O que é Muse Ember?
Muse Ember é o menor e mais barato modelo da família Muse da Meta, lançado em 9 de novembro de 2026 como muse-ember-1.0 na Meta Model API e no Muse Code. Ele lê texto, imagens, áudio, vídeo e PDFs, escreve texto e tem contexto de 1.048.576 tokens com até 524.288 tokens de saída. O esforço de raciocínio vai de minimal a max, e max é o padrão.
A Meta o apresenta como o modelo que faz o trabalho repetitivo sob um planejador maior: chamadas de ferramentas, subtarefas de código, roteamento, extração e leitura de documentos longos, enquanto o Muse Wonder ou o Muse Spark decidem o que fazer. É o primeiro modelo que a Meta treinou usando o Muse Wonder Full. Os pesos não são publicados; Muse Spark Open e Muse Glimmer são os modelos Muse disponíveis para download.
Quanto custa Muse Ember?
| Plano | Preço | O que inclui |
|---|---|---|
| Up to 200K input tokens | $0.10 / $0.50 per 1M tokens | Entrada / saída; entrada em cache $0,004 |
| Over 200K input tokens | $0.30 / $1.50 per 1M tokens | Entrada / saída; entrada em cache $0,012; todos os tokens da requisição são cobrados nesta tarifa |
Até 200K tokens de entrada: $0,10 de entrada, $0,004 de entrada em cache e $0,50 de saída por 1M de tokens. Acima de 200K: $0,30 / $0,012 / $1,50, aplicado à requisição inteira. Busca na web a $2,50 por 1.000 consultas.
Compare este preço com outros modelos
Muse Ember vale a pena?
O argumento a favor do Muse Ember é o custo por tarefa concluída, não o preço por token. O preço de tabela, $0,10 por milhão de tokens de entrada e $0,50 por milhão de saída, é o mesmo do Claude Haiku 5.5. Mas a Artificial Analysis dá a ele 36 no Intelligence Index com esforço max, empatado com o Haiku 5.5, por cerca de $0,14 por tarefa contra $0,41 do Haiku, porque ele usa cerca de um terço dos tokens de saída e a entrada em cache custa $0,004. O anúncio da Meta coloca o próprio Muse Spark 1.3 um ponto acima, a $2,39 por tarefa, cerca de 17 vezes mais.
É nas tarefas de agente que ele justifica o lugar. No AutomationBench-AA, que executa fluxos de trabalho empresariais de ponta a ponta, a Meta relata uma pontuação pass@1 estrita de 37,8 contra 13,9 do Haiku 5.5; o teste próprio da Artificial Analysis dá ao Ember 68,1%, no nível do Muse Wonder. Ele também supera o Haiku no Terminal-Bench 4.0 (40,9% contra 32,8%) nos testes da Artificial Analysis. Perde no FrontierCode 2.0 (27,2% contra 34,9%), e a própria Meta recomenda passar para o Spark ou o Wonder o código difícil de uma tentativa só, as perguntas que exigem muito conhecimento e o código visual. Vários números do anúncio da Meta vêm da sua bateria interna, incluindo o Personal Superintelligence Index, e o gráfico de custos é indicado como estimativa com base em preços propostos.
Conhecimento é o ponto fraco. Sua precisão de 21,1% no AA-Omniscience é a mais baixa entre os modelos de inteligência parecida, principalmente porque ele se recusa a responder 64% das perguntas. O lado bom é uma taxa de alucinação de 17,4%, metade da do Haiku 5.5, o que combina com um executor que deve dizer que não sabe em vez de chutar.
O preço tem uma armadilha. Qualquer requisição com mais de 200.000 tokens de entrada, contando tokens em cache e turnos anteriores da conversa, cobra todos os tokens a $0,30 e $1,50, o triplo da tarifa base. Um agente que carrega um histórico longo vai passar desse limite sem ninguém perceber, então a janela de 1M de tokens sai mais barata de ter do que de usar.
Onde ele se destaca
Uma equipe de plataforma em uma empresa de logística com 300 pessoas
Executar milhares de pequenas etapas com ferramentas por dia dentro de um agente de pedidos
Um modelo maior planeja e o Ember executa as etapas; na Artificial Analysis ele custa cerca de um terço do Haiku 5.5 por tarefa. Com 1 bilhão de tokens de entrada e 100 milhões de saída por mês, todos abaixo de 200K por requisição, a conta fica em cerca de $150 antes do cache.
Um analista de operações em uma corretora de seguros
Extrair campos de PDFs longos de apólices e de anexos digitalizados
O Ember lê PDFs e imagens diretamente. Mantenha cada requisição abaixo de 200.000 tokens de entrada: acima disso, a requisição inteira é cobrada a $0,30 e $1,50 por milhão.
