Muse Ember의 개요
Muse Ember는 Meta Muse 제품군에서 가장 작고 저렴한 모델로, 2026년 11월 9일 muse-ember-1.0이라는 이름으로 Meta Model API와 Muse Code에 공개되었습니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, PDF를 읽고 텍스트를 출력하며, 컨텍스트는 1,048,576토큰, 출력은 최대 524,288토큰입니다. 추론 강도는 minimal부터 max까지 정할 수 있고 기본값은 max입니다.
Meta는 이 모델을 더 큰 플래너 아래에서 반복 작업을 처리하는 모델로 내세웁니다. 도구 호출, 코딩 하위 작업, 라우팅, 추출, 긴 문서 분석을 맡고, 무엇을 할지는 Muse Wonder나 Muse Spark가 정합니다. Meta가 Muse Wonder Full을 사용해 학습시킨 첫 모델입니다. 가중치는 공개되지 않았으며, 내려받을 수 있는 Muse 모델은 Muse Spark Open과 Muse Glimmer입니다.
Muse Ember의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Up to 200K input tokens | $0.10 / $0.50 per 1M tokens | 입력 / 출력. 캐시 입력 $0.004 |
| Over 200K input tokens | $0.30 / $1.50 per 1M tokens | 입력 / 출력. 캐시 입력 $0.012. 요청의 모든 토큰에 이 요금이 적용됩니다 |
입력 200K 토큰까지: 100만(1M) 토큰당 입력 $0.10, 캐시 입력 $0.004, 출력 $0.50. 200K 초과: $0.30 / $0.012 / $1.50이며 요청 전체에 적용됩니다. 웹 검색은 1,000건당 $2.50입니다.
Muse Ember, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Muse Ember의 강점은 토큰당 가격이 아니라 완료된 작업당 비용에 있습니다. 정가는 입력 100만 토큰당 $0.10, 출력 100만 토큰당 $0.50으로 Claude Haiku 5.5와 같습니다. 그러나 Artificial Analysis는 max 설정에서 Intelligence Index 36점을 주어 Haiku 5.5와 같은 수준으로 평가하면서도, 작업당 비용은 Haiku의 $0.41에 비해 약 $0.14로 봅니다. 출력 토큰을 약 3분의 1만 쓰고 캐시 입력이 $0.004이기 때문입니다. Meta 발표에 따르면 자사의 Muse Spark 1.3은 1점 높지만 작업당 $2.39로 약 17배 비쌉니다.
제 몫을 하는 곳은 에이전트 작업입니다. 업무 흐름을 처음부터 끝까지 실행하는 AutomationBench-AA에서 Meta는 엄격한 pass@1 점수 37.8을, Haiku 5.5는 13.9를 보고합니다. Artificial Analysis 자체 측정에서는 Ember가 68.1%로 Muse Wonder와 같은 수준입니다. Artificial Analysis 테스트에서는 Terminal-Bench 4.0에서도 Haiku를 앞섭니다(40.9% 대 32.8%). FrontierCode 2.0에서는 뒤지며(27.2% 대 34.9%), Meta 스스로도 한 번에 풀어야 하는 어려운 코딩, 지식이 많이 필요한 질문, 비주얼 코딩은 Spark나 Wonder에 맡기라고 권합니다. Meta 발표의 수치 중 일부는 Personal Superintelligence Index를 포함한 내부 평가 세트에서 나왔고, 비용 그래프는 제안 가격에 기반한 추정치라고 표시되어 있습니다.
약점은 지식입니다. AA-Omniscience 정확도 21.1%는 비슷한 지능의 모델 가운데 가장 낮은데, 주로 질문의 64%에 답하지 않기 때문입니다. 대신 환각률은 17.4%로 Haiku 5.5의 절반입니다. 추측하기보다 모른다고 말해야 하는 작업용 모델에는 맞는 성향입니다.
요금에는 함정이 하나 있습니다. 입력이 200,000토큰을 넘는 요청은 캐시된 토큰과 이전 대화 턴까지 포함해 모든 토큰에 $0.30과 $1.50이 적용되어 기본 요금의 3배가 됩니다. 긴 기록을 끌고 다니는 에이전트는 아무도 모르는 사이에 이 선을 넘습니다. 1M 토큰 창은 갖고 있기는 싸지만 쓰면 비쌉니다.
제 역할을 하는 곳
직원 300명 규모 물류 회사의 플랫폼 팀
주문 처리 에이전트 안에서 하루 수천 건의 작은 도구 호출 단계를 실행
큰 모델이 계획하고 Ember가 단계를 실행합니다. Artificial Analysis 기준 작업당 비용은 Haiku 5.5의 약 3분의 1입니다. 월 입력 10억 토큰, 출력 1억 토큰을 모두 요청당 200K 미만으로 처리하면 캐시 전 약 $150입니다.
보험 중개사의 운영 분석가
긴 보험 증권 PDF와 스캔한 첨부 파일에서 항목 추출
Ember는 PDF 와 이미지를 직접 읽습니다. 요청마다 입력을 200,000토큰 미만으로 유지하세요. 넘으면 요청 전체가 100만 토큰당 $0.30과 $1.50으로 청구됩니다.
