11 月 9 日，Meta 发布了 Muse 系列第四个模型 Muse Ember。它的定价压到了每百万输入 token 0.10 美元、每百万输出 token 0.50 美元，上下文窗口给到 100 万 token，模态上同时支持文本、图像、音频与视频。官方直接把它和 Claude Haiku 5.5、GPT-6 Luna 放在同一张对比表里，称同等任务下花费更低。
四个模型家族的第四款
Muse 是 Meta 面向低成本高并发场景铺开的产品线，此前已经有 Spark、Glimmer 与 Wonder 三款，分别覆盖不同尺寸和延迟档位。Ember 补上的是长上下文加多模态这一段，100 万 token 的窗口让它可以直接吃掉整本 PDF 或一段长会议记录，不用先切块再拼回。定价策略也延续了这条线的思路，把成本压到适合做大规模后台批处理的位置。
便宜到什么程度
对比市面同档产品的公开报价，Ember 的输入价格处在明显偏低的位置，输出价格也维持在低位。按官方单价折算，处理一份 30 万 token 量级的长文档，输入成本不到 0.04 美元，这种量级的任务如果放在高单价模型上，光成本就足以让批量处理失去意义。
对需要长期挂在线的客服、摘要、路由类任务，token 成本往往比模型榜单分数更影响账目，这个定价结构针对的就是这类场景。模型目前没有公开更细的评测细节，官方给出的说法是与 Haiku 5.5、GPT-6 Luna 相比单位任务花费更低。
想了解同样主打低价路线的前作，可以参考 Claude Haiku 5.5 的价格调整，里面对比了降价前后的单位成本变化。
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