Meta Muse Ember API कीमत: $0.10 / $0.50, 1M कॉन्टेक्स्ट

Meta का नया Muse Ember एक छोटा मॉडल है जो एजेंट के अंदर सस्ते, बार-बार दोहराए जाने वाले चरणों के लिए बनाया गया है, और Meta की घोषणा के अनुसार 200K टोकन तक के प्रॉम्प्ट पर इसकी कीमत इनपुट के लिए $0.10 और आउटपुट के लिए $0.50 प्रति 1M टोकन है। 200K से ऊपर कीमत तीन गुना हो जाती है। 20K टोकन इन और प्रति चरण 500 आउट वाला 50-चरणीय एजेंट सत्र Ember पर लगभग $0.11 में आता है, और वही भूमिका CheapTokens पर DeepSeek-V4-Flash के साथ आपके लिए उपलब्ध है।

मॉडल की घोषणा 9 नवंबर, 2026 को Meta के रिसर्च ब्लॉग (research.meta.ai/blog/muse-ember) पर की गई थी; पोस्ट में तारीख दिखती है लेकिन समय नहीं। हमने 10 नवंबर, 2026 को ब्लॉग और dev.meta.ai पर मॉडल पेज जाँचा।

Meta ने क्या घोषित किया#

Muse Ember (मॉडल आईडी muse-ember-1.0) Meta की Muse श्रृंखला का सबसे छोटा और सबसे कुशल मॉडल है, जो एजेंट उप-कार्यों पर लक्षित है: टूल कॉल, एक्सट्रैक्शन, रूटिंग, लंबे दस्तावेज़ों को पार्स करना। आप इसे Muse Code, Meta Model API (केवल Standard मोड), Google Cloud और Oracle Cloud में एक्सेस कर सकते हैं। Meta खुले वेट की घोषणा नहीं करता, इसलिए API और Muse Code ही रास्ता हैं। क्षेत्र (रीजन) नहीं बताए गए हैं।

Meta के मॉडल पेज (dev.meta.ai/docs/muse-ember, पेज पर कोई तारीख नहीं) से सीमाएँ। कॉन्टेक्स्ट विंडो — 1,048,576 टोकन, अधिकतम आउटपुट — 524,288 टोकन, और उच्च मूल्य श्रेणी 200K टोकन से अधिक प्रॉम्प्ट पर शुरू होती है।

यह इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, ऑडियो और PDF लेता है और टेक्स्ट लौटाता है। आप इसे Responses, Chat Completions या Messages एंडपॉइंट के माध्यम से कॉल कर सकते हैं, टूल कॉलिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, कंप्यूटर यूज़, इमेज अंडरस्टैंडिंग और सर्च ग्राउंडिंग के साथ। रीज़निंग एफर्ट minimal से max तक चलता है, और डिफ़ॉल्ट max है। पेज पर स्ट्रीमिंग का उल्लेख नहीं है, इसलिए हम इसका दावा नहीं करेंगे।

Meta ने बेंचमार्क संख्याएँ भी प्रकाशित कीं, और वे Meta की हैं, ज़्यादातर max रीज़निंग पर: Terminal-Bench 4.0 पर 40.9% बनाम Haiku 5.5 के 39.2%, AutomationBench-AA पर 37.8% बनाम Meta द्वारा सूचीबद्ध अन्य दो के 13.9% और 20.2%, और FrontierCode 2.0-AA पर 27.2%, जो Haiku 5.5 के 34.9% से पीछे है। Artificial Analysis Intelligence Index पर यह 36 स्कोर करता है बनाम Muse Spark 1.3 के 37। जब तक आप अपने स्वयं के केस न चलाएँ, इन्हें विक्रेता के दावे के रूप में लें।

Ember पर 50-चरणीय सत्र की लागत#

मूल्य तालिका, Meta की घोषणा के अनुसार (मॉडल पेज स्वयं बिना आंकड़ों वाले प्राइसिंग पेज की ओर इशारा करता है):

कीमतें प्रति 1M टोकन हैं, 10 नवंबर, 2026 को जाँची गईं। द्वितीयक स्रोत 200K से अधिक के नियम को अलग तरह से बताते हैं, इसलिए इसके आधार पर बजट बनाने से पहले इसे Meta के प्राइसिंग पेज पर पुष्टि करें।