이미 Muse Spark를 쓰는 개발자
통합을 다시 작성하지 않고 일상적인 하위 에이전트 호출 비용 절감
Ember는 Muse Spark와 같은 요청 본문을 받으므로 대부분의 코드에서 모델 ID만 바꾸면 됩니다. Meta 권고대로 한 번에 풀어야 하는 어려운 코딩과 사실 위주 질문은 Spark에 남겨 둡니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- Meta Model API 키를 받아 Responses, Chat Completions, Messages 엔드포인트 중 하나로 muse-ember-1.0을 호출합니다. Muse Code의 모든 요금제에서도 쓸 수 있습니다.
- 연동
- 도구 호출, 구조화된 출력, 컴퓨터 사용, 이미지 이해, 검색 그라운딩. 요청 본문은 Muse Spark와 같습니다.
- 데이터와 개인정보
- API에는 Standard 모드만 있으며 Standard 모드 콘텐츠는 Meta 모델 학습에 쓰이지 않습니다. Ember에는 Contributor 모드가 없습니다. Muse Code 구독은 학습을 허용하는 Contributor 모드로 시작하며 끌 때까지 유지됩니다. 가중치가 비공개라 자체 호스팅은 불가능합니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 월 입력 10억 토큰, 출력 1억 토큰은 요청당 200K 미만이면 약 $150, 모든 요청이 200K를 넘으면 약 $450입니다. $0.004의 캐시 입력으로 반복 컨텍스트 비용을 더 줄일 수 있습니다. 배치 요금은 게시되어 있지 않습니다.
- 제한
- 컨텍스트 1,048,576토큰, 출력 524,288토큰, 팀당 분당 3,000건 요청과 4,000,000토큰, 백그라운드 제출 분당 600건. 사실 지식에 약하며, Meta는 한 번에 풀어야 하는 어려운 코딩과 비주얼 코딩에는 권하지 않습니다.
좋은 점
- 작업당 약 $0.14로 Intelligence Index 36점(Haiku 5.5는 $0.41)
- Meta 수치로 AutomationBench-AA pass@1 37.8점(Haiku 5.5는 13.9점)
- 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상, PDF 입력과 1M 토큰 컨텍스트
- API 콘텐츠는 Meta 모델 학습에 쓰이지 않습니다
아쉬운 점
- 입력 200K 토큰 초과 요청은 요금이 3배
- AA-Omniscience 질문의 64%에 답하지 않습니다
- FrontierCode 2.0에서 Haiku 5.5에 뒤 집니다
- 가중치 비공개, 사용할 수 있는 곳은 두 곳뿐
추천 대상
대량의 에이전트 하위 작업, 추출, 라우팅을 돌리면서 이미 더 큰 플래너 모델에 비용을 내고 있는 팀.
Muse Ember 대안
Muse Ember: 자주 묻는 질문
- Muse Ember, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- Muse Ember는 지식을 요구하지만 않는다면 Haiku급 에이전트 작업을 가장 싸게 처리하는 방법입니다. 평점은 5점 만점에 4.2점입니다.
- Muse Ember의 가격은 얼마입니까?
- 입력 200K 토큰까지: 100만(1M) 토큰당 입력 $0.10, 캐시 입력 $0.004, 출력 $0.50. 200K 초과: $0.30 / $0.012 / $1.50이며 요청 전체에 적용됩니다. 웹 검색은 1,000건당 $2.50입니다.
- Muse Ember의 단점은 무엇입니까?
- 입력 200K 토큰 초과 요청은 요금이 3배; AA-Omniscience 질문의 64%에 답하지 않습니다; FrontierCode 2.0에서 Haiku 5.5에 뒤집니다; 가중치 비공개, 사용할 수 있는 곳은 두 곳뿐.
- Muse Ember에 적합한 사람은 누구입니까?
- 대량의 에이전트 하위 작업, 추출, 라우팅을 돌리면서 이미 더 큰 플래너 모델에 비용을 내고 있는 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Muse Ember의 비용은 얼마입니까?
- 월 입력 10억 토큰, 출력 1억 토큰은 요청당 200K 미만이면 약 $150, 모든 요청이 200K를 넘으면 약 $450입니다. $0.004의 캐시 입력으로 반복 컨텍스트 비용을 더 줄일 수 있습니다. 배치 요금은 게시되어 있지 않습니다.
- Muse Ember에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- API에는 Standard 모드만 있으며 Standard 모드 콘텐츠는 Meta 모델 학습에 쓰이지 않습니다. Ember에는 Contributor 모드가 없습니다. Muse Code 구독은 학습을 허용하는 Contributor 모드로 시작하며 끌 때까지 유지됩니다. 가중치가 비공개라 자체 호스팅은 불가능합니다.
- Muse Ember의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna, Muse Spark 1.3 및 Gemini 3.8 Flash입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 11일.
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