Was ist Muse Ember?
Muse Ember ist das kleinste und günstigste Modell aus Metas Muse-Familie, veröffentlicht am 9. November 2026 als muse-ember-1.0 in der Meta Model API und in Muse Code. Es liest Text, Bilder, Audio, Video und PDFs, schreibt Text und hat einen Kontext von 1.048.576 Tokens mit bis zu 524.288 Ausgabe-Tokens. Der Denkaufwand reicht von minimal bis max, Standard ist max.
Meta positioniert es als das Modell, das unter einem größeren Planer die wiederkehrende Arbeit erledigt: Tool-Aufrufe, Coding-Teilaufgaben, Routing, Extraktion und das Auswerten langer Dokumente, während Muse Wonder oder Muse Spark entscheiden, was zu tun ist. Es ist das erste Modell, das Meta mit Muse Wonder Full trainiert hat. Die Gewichte sind nicht veröffentlicht; Muse Spark Open und Muse Glimmer sind die herunterladbaren Muse-Modelle.
Was kostet Muse Ember?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Up to 200K input tokens | $0.10 / $0.50 per 1M tokens | Eingabe / Ausgabe; gecachte Eingabe $0,004 |
| Over 200K input tokens | $0.30 / $1.50 per 1M tokens | Eingabe / Ausgabe; gecachte Eingabe $0,012; jedes Token der Anfrage wird zu diesem Satz abgerechnet |
Bis 200K Eingabe-Tokens: $0,10 Eingabe, $0,004 gecachte Eingabe, $0,50 Ausgabe pro 1M Tokens. Über 200K: $0,30 / $0,012 / $1,50, für die gesamte Anfrage. Websuche $2,50 pro 1.000 Anfragen.
Diesen Preis mit anderen Modellen vergleichen
Lohnt sich Muse Ember?
Für Muse Ember spricht der Preis pro erledigter Aufgabe, nicht der Preis pro Token. Sein Listenpreis, $0,10 pro Million Eingabe-Tokens und $0,50 pro Million Ausgabe, ist derselbe wie bei Claude Haiku 5.5. Artificial Analysis gibt ihm aber bei max-Aufwand 36 Punkte im Intelligence Index, gleichauf mit Haiku 5.5, für etwa $0,14 pro Aufgabe statt Haikus $0,41, weil es nur etwa ein Drittel der Ausgabe-Tokens braucht und gecachte Eingabe $0,004 kostet. Metas Ankündigung sieht das eigene Muse Spark 1.3 einen Punkt höher, bei $2,39 pro Aufgabe, rund 17-mal so teuer.
Bei Agentenaufgaben verdient es seinen Platz. Auf AutomationBench-AA, das Geschäftsabläufe von Anfang bis Ende durchspielt, meldet Meta einen strengen pass@1-Wert von 37,8 gegenüber 13,9 für Haiku 5.5; der eigene Lauf von Artificial Analysis gibt Ember 68,1%, gleichauf mit Muse Wonder. In den Tests von Artificial Analysis schlägt es Haiku auch auf Terminal-Bench 4.0 (40,9% gegenüber 32,8%). Auf FrontierCode 2.0 verliert es (27,2% gegenüber 34,9%), und Meta selbst empfiehlt, schwierige Coding-Aufgaben in einem Durchgang, wissenslastige Fragen und visuelles Coding an Spark oder Wonder zu geben. Mehrere Zahlen in Metas Ankündigung stammen aus der internen Testreihe, darunter der Personal Superintelligence Index, und das Kostendiagramm ist als Schätzung auf Basis vorgeschlagener Preise gekennzeichnet.
Wissen ist die Schwachstelle. Seine Genauigkeit von 21,1% auf AA-Omniscience ist die niedrigste unter Modellen ähnlicher Intelligenz, vor allem weil es 64% der Fragen nicht beantwortet. Der Vorteil ist eine Halluzinationsrate von 17,4%, halb so hoch wie bei Haiku 5.5. Das passt zu einem Arbeitsmodell, das lieber sagt, dass es etwas nicht weiß, als zu raten.
Die Preisgestaltung hat eine Falle. Jede Anfrage mit mehr als 200.000 Eingabe-Tokens, gecachte Tokens und frühere Gesprächsrunden eingerechnet, wird für jedes Token mit $0,30 und $1,50 abgerechnet, dem Dreifachen des Grundpreises. Ein Agent, der einen langen Verlauf mitschleppt, überschreitet diese Grenze, ohne dass es jemand merkt. Das Fenster von 1M Tokens ist also billiger zu haben als zu nutzen.
Wo es sich lohnt
Ein Plattformteam in einem Logistikunternehmen mit 300 Mitarbeitenden
Täglich Tausende kleiner Tool-Aufrufe in einem Agenten für die Auftragsabwicklung ausführen
Ein größeres Modell plant, Ember führt die Schritte aus; bei Artificial Analysis kostet es pro Aufgabe etwa ein Drittel von Haiku 5.5. Bei 1 Milliarde Eingabe- und 100 Millionen Ausgabe-Tokens im Monat, alle unter 200K pro Anfrage, liegt die Rechnung vor Caching bei etwa $150.
