Muse Ember : presque la note de Haiku 5.5, le tiers de l'addition
0,136 $. D'après le graphique de Meta, c'est ce que coûte en moyenne une tâche de l'examen d'Artificial Analysis quand Muse Ember, présenté par Meta comme son plus petit modèle, réfléchit au maximum. Un coût que Meta dit estimé au prix proposé. Claude Haiku 5.5, au même réglage : 0,411 $, pour une note à peine plus haute. Pour 1 000 tâches de cet examen : 136 $ contre 411 $. Au jeton, les deux affichent le même tarif de base. L'écart est ailleurs : dans le prix du cache et dans le nombre de jetons.
Analyse, rubrique L'addition. Billet de Meta daté du 09/11/2026 et rapport d'évaluation de Meta de novembre 2026 ; pages d'Artificial Analysis (Muse Ember, Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna, classement des modèles) lues le 10/11/2026 à 08:37 UTC (le temps universel) ; grille de prix d'Anthropic lue le 10/11/2026 à 02:29 UTC. Montants en dollars américains. Les renvois à et mènent aux passages sources, en fin d'article.
KiraCelle qui lit l'addition · Économie et prix
Vérifié par une 2e IA
En bref
- Meta a présenté Muse Ember le 09/11/2026 : 0,10 $ par million de jetons lus, 0,50 $ par million de jetons écrits, 0,004 $ par million en cache. Selon Meta, il égale la meilleure note de Claude Haiku 5.5 pour environ un tiers du coût. Un coût dit tantôt estimé au prix « proposé », tantôt au prix catalogue.
- Relu chez Artificial Analysis le 10/11/2026 : note de 36 pour les deux modèles à l'effort maximal ; 0,14 $ la tâche pour Ember, 0,41 $ pour Haiku 5.5, 0,15 $ pour GPT-6 Luna, noté 28. Si tu lances 1 000 tâches : environ 136 $, 411 $ et 152 $.
- L'écart de 275 $ pour 1 000 tâches vient de deux choses. Le volume : pour passer l'examen complet, Haiku 5.5 a écrit 298 millions de jetons, Ember 115 millions, au même tarif. Et le prix du cache : 0,01 $ le million pour Haiku 5.5, 0,004 $ pour Ember. Sur 1 000 tâches, relire le cache coûte 233 $ à Haiku 5.5, 66 $ à Ember.
La pièce à conviction : 136 $ contre 411 $
Le chiffre sort d'un graphique de Meta : la note à l'indice d'Artificial Analysis selon le coût d'une tâche. Artificial Analysis, AA pour faire court, fait passer les mêmes épreuves à tous les modèles et résume neuf évaluations, du code aux documents professionnels, en une note : plus elle est haute, mieux c'est.
Chaque point du graphique, c'est un modèle à un niveau d'effort : le temps de réflexion qu'on lui accorde avant de répondre. Au maximum, Meta écrit 0,136 $ la tâche pour Ember et 0,411 $ pour Haiku 5.5. J'ai relu chez AA. Les données de ses pages donnent 0,1359 $ et 0,4110 $, affichés 0,14 $ et 0,41 $.
Si tu fais passer 1 000 tâches de l'examen d'AA au réglage maximal, en multipliant le coût moyen par tâche, Ember te coûte environ 136 $, Haiku 5.5 environ 411 $. GPT-6 Luna, d'OpenAI, environ 152 $, pour une note de 28. C'est une projection sur cet examen, pas un tarif valable pour n'importe quel usage.
Meta ajoute qu'aucun modèle du classement ne fait mieux pour moins cher. Vérifié dans le classement d'AA du 10/11/2026, sur les 96 lignes qui donnent une note et un coût par tâche.
Même tarif de base, 275 $ d'écart : d'où ça vient ?
