Meta lanserer Muse Ember: 1 million tokens kontekst til 0,10 dollar per million input-tokens
mandag 9. november · KI-generert · Kilde: Meta AI Research
Regn på nytt på agentbudsjettet: Muse Ember fra Meta koster 0,10 dollar per million input-tokens og scorer 36 på Artificial Analysis-indeksen, like høyt som Claude Haiku 5.5.
En agentøkt i en kodeassistent er sjelden ett stort, smart kall. Den består av hundrevis av små: les en fil, kjør testene, hent en post, oppdater et system. Det er denne volumdelen Meta Superintelligence Lab sikter mot med Muse Ember, lansert mandag 9. november. Meta beskriver Ember som sin minste og mest kostnadseffektive modell, bygget for verktøykall, kodedeloppgaver, ruting, uttrekk og parsing av lange dokumenter.
Prisen er hovedpoenget. Ember koster 0,10 dollar per million input-tokens, 0,004 dollar for cachet input og 0,50 dollar per million output-tokens, med 1 million tokens kontekst og opptil 512 000 output-tokens. Modellen heter muse-ember-1.0 i Meta Model API og Muse Code, og støtter Responses API. Ifølge Meta når Ember Claude Haiku 5.5s beste score på Artificial Analysis-indeksen til omtrent en tredjedel av kostnaden: 35,8 poeng for 0,136 dollar per oppgave, mot 36,2 poeng for 0,411 dollar for Haiku på max. Meta opplyser selv at Embers kostnadstall i grafen er estimater basert på foreslått prising.
Tallene spriker mer når du ser på enkeltbenchmarks. På AutomationBench-AA, som måler forretningsflyter fra ende til ende, scorer Ember 37,8 mot 13,9 for Haiku og 20,2 for GPT-6 Luna fra OpenAI. På Terminal-Bench 4.0 er avstanden til Haiku bare 1,7 poeng (40,9 mot 39,2). På FrontierCode 2.0-AA, der ekte ingeniøroppgaver vurderes etter om koden kan merges, taper Ember med 27,2 mot Haikus 34,9. Flere av tallene, blant dem Agents' Last Exam og OSWorld 2.1, er Metas egne interne målinger.
Meta legger opp til at Ember skal jobbe under en større modell:
«Muse Wonder plans, Muse Ember handles the volume.» — Meta, i lanseringsinnlegget
Det er planlegger/utfører-mønsteret mange allerede bygger med subagenter: en dyr modell legger planen, en billig modell tar de repeterende stegene. Ember er den første modellen Meta har trent ved hjelp av Muse Wonder Full, og den forstår tekst, bilder, lyd og video uten en separat modell. TechCrunch skriver at Ember er den fjerde modellen under Muse-merket, etter Spark i april, den åpne tvillingen Glimmer i august og Wonder i oktober, og at prisen kan konkurrere med åpne modeller som DeepSeek V4.1 Flash og GLM 5.3 Flash. Mot Metas egen Muse Spark 1.3 er forskjellen tydelig: Spark scorer 37 på indeksen, ett poeng over Ember, men koster 2,39 dollar per oppgave.
I Hacker News-tråden testet Simon Willison alle seks effort-nivåene, fra minimal til max, med sin faste pelikan-på-sykkel-test i SVG:
«Dette er første gang jeg har sett den sammenhengen se ut til å bryte sammen, flere resonneringstokens ser ikke ut til å gi en åpenbart bedre SVG.» — Simon Willison, på Hacker News
En annen bruker i tråden savnet åpne vekter. Meta nevner ingen: Ember finnes bare via API, så du kan ikke kjøre den på egen maskin.
Hva bør du gjøre?
- Test Ember på subagent-stegene dine (filoppslag, testkjøring, uttrekk) og sammenlign pris per fullført oppgave med modellen du bruker i dag, ikke bare pris per token.
- Behold en sterkere modell der koden skal merges: FrontierCode-tallet viser at Claude Haiku 5.5 fortsatt leverer bedre der.
- Mål selv hvilket effort-nivå som holder, siden Metas tall gjelder max og Willisons test antyder at mer resonnering ikke alltid gir bedre resultat.