Ein Operations-Analyst bei einem Versicherungsmakler
Felder aus langen Policen-PDFs und eingescannten Anhängen auslesen
Ember liest PDFs und Bilder direkt. Halte jede Anfrage unter 200.000 Eingabe-Tokens: Darüber wird die ganze Anfrage mit $0,30 und $1,50 pro Million abgerechnet.
Ein Entwickler, der bereits Muse Spark nutzt
Die Kosten routinemäßiger Subagenten-Aufrufe senken, ohne die Integration neu zu schreiben
Ember nimmt denselben Request-Body wie Muse Spark, im meisten Code ändert sich also nur die Modell-ID. Schwierige Coding-Aufgaben in einem Durchgang und faktenlastige Fragen bleiben, wie Meta empfiehlt, bei Spark.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Ein Meta-Model-API-Schlüssel und ein Aufruf von muse-ember-1.0 über den Responses-, Chat-Completions- oder Messages-Endpunkt; außerdem in jedem Muse-Code-Tarif enthalten.
- Integrationen
- Tool-Aufrufe, strukturierte Ausgabe, Computer Use, Bildverständnis und Such-Grounding; derselbe Request-Body wie Muse Spark.
- Daten und Datenschutz
- In der API gibt es nur den Standard-Modus, und Inhalte im Standard-Modus werden nicht zum Training von Meta-Modellen genutzt. Für Ember gibt es keinen Contributor-Modus. Muse-Code-Abos starten im Contributor-Modus, der Training erlaubt, bis er abgeschaltet wird. Geschlossene Gewichte, also kein Selbsthosting.
- Kosten im großen Maßstab
- 1 Milliarde Eingabe- und 100 Millionen Ausgabe-Tokens im Monat kosten etwa $150 bei unter 200K Tokens pro Anfrage oder etwa $450, wenn jede Anfrage über 200K liegt. Gecachte Eingabe zu $0,004 senkt die Kosten für wiederholten Kontext weiter. Ein Batch-Preis ist nicht angegeben.
- Grenzen
- Kontext von 1.048.576 Tokens, 524.288 Ausgabe-Tokens, 3.000 Anfragen und 4.000.000 Tokens pro Minute und Team, 600 Hintergrund-Einreichungen pro Minute. Schwach beim Faktenwissen; Meta rät davon ab, es für schwierige Coding-Aufgaben in einem Durchgang und visuelles Coding zu nutzen.
Was gut ist
- Intelligence Index 36 für etwa $0,14 pro Aufgabe, gegenüber $0,41 bei Haiku 5.5
- 37,8 auf AutomationBench-AA pass@1 gegenüber 13,9 für Haiku 5.5, nach Metas Zahlen
- Eingabe von Text, Bild, Audio, Video und PDF mit 1M Tokens Kontext
- API-Inhalte werden nicht zum Training von Meta-Modellen genutzt
Was nicht
- Anfragen über 200K Eingabe-Tokens kosten das Dreifache
- Beantwortet 64% der AA-Omniscience-Fragen nicht
- Liegt auf FrontierCode 2.0 hinter Haiku 5.5
- Geschlossene Gewichte und nur zwei Orte, an denen es läuft
Am besten für
Teams mit großen Mengen an Agenten-Teilaufgaben, Extraktion und Routing, die bereits für ein größeres Planer-Modell zahlen.
Alternativen zu Muse Ember
Muse Ember: häufige Fragen
- Lohnt sich Muse Ember?
- Muse Ember ist der günstigste Weg zu Agentenarbeit auf Haiku-Niveau, solange es nichts wissen muss. Wir bewerten es mit 4.2 von 5.
- Was kostet Muse Ember?
- Bis 200K Eingabe-Tokens: $0,10 Eingabe, $0,004 gecachte Eingabe, $0,50 Ausgabe pro 1M Tokens. Über 200K: $0,30 / $0,012 / $1,50, für die gesamte Anfrage. Websuche $2,50 pro 1.000 Anfragen.
- Welche Nachteile hat Muse Ember?
- Anfragen über 200K Eingabe-Tokens kosten das Dreifache; Beantwortet 64% der AA-Omniscience-Fragen nicht; Liegt auf FrontierCode 2.0 hinter Haiku 5.5; Geschlossene Gewichte und nur zwei Orte, an denen es läuft.
- Für wen eignet sich Muse Ember?
- Teams mit großen Mengen an Agenten-Teilaufgaben, Extraktion und Routing, die bereits für ein größeres Planer-Modell zahlen.
- Was kostet Muse Ember für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- 1 Milliarde Eingabe- und 100 Millionen Ausgabe-Tokens im Monat kosten etwa $150 bei unter 200K Tokens pro Anfrage oder etwa $450, wenn jede Anfrage über 200K liegt. Gecachte Eingabe zu $0,004 senkt die Kosten für wiederholten Kontext weiter. Ein Batch-Preis ist nicht angegeben.
- Ist Muse Ember sicher für Firmendaten?
- In der API gibt es nur den Standard-Modus, und Inhalte im Standard-Modus werden nicht zum Training von Meta-Modellen genutzt. Für Ember gibt es keinen Contributor-Modus. Muse-Code-Abos starten im Contributor-Modus, der Training erlaubt, bis er abgeschaltet wird. Geschlossene Gewichte, also kein Selbsthosting.
- Was sind die besten Alternativen zu Muse Ember?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna, Muse Spark 1.3 und Gemini 3.8 Flash.
Antworten geprüft am 11. Nov. 2026.
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