Meta AI发布Muse Ember：面向工具调用与文档解析的低价小模型
Meta AI称Muse Ember是其最小、最高效的模型，用于复杂推理执行和智能体反复进行的工作；短提示下输入与输出价格均为每百万token 0.10美元和 0.50 美元，与GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5相同，但长提示阈值后价格高于两者。
AI解读：Muse Ember的定位由Meta AI自述：面向工具调用、编程子任务、路由、抽取和长文档解析这类智能体反复执行的工作。这是厂商对用途的说明，来源未给出对应的独立评测结果。
短提示（不超过 200k）下，Muse Ember 1.0的输入、缓存输入、输出价格分别为每百万token 0.10、0.004、0.50 美元；超过 200k后升至 0.30、0.012、1.50 美元。同表中GPT-6 Luna的阈值是 272k，Claude Haiku 5.5是 100k，因此长提示下Ember的价格处于两者之间。
Simon Willison指出，按token单价比较在推理token存在时意义有限，不同模型解决同一问题所用的token数可能差别很大；他引用Artificial Analysis的Intelligence Index与每任务成本图表，称Muse Ember位于帕累托前沿上，Meta也在公告中作出同样表述。
Muse Ember提供minimal、low、medium、high、xhigh、max六档推理级别。Willison用六档各生成一张骑自行车的鹈鹕SVG，其中high档未返回完整SVG，且推理级别与输出视觉质量没有清晰对应；他称Ember的鹈鹕质量与价格为 40 倍的Muse Wonder相当。这一比较来自单个演示任务，只支持该任务范围内的判断。
Meta AI发布Muse Ember，称这是其最小、最高效的模型，设计用于复杂推理执行以及智能体全天重复的工作，包括工具调用、编程子任务、路由、抽取和长文档解析。上述定位来自Meta AI的公告表述。
短提示下，Muse Ember与GPT-6 Luna、Claude Haiku 5.5同价：每百万输入token 0.10美元、每百万输出token 0.50美元。Simon Willison提到，同日发布的Claude Fable 5.2为每百万输入 8 美元、输出 40 美元，是这一档价格的 80 倍。
长提示价格与阈值差异
三款小模型都支持最高一百万输入token，但各自设有涨价阈值。据Willison整理的表格，Muse Ember 1.0在不超过 200k时输入 0.10、缓存输入 0.004、输出 0.50 美元每百万token；超过 200k后为 0.30、0.012、1.50 美元。
同一表格中，GPT-6 Luna的阈值是 272k，超过后为 0.20、0.02、0.75 美元；Claude Haiku 5.5的阈值是 100k，超过后为 0.50、0.05、2.50 美元。Willison据此称，计入阈值后Ember的价格介于另外两者之间。
成本比较方式与推理级别
Willison认为按token单价比较已不太有意义，因为推理token会让不同模型解决同一问题时的token用量差别很大。他引用Artificial Analysis的Intelligence Index与每任务成本图表，称Muse Ember位于帕累托前沿；Meta在公告中也称，在完整Artificial Analysis排行榜的效率前沿上，没有模型能以更低每任务成本获得更高分数。
Muse Ember设有minimal、low、medium、high、xhigh、max六档推理级别。Willison用六档各渲染一张骑自行车的鹈鹕SVG，其中high档没有返回完整SVG；他称其余SVG显示推理级别与回答的视觉质量没有清晰对应。他还称Ember的鹈鹕质量与价格为Ember 40倍的Muse Wonder相当，该比较仅限于这一次演示任务。