अब एक सत्र। मान लें आपका एजेंट 50 चरण करता है, और प्रत्येक चरण लगभग 20K टोकन (बढ़ता इतिहास प्लस टूल परिणाम) भेजता है और लगभग 500 टोकन वापस पाता है। कुल मिलाकर यह 1M टोकन इन और 25K आउट है। Ember पर: 1 × $0.10 + 0.025 × $0.50 = $0.1125 (टोकन गणना लाखों में)। इनपुट पक्ष लगभग पूरा बिल है, यही कारण है कि $0.004 का कैश्ड-इनपुट मूल्य मायने रखता है यदि आपका एजेंट वही प्रीफ़िक्स रखता है।

आखिर लंबे प्रॉम्प्ट क्यों? क्योंकि एजेंट हर चरण पर इतिहास फिर से भेजते हैं; यदि यह आपके लिए नया है, तो एजेंट अपना पूरा इतिहास क्यों दोबारा पढ़ता है इसे एक छोटे उदाहरण से समझाता है।

आपका प्रॉम्प्ट किस श्रेणी में है?#

200K की रेखा पर ध्यान दें। Meta लंबे प्रॉम्प्ट के लिए तीन गुना अधिक दरें सूचीबद्ध करता है: इनपुट के लिए $0.30, कैश्ड इनपुट के लिए $0.012 और आउटपुट के लिए $1.50।

CheapTokens पर वही सस्ते-उप-कार्य की भूमिका#

एक सामान्य एजेंट लेआउट प्लानिंग के लिए बड़ा मॉडल रखता है और बार-बार दोहराए जाने वाले उप-कार्य सस्ते मॉडल को भेजता है। उस दूसरी सीट के लिए, CheapTokens के पास DeepSeek-V4-Flash है: 380K कॉन्टेक्स्ट, प्रति उत्तर अधिकतम 32,768 आउटपुट टोकन, दिन के किसी भी समय एक ही कीमत बिना पीक आवर्स के, OpenAI- और Anthropic-संगत API, और सभी मॉडलों में एक ही बैलेंस। GLM-5.3-Flash टूल-कॉल लूप और लंबे दस्तावेज़ पार्सिंग के लिए दूसरा विकल्प है, जिसमें 390K कॉन्टेक्स्ट और अधिकतम 8,192 आउटपुट टोकन हैं। DeepSeek-V4-Flash पर अपने 20 उप-कार्य चलाएँ और परिणामों की तुलना usage फ़ील्ड से करें।

यहाँ वही 50-चरणीय सत्र है, 20K टोकन इन और प्रति चरण 500 आउट, लाइव मूल्य पर:

पूरे सत्र के लिए DeepSeek-V4-Flash की पंक्ति $0.0175 है; कुल मिलाकर, इनपुट और आउटपुट को एक साथ गिनने पर, यह उसी मॉडल के लिए OpenRouter के संदर्भ मूल्य से सस्ता पड़ता है। इस पेज पर कीमतें स्वयं अपडेट होती हैं।

इसे आज़माने में एक अनुरोध लगता है। कुंजी एक एनवायरनमेंट वेरिएबल में जाती है, और मॉडल आईडी डॉक्स से पूरी वाली है (डॉक्स में सूची है; प्राइसिंग में मौजूदा दरें):

curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Extract the order number from: Order #48213 shipped today."}],
    "max_tokens": 100
  }'

उत्तर में सामान्य usage ऑब्जेक्ट होता है, इसलिए आप अपने उप-कार्य के वास्तविक इनपुट और आउटपुट टोकन पढ़ सकते हैं और उन्हें ऊपर की तालिका में डाल सकते हैं। रूटिंग पैटर्न के लिए, देखें मॉडल रूटिंग: पहले सस्ता मॉडल, फिर एस्केलेट और मॉडल के बारे में अधिक जानने के लिए, CheapTokens पर DeepSeek।

आउटपुट पक्ष पर नज़र रखें#

Ember का डिफ़ॉल्ट रीज़निंग एफर्ट max है, और Meta की अपनी बेंचमार्क संख्याएँ ज़्यादातर उसी तरह चलाई गई थीं। जिस उप-कार्य को केवल किसी दस्तावेज़ से एक फ़ील्ड निकालना है, उसे इसकी ज़रूरत नहीं है, और अधिक रीज़निंग एफर्ट का मतलब अधिक आउटपुट टोकन हो सकता है, जो महँगा पक्ष है। Meta के पेज नहीं बताते कि रीज़निंग टोकन कैसे गिने जाते हैं, इसलिए मानने के बजाय usage पढ़ें।

बिल्डरों के लिए व्यावहारिक निष्कर्ष: Ember की कीमत एजेंट में सस्ती सीट के लिए तय है, 200K की रेखा वह संख्या है जिसके इर्द-गिर्द डिज़ाइन करना है, और इसे तय करने वाला एकमात्र आंकड़ा आपके अपने usage फ़ील्ड से आता है।