- Meta 于 9 月 2 日推出了 Muse Spark 1.3，对于允许其使用自身提示词和输出进行训练的开发者，价格最高可降低至原来的 1/21。
- Meta 内部用于追踪员工电脑使用情况的计划在 6 月因内部批评而暂停。
- Anthropic 降低了其新款 Fable 和 Mythos 模型的缓存 token 成本，OpenAI 也在 7 月下旬下调了价格。
Meta 于 9 月 2 日发布了 Muse Spark 1.3，提供两个定价层级。
允许 Meta 在其提示词和输出上进行训练的开发者，支付的费用低至标准费率的 1/21。
Muse Spark 的缓存 token 下降 75 倍
标准计划中，一百万个输入 token 运行费用为 1.25 美元，一百万个输出 token 运行费用为 4.25 美元。Contributor 层级将这些费用降低至 10 美分和 20 美分，平均节省约 95%。
最大的折扣在于缓存输入 token，这允许开发者重用上下文而无需为重新处理付费。这些费用从每百万 0.15 美元降至 0.002 美元，削减了 75 倍，对于重复工作流程来说几乎免费。
作为回报，开发者放弃了对数据的控制权。Contributor 层级上的所有提示词、响应和使用模式都包含在 Meta 的训练管道中。
标准计划允许用户每分钟发出 3,000 个请求，但 Contributor 访问权限仅允许用户每分钟发出 100 个请求。这对于生产规模的功能来说请求量太少了。
Meta 暂停 内部员工跟踪程序
Muse Spark 系列背后的部门 Meta Superintelligence Labs 构建这些模型是为了填补一个特定的空白。
Facebook、Instagram 和 WhatsApp 产生了大量的对话和视觉数据。然而，它们产生的用于改进代理工具所需的高质量编码交互非常少。
开源框架 Pi 背后的开发者 Mario Zechner 表示，2025 年 4 月至 10 月期间编码代理能力的提高主要是因为 Claude Code 默认存储用户会话并将其输入到强化学习训练中。
Meta 在自行获取材料方面一直面临困难。公司内部一个跟踪员工如何使用计算机的程序在 6 月受到严厉批评并被暂停。
普林斯顿大学计算机科学教授 Arvind Narayanan 指出，大型公司坚持使用按 token 计费的企业计划，即使像 Claude Max 和 ChatGPT Pro 这样的消费者订阅便宜 10 到 20 倍，因为企业计划使其数据远离训练运行。
Narayanan 建议 Meta 的报价可能会使这些公司在区分专有数据和他们愿意用折扣交换的数据方面更加谨慎。
"这降低了原型设计、测试集成和扩展实验的进入门槛，在这些实验中，使用您的数据进行训练是可以接受的，" Meta 的定价 guide 关于 Contributor 层级说道。
Meta 在 2026 年 8 月的 Muse Spark 1.2 中试验了双层结构。Muse Spark 1.3 具有 100 万个 token 的上下文窗口，可以在单个会话中容纳约 750,000 个单词，并声称比其前身需要更少的工具调用来完成复杂任务。
Anthropic 降低了其新 Fable 和 Mythos 模型的缓存 token 成本，而在 7 月底，OpenAI 降低了其所有最新模型的价格。
OpenAI 从其免费 ChatGPT 层级用户那里获取训练数据，而 Anthropic 对数据有更严格的规定。
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Randa Moses
Randa Moses 是 Cryptopolitan 的编辑兼记者，专注于科技、人工智能、机器人技术、加密货币、诈骗及黑客攻击等领域的报道。自 2017 年以来，她一直活跃于加密货币领域，曾担任 Forward Protocol、AmaZix 和 Cryptosomniac 等公司的职务。Randa 拥有布拉德福德大学电气工程与电子工程学位。
