AIREITERMeta Muse Ember API'de fiyatlandırma, istek başına input 200.000 tokenı aşmadığı sürece 1 milyon input token için 0,10 $, 1 milyon output token için 0,50 $ olarak uygulanıyor. Meta, resmi fiyatlandırma sayfasında ve Ember duyuru yazısında Muse Ember'ı; araç çağrıları, routing, veri çıkarma ve kodlama alt görevleri için geliştirilmiş en küçük yürütme modeli olarak tanımlıyor. Planlama ve inceleme aşamalarında ise Muse Wonder veya Muse Spark ile birlikte çalışması bekleniyor.
Resmi fiyat tablosu: iki kademe, ucuz önbellek ve ücretli arama
muse-ember-1.0 modeli yalnızca Standard modda token başına ücretlendiriliyor ve 1.048.576 tokenlık bağlam penceresi sunuyor. Standard modda gönderilen içerik gelecekteki modelleri eğitmek için kullanılmıyor. Muse Spark'ın aksine Ember'da Contributor indirimi bulunmuyor. Sistem kullandıkça öde modeliyle çalışıyor; minimum harcama ya da ücretsiz token hakkı yok. Muse Code planlarında Ember, API sayaçlarından ayrı olarak paketleniyor. Fiyatlandırma belgelerine göre ekip düzeyindeki limitler dakikada 3.000 istek ve 4.000.000 token.
| Kullanım | 200 bin input tokena kadar, 1 milyon başına | 200 bin input tokenın üzerinde, 1 milyon başına |
|---|---|---|
| Input | $0.10 | $0.30 |
| Önbelleğe alınmış input | $0.004 | $0.012 |
| Output | $0.50 | $1.50 |
Bu tablonun altında gözden kaçırılmaması gereken dört nokta var:
- 200.001'inci token tüm isteği yeniden fiyatlandırır. Önbelleğe alınmış tokenlar da bu sınıra dahil. Eşik aşıldığında uzun bağlam tarifesi isteğin tamamına uygulanıyor. Fiyatlandırma belgelerine göre fatura ve kullanım paneli iki kademeyi ayrı ayrı gösteriyor.
previous_response_idgeçmişi de sayılır. Kayıtlı bir konuşmayı sürdürdüğünüzde önceki tokenlar yeni input toplamına eklenir.web_searchayrıca ücretlendirilir. Ember, Spark ve Wonder için grounding maliyeti, token ücretlerine ek olarak 1.000 sorgu başına 2,50 $.- Yalnızca Meta'nın eklediği yönlendirme metni ücretsizdir. Fiyatlandırma belgelerinde belirtildiği üzere Meta tarafından eklenen steering context ücretlendirilmez ve kullanım hesabına katılmaz. Buna karşılık harness onay istemleri ve araç çıktılarının dökümü ücretlendirilir. Bir harness kullanıcısı sorunu şöyle özetliyor:
Tek sorun, her görevde tetiklenen onay ve hatırlatma metinleri. Çok fazla input token tüketiyor. — u/s-i-e-v-e, MuseCode planı hakkında r/opencode
Meta, önbelleğe yazma için ayrıca ücret almıyor; prefix isabetleri önbellekten okuma tarifesi üzerinden hesaplanıyor. Anthropic ise yazma ücreti alıyor (100 binin altındaki 5 dakikalık önbellek için 1 milyon başına 0,125 $). OpenRouter'ın Ember aynasında görülen 1 milyon başına 0,125 $ önbelleğe yazma kalemi Meta'nın doğrudan fiyatı değil, OpenRouter'ın kendi gateway muhasebesine ait.
Muse Ember'ın asıl görevi: planlamak değil, yürütmek
Muse Ember, planlayıcının belirlediği kapsam içinde uygulamalar arasındaki iş akışlarını yürütüyor, araçları sırayla çağırıyor, testleri çalıştırıyor ve hedefli düzeltmeler yapıyor. Model belgelerine göre girdi olarak metin, görsel, ses, video ve PDF kabul ediyor; çıktısı ise metin.
Meta, medya tokenları için ayrı bir tarife belirtmiyor. Kullanıcı ve uygulama kaynaklı tüm input tokenlar aynı 1 milyon başına 0,10 $ sayacına ve 200 bin token eşiğine dahil. API, https://api.meta.ai/v1 adresinde OpenAI uyumlu çalışıyor; model olarak muse-ember-1.0 seçilmeli. Model belgelerine ve OpenRouter kaydına göre Ember, Muse ailesindeki diğer modellerle aynı tools, tool_choice ve JSON Schema parametreli response_format seçeneklerini destekliyor.