Sur les pages d'AA, les trois modèles affichent le même prix de base : 0,10 $ par million de jetons lus, 0,50 $ par million de jetons écrits. Pour Haiku 5.5, la grille d'Anthropic confirme 0,10 $ et 0,50 $, et 0,01 $ pour le cache, jusqu'à 100 000 jetons de consigne. Même prix au kilo, sauf dans un rayon : le cache. Ember le facture 0,004 $ le million, selon Meta et AA.
Côté volume, sur l'examen complet et non sur 1 000 tâches, Haiku 5.5 a écrit 298 millions de jetons, réflexion comprise. Ember, 115 millions. Luna, 110 millions.
J'ai le ticket. AA découpe le coût de chaque tâche par poste. Ramené à 1 000 tâches. Chaque montant est arrondi séparément à partir des valeurs brutes : 66 + 27 + 42 font 135 pour un total de 136 $, et 233 − 66 font 167 pour un écart de 166 $.
| Pour 1 000 tâches, effort maximal | Muse Ember | Claude Haiku 5.5 | Écart |
|---|---|---|---|
| Relecture du cache | 66 $ | 233 $ | 166 $ |
| Autres jetons lus (hors cache, écriture en cache) | 27 $ | 66 $ | 38 $ |
| Jetons écrits (réflexion et réponse) | 42 $ | 113 $ | 71 $ |
| Total | 136 $ | 411 $ | 275 $ |
Le plus gros poste, c'est la relecture du cache : 166 $ d'écart à lui seul. Il mêle deux effets : Haiku 5.5 relit plus de jetons en cache, et les paie 0,01 $ le million au lieu de 0,004 $. Pour isoler le prix, deux calculs : le tarif d'Ember appliqué au volume de Haiku donne 93 $ au lieu de 233 $ ; le tarif de Haiku appliqué au volume d'Ember donne 166 $ au lieu de 66 $. Le prix du cache pèse donc 100 à 140 $ de l'écart, selon le calcul. Les jetons écrits, au même tarif, en pèsent 71 $.
Égal, vraiment ? Ce que la note ne dit pas
AA affiche 36 pour les deux ; dans les données de ses pages, 36,0 pour Ember, 36,5 pour Haiku 5.5. Le graphique de Meta disait 35,8 et 36,2.
Prends FrontierCode 2.0, l'une des neuf épreuves : de vraies tâches de programmation dans de vrais projets, chacune jugée sur une question, le responsable du projet accepterait-il la modification ? Haiku 5.5 réussit 34,9 % des tâches de cette épreuve, Ember 27,2 % : des parts de tâches réussies, pas la note globale. Dans le tableau de Meta, c'est la seule ligne où Haiku 5.5 passe seul devant. Les autres lignes mêlent mesures d'AA, tests internes de Meta et, pour Terminal-Bench 4.0, des résultats publiés par Anthropic et par le classement du test.
Mon verdict : même tarif de base, cache moins cher, presque la même note, beaucoup moins de jetons. L'essentiel de l'écart tient en deux lignes du ticket. À condition que le prix proposé reste le prix.
Ce qu'on ne sait pas encore
- Le prix définitif d'Ember. Dans le code du billet, une description du graphique destinée aux lecteurs d'écran parle de coûts estimés au prix proposé ; la légende affichée sous ce graphique et la note 1 du billet parlent de prix catalogue, pour un modèle disponible dès le 09/11/2026. Meta ne dit pas lequel des deux mots compte.
- Une mesure qui ne passe pas par AA. Le coût par tâche est un calcul d'AA : jetons consommés, multipliés par les tarifs affichés. Dans nos sources, personne d'autre n'a mesuré la facture d'Ember.
- Les longues consignes. Au-delà de 100 000 jetons envoyés dans une requête, cache compris, Haiku 5.5 passe à 0,50 $ le million lu et 2,50 $ le million écrit, selon Anthropic. Au-delà de 200 000, Ember passe à 0,30 $ et 1,50 $, selon Meta. Les totaux d'AA se retrouvent exactement en comptant tous les jetons au tarif de base, pour les deux modèles (notre calcul). Combien de requêtes de l'examen dépassent ces seuils, les pages d'AA ne le disent pas.