Um desenvolvedor que já usa o Muse Spark
Reduzir o custo das chamadas rotineiras a subagentes sem reescrever a integração
O Ember aceita o mesmo corpo de requisição do Muse Spark, então na maior parte do código só muda o ID do modelo. Deixe no Spark o código difícil de uma tentativa só e as perguntas cheias de fatos, como a Meta recomenda.
Antes de decidir
- Configuração
- Uma chave da Meta Model API e uma chamada a muse-ember-1.0 pelo endpoint Responses, Chat Completions ou Messages; ele também está em todos os planos do Muse Code.
- Integrações
- Chamadas de ferramentas, saída estruturada, uso do computador, compreensão de imagens e grounding com busca; o mesmo corpo de requisição do Muse Spark.
- Dados e privacidade
- Na API só existe o modo Standard, e o conteúdo no modo Standard não é usado para treinar modelos da Meta. Não há modo Contributor para o Ember. As assinaturas do Muse Code começam no modo Contributor, que permite treinamento, até ser desligado. Pesos fechados, portanto sem hospedagem própria.
- Custo em escala
- 1 bilhão de tokens de entrada e 100 milhões de saída por mês custam cerca de $150 abaixo de 200K tokens por requisição, ou cerca de $450 se todas as requisições passarem de 200K. A entrada em cache a $0,004 reduz ainda mais o custo do contexto repetido. Não há preço de batch.
- Limites
- Contexto de 1.048.576 tokens, 524.288 tokens de saída, 3.000 requisições e 4.000.000 de tokens por minuto por equipe, 600 envios em segundo plano por minuto. Fraco em conhecimento factual; a Meta não o recomenda para código difícil de uma tentativa só e código visual.
O que é bom
- Intelligence Index de 36 por cerca de $0,14 por tarefa, contra $0,41 do Haiku 5.5
- 37,8 no AutomationBench-AA pass@1 contra 13,9 do Haiku 5.5, pelos números da Meta
- Entrada de texto, imagem, áudio, vídeo e PDF com contexto de 1M de tokens
- O conteúdo da API não é usado para treinar modelos da Meta
O que não é
- Requisições acima de 200K tokens de entrada custam o triplo
- Recusa 64% das perguntas do AA-Omniscience
- Fica atrás do Haiku 5.5 no FrontierCode 2.0
- Pesos fechados e só dois lugares para usá-lo
Ideal para
Equipes que rodam grandes volumes de subtarefas de agente, extração e roteamento e já pagam por um modelo planejador maior.
Alternativas ao Muse Ember
Muse Ember: perguntas frequentes
- Muse Ember vale a pena?
- Muse Ember é o jeito mais barato de fazer trabalho de agente no nível do Haiku, desde que você não precise que ele saiba das coisas. Damos nota 4.2 de 5.
- Quanto custa Muse Ember?
- Até 200K tokens de entrada: $0,10 de entrada, $0,004 de entrada em cache e $0,50 de saída por 1M de tokens. Acima de 200K: $0,30 / $0,012 / $1,50, aplicado à requisição inteira. Busca na web a $2,50 por 1.000 consultas.
- Quais são as desvantagens de Muse Ember?
- Requisições acima de 200K tokens de entrada custam o triplo; recusa 64% das perguntas do AA-Omniscience; fica atrás do Haiku 5.5 no FrontierCode 2.0; pesos fechados e só dois lugares para usá-lo.
- Para quem Muse Ember é indicado?
- Equipes que rodam grandes volumes de subtarefas de agente, extração e roteamento e já pagam por um modelo planejador maior.
- Quanto custa Muse Ember para uma equipe ou em produção?
- 1 bilhão de tokens de entrada e 100 milhões de saída por mês custam cerca de $150 abaixo de 200K tokens por requisição, ou cerca de $450 se todas as requisições passarem de 200K. A entrada em cache a $0,004 reduz ainda mais o custo do contexto repetido. Não há preço de batch.
- Muse Ember é seguro para dados da empresa?
- Na API só existe o modo Standard, e o conteúdo no modo Standard não é usado para treinar modelos da Meta. Não há modo Contributor para o Ember. As assinaturas do Muse Code começam no modo Contributor, que permite treinamento, até ser desligado. Pesos fechados, portanto sem hospedagem própria.
- Quais são as melhores alternativas ao Muse Ember?
- As alternativas mais próximas que analisamos são Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna, Muse Spark 1.3 e Gemini 3.8 Flash.
Respostas verificadas em 11 de nov. de 2026.
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