Muse Ember cuesta US$0,10 por millón de tokens, hasta que pasas de 200.000
Meta lanzó Muse Ember, su modelo más pequeño, pensado para que los agentes de IA ejecuten tareas baratas: llamar herramientas, enrutar peticiones, extraer datos. El titular que circuló es el precio: US$0,10 por millón de tokens de entrada. Es cierto, y está incompleto.
Por encima de 200.000 tokens de entrada, la tarifa se triplica.
Lo que cuesta Muse Ember de verdad
Los precios oficiales de Meta son estos:
- Hasta 200.000 tokens de entrada: US$0,10 por millón de entrada, US$0,50 por millón de salida, US$0,004 por millón en caché.
- Por encima de 200.000: US$0,30 de entrada, US$1,50 de salida, US$0,012 en caché.
El anuncio de lanzamiento solo menciona la tarifa baja. La alta aparece en la tabla de precios de la página de desarrollador. No es letra pequeña escondida, pero sí es la clase de dato que no llega al titular.
Y es el dato que decide si el modelo te sirve. Un agente que lee documentos largos, que arrastra historial de conversación o que mete varios archivos en el contexto pasa los 200.000 tokens con facilidad. Justo el caso de uso para el que Meta lo está vendiendo.
Para comparar: Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna listan también en US$0,10 y US$0,50 en prompts de longitud normal, y Haiku sube a US$0,50 y US$2,50 por encima de 100.000 tokens. O sea que todos tienen escalón; cambia dónde está y cuánto sube.
Qué tan bueno es Muse Ember
Ventana de contexto de 1 millón de tokens y hasta 512.000 de salida, según Meta. El modelo se expone en la Meta Model API con el identificador muse-ember-1.0 y en Muse Code, el agente de terminal de la compañía. No está en la app de Meta AI.
En las mediciones independientes de Artificial Analysis, el resultado más llamativo es el costo por tarea: US$0,14 en Ember, frente a US$0,41 en Haiku 5.5 y US$0,15 en Luna. En AutomationBench obtiene 37,8 contra 13,9 de Haiku y 20,2 de Luna.
Pero conviene leer la tabla completa antes de celebrar. En FrontierCode 2.0 pierde contra Haiku (27,2 frente a 34,9). Y en el índice general de inteligencia de Artificial Analysis quedan prácticamente empatados: 36 y 36 redondeados; sin redondear, Haiku 36,2 y Ember 35,8.
Hay además una advertencia de método que vale la pena señalar. Varias de las cifras comparativas las ejecutó Meta, y su propio informe describe las pruebas a los modelos de la competencia como «best-effort». Es decir: el fabricante midió a sus rivales. No invalida los números, pero no es lo mismo que una medición independiente.
Qué hacer con esto desde Colombia
Si estás montando un agente y el costo te importa —y acá el costo siempre importa, porque se paga en dólares— la decisión no se toma leyendo el precio de entrada. Se toma así:
Mide tu propio promedio de tokens por llamada. Si estás por debajo de 200.000 de forma consistente, Ember es de lo más barato que hay. Si tu agente arrastra contexto largo, el modelo sale tres veces más caro de lo anunciado y la comparación cambia por completo.
Usa el costo por tarea, no el precio por token. Un modelo barato que necesita el triple de intentos sale más caro. Los US$0,14 por tarea de Artificial Analysis dicen más que cualquier tarifa.
Verifica lo que vas a usar. Meta afirma soporte nativo de texto, imagen, audio y vídeo. Artificial Analysis solo lista texto e imagen. Si tu caso depende de audio o vídeo, pruébalo antes de comprometerte.
Meta no publicó los pesos del modelo ni términos de licencia abierta en el material consultado, así que por ahora hay que tratarlo como un servicio alojado, no como algo que puedas correr en tu propia infraestructura.
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Sitios oficiales:
Meta AI Research ·
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Reportado por: TechCrunch