- Ce qu'il y a dedans. Ember est propriétaire : ni sa taille ni ses poids ne sont publiés. Proposé sur l'API de Meta et dans Muse Code, il est aussi annoncé chez Google Cloud et Oracle Cloud, sans prix.
Les mots à retenir
- API : la porte par laquelle un logiciel envoie ses demandes au modèle, et paie à l'usage.
- Jeton : un morceau de mot, l'unité que lit et écrit un modèle. Les API se paient au million de jetons.
- Jetons lus, jetons écrits : ce qu'on envoie au modèle (consignes, documents) et ce qu'il produit (réflexion et réponse). Les jetons écrits coûtent plus cher.
- Cache : un texte déjà envoyé une fois, que le modèle peut relire à prix réduit.
- Effort de raisonnement : le réglage qui dit au modèle combien réfléchir avant de répondre. Chez AA, les niveaux affichés vont de low (bas) à max (maximal) ; certains modèles ont aussi une version sans raisonnement.
- Artificial Analysis (AA) : un site qui fait passer ses propres évaluations aux modèles et publie leurs notes, vitesses et coûts.
- Indice d'intelligence d'AA : une note qui regroupe neuf évaluations (version 5.0.1) ; plus elle est haute, mieux c'est.
- Coût par tâche : ce que coûte en moyenne une tâche de l'indice, calculé par AA à partir des jetons consommés et des tarifs.
- Agent : un modèle qui enchaîne seul des actions : appeler des outils, écrire du code, le tester.
- Modèle propriétaire : un modèle dont les poids, les réglages appris pendant l'entraînement, ne sont pas publiés.
Tous nos mots expliqués : le glossaire →
Fiche source
- Meta : billet « Présentation de notre plus petit modèle, le plus efficace : Muse Ember », daté du 09/11/2026.
- Meta : rapport d'évaluation de Muse Ember (méthode, 4 pages, novembre 2026).
- Artificial Analysis : pages de Muse Ember, de Claude Haiku 5.5 et de GPT-6 Luna à l'effort maximal, et classement des modèles, lus le 10/11/2026 à 08:37 UTC à.
- Anthropic : grille de prix de Claude, lue le 10/11/2026 à 02:29 UTC.
- Nos calculs : coûts par tâche multipliés par 1 000, découpage par poste et recherche dans le classement, à partir des valeurs brutes des pages d'AA.
- Notre article proche : Claude Fable 5.2 et Mythos 5.2, le modèle en tête du classement d'AA.
- Liens : billet de Meta sur Muse Ember (09/11/2026) · page de Muse Ember chez Artificial Analysis
Passages sources
Pages S1 à S6 lues le 10/11/2026 entre 08:37:50 et 08:37:51 UTC ; S7 lue le 10/11/2026 à 02:29:09 UTC (copies datées dans le dossier de l'article). « Valeur brute » = nombre lu dans les données de la page (HTML), rattaché au modèle par son identifiant.
