Meta reduce los precios de Muse Spark hasta 21 veces para los desarrolladores que entreguen sus sugerencias

Meta lanzó Muse Spark 1.3 el 2 de septiembre con dos niveles de precios.

Los desarrolladores que permiten que Meta se entrene con sus indicaciones y resultados pagan tan solo un veintiún por ciento de la tarifa estándar.

Los tokens almacenados en caché de Muse Spark caen 75 veces

Un millón de tokens de entrada cuestan 1,25 dólares, y un millón de tokens de salida cuestan 4,25 dólares con el plan estándar. El nivel de Colaborador reduce esos precios a 10 y 20 centavos, respectivamente, lo que supone un ahorro promedio de alrededor del 95 %.

El mayor descuento se aplica a los tokens de entrada en caché, lo que permite a los desarrolladores reutilizar el contexto sin pagar por su reprocesamiento. Estos se reducen de 0,15 $ a 0,002 $ por millón, una rebaja de 75 veces que prácticamente los hace gratuitos para la ejecución repetida de flujos de trabajo.

A cambio, los desarrolladores ceden el control de sus datos. Todas las indicaciones, respuestas y patrones de uso del nivel de Colaborador se incluyen en el proceso de entrenamiento de Meta.

El plan estándar permite a los usuarios realizar 3000 solicitudes por minuto, pero el acceso de Colaborador solo permite 100 solicitudes por minuto. Esto es insuficiente para una funcionalidad a escala de producción.

Meta suspendió interno tracel programa

Meta Superintelligence Labs, la división responsable de la línea Muse Spark, construyó estos modelos para cubrir una necesidad específica.

Facebook, Instagram y WhatsApp generan un torrente de datos conversacionales y visuales. Sin embargo, ofrecen muy poca información sobre las interacciones de codificación de calidad que las herramientas de gestión de agentes necesitan mejorar.

Mario Zechner, el desarrollador detrás del software de código abierto Pi, dijo que el aumento en la capacidad del agente de codificación de abril a octubre de 2025 se debió principalmente a que Claude Code almacenaba las sesiones de los usuarios por defecto y las utilizaba para el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo.

Meta ha tenido dificultades para obtener el material en sí. Un programa interno de la empresa que traccómo los empleados usaban sus computadoras fue objeto de fuertes críticas y se suspendió en junio.

Arvind Narayanan, profesor de informática en Princeton, señaló que las grandes empresas se aferran a los planes empresariales con facturación por token incluso cuando las suscripciones para consumidores como Claude Max y ChatGPT Pro cuestan entre 10 y 20 veces menos, porque los planes empresariales mantienen sus datos fuera de las sesiones de entrenamiento.

Narayanan sugirió que la oferta de Meta podría hacer que esas empresas fueran más cautelosas a la hora de diferenciar entre datos propios y datos que estarían dispuestas a intercambiar por un descuento.

«Reduce las barreras de entrada para la creación de prototipos, las pruebas de integración y los experimentos de escalado donde el entrenamiento con tus datos es aceptable», la guía sobre el nivel de Colaborador.

Meta experimentó con la estructura de dos niveles en Muse Spark 1.2 en agosto de 2026. Muse Spark 1.3 cuenta con una ventana de contexto de 1 millón de tokens, que puede albergar aproximadamente 750 000 palabras en una sola sesión, y afirma que requiere menos llamadas a herramientas para completar tareas complejas en comparación con sus predecesores.

Anthropic redujo el coste de los tokens almacenados en caché para sus nuevos modelos Fable y Mythos, mientras que a finales de julio, OpenAI bajó los precios de todos sus modelos más recientes.

OpenAI obtiene datos de entrenamiento de los usuarios de su nivel gratuito ChatGPT, mientras que Anthropic tiene reglas más estrictas sobre los datos.