Aynı sınıftaki skorlar routing sınırını gösteriyor
Duyuru yazısında yer alan Meta'nın maksimum eforla yaptığı Claude Haiku 5.5 ve GPT-6 Luna karşılaştırmasında Ember, agent yürütme testlerinde öne çıkıyor; merge edilebilirliğin değerlendirildiği kod testinde ise geride kalıyor:
| 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 |
Tekrarlanan veri çıkarma, sınıflandırma, araç sıralama ve belirli dosyalardaki düzeltme işlerini Ember'a yönlendirmek mantıklı. Açık uçlu refactor görevlerini ise daha büyük bir inceleme modeline bırakmak gerekir; FrontierCode'da Haiku sınıfı çıktı hâlâ önde.
Ember, Wonder, Spark, Haiku 5.5 ve Luna: hangi iş kime gider?
Kısa bağlamda küçük modellerin etiket fiyatları aynı seviyede. Asıl farkı önbellek ve planlayıcı maliyeti yaratıyor.
| Model | Kısa bağlamda 1 milyon başına input / output | 1 milyon başına önbelleğe alınmış input | Uzun bağlam kuralı |
|---|---|---|---|
| Muse Ember | $0.10 / $0.50 | $0.004 | 200 binin üzerinde: tüm istek için $0.30 / $1.50 |
| Claude Haiku 5.5 | $0.10 / $0.50 | $0.01 okuma | 100 binin üzerinde: $0.50 / $2.50 |
| GPT-6 Luna | $0.10 / $0.50 | $0.01 | Uzun bağlam: $0.20 / $0.75; eşik herkese açık mevcut bilgide belirtilmemiş |
| Muse Spark Standard | $1.25 / $4.25 | $0.15 | Ek ücret yok |
| Muse Wonder | $4.00 / $20.00 | $0.20 | Ek ücret yok |
1.000 çağrılık bir döngüde her çağrıda 4.000 input token ve 400 output token kullanıldığını varsayalım. 1.000 tokenlık sistem prefix'i %80 isabet oranıyla önbellekten gelsin; bu da 0,8 milyon önbelleğe alınmış ve 3,2 milyon taze token demek. Bu senaryonun maliyeti Ember'da yaklaşık 0,52 $, Spark Standard'da 5,82 $, Wonder'da 20,96 $. Haiku 5.5 ve Luna ile kısa bağlam toplamları neredeyse aynı; Ember'ın avantajı ise önbellek tarifesinde: 0,004 $, diğerlerinde 0,01 $.
Muse Spark Contributor (1 milyon input için 0,10 $, output için 0,20 $) output tarafında Ember'dan daha ucuz. Ancak fiyatlandırma belgelerine göre promptların eğitim amacıyla kullanılmasına izin veriyor ve dakikada 150 istekle sınırlı. Bu nedenle denemeler için uygun, hassas üretim trafiği için değil.
Planlayıcı artı yürütücü modelini gösteren iki Meta örneği
Her iki rakam da duyuru yazısında yer alan, Meta'nın seçtiği ve çalıştırmadan çalıştırmaya değişebilen örneklerden geliyor. 16 lexer içeren bir Python-Rust aktarımında Wonder planlama yaptı, 16 Ember agent'ı da paralel olarak aktarımı yürüttü: Ember 158 milyon input token, Wonder 4,4 milyon token kullandı; maliyetler sırasıyla 1,84 $ ve 2,12 $, toplam 3,96 $ oldu.
10.000 fotoğrafın açıklamasını oluşturup sınıflandıran diğer örnekte Wonder, 8 albümü seçti ve tek bir script yazdı. Ardından Ember worker'ları istek başına 8 fotoğraf işledi: Ember 0,52 $, Wonder 0,81 $, toplam 1,33 $. Sistem hiç hata vermedi ve etiketler yaklaşık %86 oranında eşleşti. Meta, yalnızca Wonder kullanılsaydı maliyetin yaklaşık 20 $ olacağını belirtiyor.
Ember'ı router olarak bağlamak: çağrı bazında seçim ve gateway kontrolü
Harness içinde her çağrı için muse-ember-1.0 modelini seçin; Ember otomatik routing yapmıyor. Araç geçmişini kısaltıp önbelleğe alınmış prefix'leri yeniden kullanarak input'u 200 bin tokenın altında tutun. Web aramayı da yalnızca gerçekten ihtiyaç duyan alt görevlere ayırın.
Satın alma değerlendirmesi için OpenRouter, tek bir Meta endpoint'inde P50 gecikmesini 1,94 saniye, hızı 258 token/saniye olarak gösteriyor; AB içi bölgesel routing bulunmuyor. Vercel ve Cloudflare üzerindeki gözlemlenen kayıtlar da Meta'nın 0,10 $/0,50 $ başlık fiyatlarıyla uyumlu. Yine de yüksek hacimli kullanım taahhüdü vermeden önce gateway ek ücretini güncel olarak doğrulayın. Ember, API sayaçlarından ayrı ücretlendirilen Muse Code planlarına da dahil.
İlgili içerikler: Meta Muse Code fiyatlandırması ve Contributor katmanı, Muse Spark 1.3 API fiyatlandırması incelemesi, Claude Haiku 5.5 API fiyatlandırması.