificial Analysis, é o modelo que o Muse Spark está perseguindo. Por meio de um relay compatível com Anthropic, como o AIReiter, ele fica em torno de US$ 0,60 para entrada e US$ 3,00 para saída, abaixo do preço próprio do Muse Spark, sem lista de espera nem restrição apenas para os EUA. Se o objetivo for o custo bruto por token em um modelo de fronteira, os modelos com os quais o Muse Spark é comparado já são mais baratos de acessar.

Como obter acesso à API e os detalhes importantes

Muse Spark 1.1 está disponível por meio da Meta Model API, agora em prévia pública. A configuração é simples se você conseguir acesso:

• Inscreva-se no portal de desenvolvedores da Meta Model API; cada conta começa com US$ 20 em créditos gratuitos.

• Por enquanto, é exclusivo dos EUA. Alguns parceiros iniciais já têm acesso; novos usuários se adicionam a uma lista de espera e são liberados ao longo do tempo.

• Não está em plataformas de terceiros. A CNBC informa que a Meta está limitando deliberadamente o acesso à API aos seus próprios produtos, em vez de listá-la em marketplaces como o OpenRouter, então você não pode acessá-la hoje por meio dos agregadores que muitos desenvolvedores já usam.

A API é compatível de forma imediata com duas famílias de SDK: o OpenAI SDK (formatos Chat Completions e Responses) e o Anthropic SDK (formato Messages). Aponte um cliente existente para https://api.meta.ai/v1, defina o modelo como muse-spark-1.1 e mantenha seu código. Uma chamada mínima se parece com isto, de acordo com o Cookbook da Meta:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.meta.ai/v1",
    api_key=os.environ["MODEL_API_KEY"],
)

resp = client.responses.create(
    model="muse-spark-1.1",
    input="Explique um loop de chamada de ferramenta em uma frase.",
)
print(resp.output_text)

Além da API, o Muse Spark 1.1 já está disponível no modo Thinking no app Meta AI e no site da Meta AI. A Reuters informa que a Meta espera que ele substitua os modelos Llama que alimentam chatbots no WhatsApp, Instagram, Facebook e nos óculos inteligentes da Meta.

Muse Spark 1.1 vs Claude e GPT: onde ele se posiciona

Nos próprios benchmarks divulgados pela Meta, o Muse Spark 1.1 está no topo ou quase no topo do campo agentic: uma pontuação de uso de computador no OSWorld de 80,8, uso de ferramentas em escala MCP Atlas de 88,1, além de JobBench com 54,7, Humanity's Last Exam com ferramentas com 62,1 e Finance Agent v2 com 57,2. A Meta afirma que esses números o colocam no mesmo nível de GPT-5.5 e Opus 4.8 da Anthropic em tarefas agentic. Esses são números informados pelo fornecedor, então trate-os como uma दावा da Meta, e não como fato estabelecido.

A avaliação independente ainda está alcançando. Artificial Analysis atribuiu à original Muse Spark de abril uma pontuação no Intelligence Index de 52, atrás de Gemini 3.1 Pro, GPT-5.4 e Claude Opus 4.6, e a 1.1 ainda não foi benchmarkada independentemente. As discussões da comunidade no X e no Reddit ecoam essa divisão: forte em agentes e uso de ferramentas, com alguns observando que, em benchmarks de codificação pura como o SWE-Bench, os modelos de codificação estabelecidos ainda levam vantagem. A leitura honesta é que o Muse Spark 1.1 é um concorrente real especificamente em trabalhos agentic e de uso do computador, com a codificação como uma lacuna que está se fechando rapidamente, em vez de uma liderança confirmada.

Você deve construir sobre o Muse Spark 1.1?

Muse Spark 1.1 não é um claro "mude agora" para a maioria das equipes. É um forte "acompanhe de perto, faça protótipos quando você tiver acesso" e um lembrete de que a Meta voltou à corrida de modelos de fronteira com preços que pressionam o restante do setor.

FAQ

Para que o Muse Spark 1.1 é bom?

Fluxos de trabalho agentivos, uso de ferramentas e tarefas de uso do computador: operar uma área de trabalho, coordenar equipes multiagente e executar trabalhos longos e de várias etapas com ferramentas. Também lida nativamente com entrada de imagem, vídeo e documentos, e é competente em programação e depuração. A Meta o posiciona como o mais forte em trabalho agentivo; a liderança em programação pura é menos certa.

Quanto custa a API Muse Spark 1.1?

$1.25 por milhão de tokens de entrada e $4.25 por milhão de tokens de saída, com $20 em créditos gratuitos para novas contas e pagamento conforme o uso depois disso. Seus tokens de raciocínio interno são cobrados pela tarifa de saída, então o custo efetivo aumenta com configurações mais altas de reasoning_effort (veja a seção de preços).

Como faço para obter acesso à API do Muse Spark?

Através da prévia pública da Meta Model API, atualmente disponível apenas nos EUA. Cadastre-se no portal de desenvolvedores da Meta para receber US$ 20 em créditos gratuitos; novos usuários são adicionados de uma lista de espera ao longo do tempo. A Meta não está listando isso em plataformas de terceiros como a OpenRouter, portanto o acesso direto via Meta é o único caminho oficial por enquanto (veja a seção de acesso).

O Muse Spark é open source?

Não. Diferentemente dos modelos Llama anteriores da Meta, o Muse Spark é proprietário e o acesso é pago. Wang diz que a MSL tem uma variante de código aberto do Muse Spark em desenvolvimento, mas não informou uma data de lançamento.

Posso usar o Muse Spark 1.1 fora dos EUA?

Ainda não por meio da API oficial do Meta Model. A prévia pública é exclusiva dos EUA e funciona com lista de espera, então desenvolvedores fora dos EUA que precisam hoje de um modelo agentic ou de codificação de fronteira normalmente usam os modelos concorrentes Claude, GPT ou Gemini.

Em resumo

Muse Spark 1.1 é um modelo agentic e de codificação capaz, com um modo útil de uso do computador, compatibilidade plug-and-play com os SDKs da OpenAI e da Anthropic, e um preço agressivo de $1.25/$4.25, respaldado por $20 em créditos grátis. O porém é o acesso, já que a prévia é apenas para os EUA, com lista de انتظار, e ausente no OpenRouter. Isso faz das opções de fronteira práticas e imediatamente disponíveis, para a maioria dos desenvolvedores, os modelos Claude e GPT que o Muse Spark pretende superar.

Leitura relacionada: Guia de preços da API do Claude 2026 e Guia de preços do GPT-5.6 cobrem os modelos que o Muse Spark 1.1 supera em preço e busca alcançar.