AIREITER只要單次請求的輸入不超過 200,000 tokens，Meta Muse Ember API 的價格就是每百萬輸入 tokens $0.10、每百萬輸出 tokens $0.50。Meta 將 Muse Ember 定位為旗下最小的執行模型，適合工具呼叫、路由、資料擷取與程式開發中的子任務；規劃與審查則交給 Muse Wonder 或 Muse Spark。這項定位可參考官方定價頁面與Ember 發表文章。
官方價目表怎麼看：兩種級距、便宜快取與額外搜尋費
Muse Ember（muse-ember-1.0）目前只提供 Standard 模式，按 token 計費，內容視窗為 1,048,576 tokens。Standard 模式代表提交的內容不會用來訓練未來的模型；與 Muse Spark 不同，Ember 沒有 Contributor 折扣。API 採用隨用隨付，不設最低消費，也沒有免費 token 額度；Muse Code 方案則將 Ember 另行包含，與 API 用量分開計算。依定價文件，團隊層級的速率限制為每分鐘 3,000 次請求，以及每分鐘 4,000,000 tokens。
| 用量 | 輸入 tokens 不超過 200K，每百萬 | 輸入 tokens 超過 200K，每百萬 |
|---|---|---|
| 輸入 | $0.10 | $0.30 |
| 快取輸入 | $0.004 | $0.012 |
| 輸出 | $0.50 | $1.50 |
這張表下面有四個容易踩到的細節：
- 第 200,001 個 token 會讓整筆請求重新定價。快取 tokens 也算入門檻；一旦超過 200K，整個請求都會套用長上下文價格。定價文件指出，帳單與用量儀表板會分開列出這兩種級距。
previous_response_id會帶入舊對話。繼續已儲存的對話時，先前的 tokens 會併入新請求的輸入量。web_search另行計費。Ember、Spark 與 Wonder 使用 grounding 時，每 1,000 次查詢需支付 $2.50，且這筆費用不包含在 token 費用內。- 只有 Meta 注入的 steering 不收費。依定價文件，Meta 注入的 steering context 不計費，也不列入用量；harness 的核准提示與工具執行紀錄仍會計費。一位 harness 使用者直接描述了這個問題：
唯一的問題是每個任務都會觸發核准／提醒訊息，消耗了很多輸入 tokens。 — u/s-i-e-v-e，r/opencode 的 MuseCode 方案討論
Meta 不收取快取寫入費，命中 prefix 時會按照快取讀取價格計費。Anthropic 則會收取寫入費（100K 以下、5 分鐘快取為每百萬 $0.125）。OpenRouter 的 Ember 鏡像列出每百萬 $0.125 的快取寫入費，那是 OpenRouter 自身閘道的計費方式，不是 Meta 直連價格。
Muse Ember 的工作定位：負責執行，不負責規劃
Muse Ember 適合在既定範圍內跨應用程式執行工作流程、依序呼叫工具、執行測試，以及完成指定修正；規劃範圍則由上層 planner 決定。它可接受文字、圖片、音訊、影片與 PDF 輸入，輸出則是文字，詳情見模型文件。
Meta 沒有另外列出媒體 token 價格：使用者與應用程式提供的所有輸入 tokens，都會套用相同的每百萬 $0.10 價格，也會計入 200K 門檻。API 透過 https://api.meta.ai/v1 提供 OpenAI 相容介面，模型欄位設定為 muse-ember-1.0 即可。根據模型文件與OpenRouter 頁面，Ember 與 Muse 家族其他模型一樣支援 tools、tool_choice，以及帶有 JSON Schema 參數的 response_format。
同級模型測試結果：路由邊界在哪裡
Meta 在發表文章中，以最高推理強度將 Ember 與 Claude Haiku 5.5、GPT-6 Luna 比較。結果顯示，Ember 在代理執行類測試領先，但在以可合併性評分的程式碼測試中落後：
| 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 |
重複性的資料擷取、分類、工具串接與檔案範圍內的修正，可以交給 Ember；開放式的大型重構則應保留給更大型的審查模型，畢竟 Haiku 級模型在 FrontierCode 的表現仍較好。
Ember、Wonder、Spark、Haiku 5.5、Luna 怎麼分工
短上下文的表面價格都落在小型模型級距，真正拉開差距的是快取成本與 planner 的使用方式。
| 模型 | 短上下文輸入／輸出，每百萬 | 快取輸入，每百萬 | 長上下文規則 |
|---|---|---|---|
| Muse Ember | $0.10 / $0.50 | $0.004 | 超過 200K：整筆請求 $0.30 / $1.50 |
| Claude Haiku 5.5 | $0.10 / $0.50 | $0.01 讀取 | 超過 100K：$0.50 / $2.50 |
| GPT-6 Luna | $0.10 / $0.50 | $0.01 | 長上下文 $0.20 / $0.75；公開資料未說明門檻 |
| Muse Spark Standard | $1.25 / $4.25 | $0.15 | 無額外費用 |
| Muse Wonder | $4.00 / $20.00 | $0.20 | 無額外費用 |
假設執行 1,000 次呼叫，每次輸入 4,000 tokens，其中 1,000-token 的快取系統 prefix 命中率為 80%（也就是 0.8M 快取 tokens 加上 3.2M 全新 tokens），再加上每次 400 個輸出 tokens，Ember 約收取 $0.52、Spark Standard $5.82、Wonder $20.96。與 Haiku 5.5 和 Luna 相比，短上下文的總價幾乎相同；Ember 的優勢在於快取 prefix 每百萬只要 $0.004，而不是 $0.01。
Muse Spark Contributor 的價格為輸入 $0.10、輸出 $0.20，比 Ember 的輸出價格更低；但依定價文件，它允許將提示內容用於訓練，且限制為每分鐘 150 次請求。這比較適合實驗，不適合處理敏感資料的正式流量。
兩個 Meta 實例：規劃模型加執行模型的成本
以下兩組數字都是發表文章中由 Meta 挑選的實例，實際結果會因每次執行而不同。一個 16-lexer 的 Python-to-Rust 移植工作，先由 Wonder 規劃，再由 16 個 Ember agent 平行移植：Ember 使用 158M 輸入 tokens，Wonder 使用 4.4M tokens，費用分別為 $1.84 與 $2.12，合計 $3.96。
另一個 10,000 張照片的標題與分類工作，先由 Wonder 挑出 8 個相簿並撰寫一支腳本，再由 Ember worker 每次處理 8 張照片：Ember $0.52、Wonder $0.81，總計 $1.33，零失敗，標籤一致率約 86%。Meta 表示，如果全部只用 Wonder，費用約為 ~$20。
把 Ember 接成路由器：逐次選模型並確認閘道成本
在 harness 中逐次呼叫時選擇 muse-ember-1.0；Ember 不會自動進行路由。建議透過截短工具歷史、重複使用快取 prefix，讓輸入維持在 200K 以下；只有確實需要外部資訊的子任務才使用 web search。
採購評估方面，OpenRouter 顯示 Meta 端點的 P50 延遲為 1.94 秒、速度為每秒 258 tokens，且不提供 EU 區域內路由。Vercel 與Cloudflare目前可觀察到的頁面，也與 Meta 公布的 $0.10/$0.50 標示價格一致；不過在承諾大量用量前，仍應確認閘道即時加價。Ember 同樣包含在 Muse Code 方案中，但費用與 API 用量分開計算。
延伸閱讀：Meta Muse Code 價格與 Contributor tier、Muse Spark 1.3 API 價格評測、Claude Haiku 5.5 API 價格。