Muse Ember cobra lo mismo por token que Claude Haiku 5.5, pero Meta dice que lo iguala gastando un tercio por tarea

El mismo precio de lista, otra factura

Mark Zuckerberg anunció en X el 9 de noviembre de 2026 Muse Ember, el modelo más pequeño de Meta, pensado para el trabajo que un agente repite todo el día: llamadas a herramientas, subtareas de código, enrutado, extracción y lectura de documentos largos. Cuesta 0,10 USD por millón de tokens de entrada, 0,004 USD por millón en caché y 0,50 USD por millón de salida. La entrada y la salida coinciden con las tarifas de Claude Haiku 5.5 para prompts de hasta 100.000 tokens; la caché de Ember es más barata, 0,004 frente a 0,01 USD.

Si el precio es igual, ¿dónde está la diferencia? En cuántos tokens gasta cada modelo para resolver lo mismo. Con los resultados de Artificial Analysis publicados ese mismo día, Ember en esfuerzo máximo saca 35,8 puntos en el Intelligence Index por unos 0,136 USD por tarea; Haiku 5.5 en máximo saca 36,2 por 0,411 USD. En el índice redondeado, ambos marcan 36. Ese es el «un tercio del coste» del anuncio. Ojo: Meta indica que el coste de Ember en su gráfica es una estimación.

Un modelo pequeño para hacer de subagente

Meta no vende Ember como sustituto de sus modelos grandes. Lo presenta como la pieza barata de un reparto: Muse Wonder planifica los problemas difíciles y Ember se ocupa del volumen. Es el primer modelo entrenado usando Muse Wonder Full y completa la familia junto a Muse Spark. Frente a Muse Spark 1.3, Ember saca un punto menos en el índice de Artificial Analysis (36 frente a 37), pero el coste por tarea baja de 2,39 a 0,14 USD.

Entiende texto, imagen, audio y vídeo de forma nativa, así que un agente puede leer capturas, gráficos, documentos escaneados o grabaciones de reuniones sin pasar por otro modelo. Tiene ventana de 1 millón de tokens y puede devolver hasta 512.000 en una respuesta. Está disponible desde el 9 de noviembre en Meta Model API como muse-ember-1.0, con soporte de Responses API, y en Muse Code. Meta no anuncia pesos abiertos para Ember.

Dónde gana y dónde no

La tabla de Meta compara Ember con Claude Haiku 5.5 y GPT-6 Luna, todos en esfuerzo máximo. Gana con claridad en flujos de negocio de principio a fin y en el índice de agentes de código, empata en el índice general y pierde en FrontierCode 2.0, la prueba que mide si un cambio de código acabaría fusionado en un repositorio real. Varias cifras salen de evaluaciones internas de Meta, y Terminal-Bench 4.0 usa un arnés distinto para cada modelo: mini-swe-agent para Ember, Claude Code para Haiku y Codex para Luna.

Haz la cuenta con tus tokens

Un ejemplo hipotético: un agente que clasifica 10.000 tickets al día, con 3.000 tokens de entrada y 300 de salida por ticket. Con las tarifas de lista, eso son 3 USD de entrada y 1,50 de salida: 4,50 USD al día, tanto con Ember como con Haiku 5.5 si gastaran los mismos tokens. La diferencia real aparece en los tokens de razonamiento que cada modelo añade y en cuántos tickets clasifica mal. Por eso la cifra útil es el coste por tarea resuelta, no la tarifa.

Hay un matiz más a favor de Ember en contextos largos: Haiku 5.5 sube a 0,50 y 2,50 USD cuando el prompt pasa de 100.000 tokens, y la página de Meta no menciona tramos por longitud para Ember. Si tu agente lee contratos o repositorios enteros, compara con esa tarifa. Antes de cambiar, prueba Ember en tu propia tarea con una muestra etiquetada: los benchmarks de lanzamiento los publica el fabricante y FrontierCode ya enseña que no gana en todo.

Fuentes