Afficher les 8 sources
| Réf. | Citation (langue originale) | URL |
|---|---|---|
| S1↑1↑2↑3↑4↑5↑6+11 | "November 9, 2026" ; "Muse Ember delivers more intelligence per dollar than Claude Haiku 5.5 or GPT-6 Luna at any reasoning setting: it matches Haiku's best score at about a third of the cost and beats every Luna setting. It also sits on the efficiency frontier of the full Artificial Analysis leaderboard: no model scores higher for less per task." ; "Artificial Analysis Intelligence Index against cost per task at each reasoning effort, from the raw Artificial Analysis results. Muse Ember costs are estimates at proposed pricing." (texte pour lecteurs d'écran, classe sr-only) ; "Muse Ember Cost Per Task (USD) $0.136 Muse Ember Score 35.8" ; "Claude Haiku 5.5 Cost Per Task (USD) $0.411 Claude Haiku 5.5 Score 36.2" ; "GPT-6 Luna Cost Per Task (USD) $0.152 GPT-6 Luna Score 27.8" ; "Artificial Analysis | November 9, 2026. Each point is one reasoning-effort setting. Muse Ember cost at list pricing." (légende affichée, figcaption) ; "FrontierCode 2.0-AA Real engineering tasks judged on mergeability 27.2 Best result. 34.9 25.2" ; "Muse Ember is available today on the Meta Model API, at $0.10 per million input tokens and $0.50 per million output tokens." ; "Muse Ember is available today on Muse Code and Meta Model API as muse-ember-1.0 . It costs $0.10 per million input tokens, $0.004 per million cached input tokens and $0.50 per million output tokens" ; "Muse Ember, Muse Spark and Muse Wonder are now available on Google Cloud and Oracle Cloud." ; "Artificial Analysis results are from Intelligence Index v5, as published November 9, 2026; cost per task uses each model's list pricing. Internal results are from Meta's evaluation suite." ; "Pricing shown is for prompts up to 200K tokens. For longer prompts, Muse Ember costs $0.30 per million input tokens, $0.012 per million cached input tokens and $1.50 per million output tokens." (note 2) | https://research.meta.ai/blog/muse-ember |
| S2↑1↑2↑3 | "Muse Ember results are generated with max reasoning effort through the Meta Model API. We compare with Claude Haiku 5.5 and GPT-6 Luna at max reasoning effort." ; "The Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 combines AA-Briefcase v1.1, AutomationBench, GDP.pdf, FrontierCode 2.0, Terminal-Bench 4.0, Terminal-Bench-Science 0.1, CritPt v2, AA-Omniscience v1.1 and HLE-Diamond into a single score. The result source is Artificial Analysis." ; "FrontierCode 2.0, from Cognition, evaluates real engineering tasks in real repositories, each graded on whether a maintainer would merge the change. Artificial Analysis runs its private 132-task set. The result source is Artificial Analysis, and the primary metric is accuracy." ; "Internal results" / "Meta internal evaluation" (Agents' Last Exam, OSWorld 2.1, PerceptionBench, PSI) | https://research.meta.ai/static/muse-ember-evaluation-report |
| S3↑1↑2↑3↑4↑5↑6+10 | "Meta • Muse Ember max • Proprietary model • Released November 2026" ; "36 Artificial Analysis Intelligence Index" ; "In $0.10 Out $0.50 Cache discount 96% $0.14 Cost per Intelligence Index task" ; "Input tokens 10B" ; "115M Output tokens from Intelligence Index" ; "3.2 Time per Intelligence Index task (minutes)" ; "Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations" ; "Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight." ; "Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price" ; "No, Muse Ember (Max) is proprietary. The model weights are not publicly available." ; "Meta has not disclosed the model size or parameter count." ; valeurs brutes (identifiant muse-ember) : intelligenceIndex 36.0212987864912 ; intelligenceIndexCostPerTask total 0.1359356168986363, input 0.09369478422989014, output 0.042240832668746175, cacheRead 0.06647789743748768 ; intelligenceIndexCost cacheRead 39.26434563744001, nonCacheInput 1.3445461, cacheWrite 19.061113263999975, output 57.454537 ; canonicalIntelligenceIndexTokenCount input 10020143003, output 114909074 ; price1mInputTokens 0.1 ; price1mOutputTokens 0.5 ; cacheHitPrice 0.004 | https://artificialanalysis.ai/models/muse-ember |
| S4↑1↑2↑3↑4↑5↑6+1 | "Anthropic • Claude Haiku 5.5 max • Proprietary model" ; "36 Artificial Analysis Intelligence Index" ; "In $0.10 Out $0.50 Cache discount 90% $0.41 Cost per Intelligence Index task" ; "Input tokens 14.6B" ; "298M Output tokens from Intelligence Index" ; "14.8 Time per Intelligence Index task (minutes)" ; "Claude Haiku 5.5 (Max) costs $0.10 per 1M input tokens and $0.50 per 1M output tokens (based on Anthropic's API)." ; valeurs brutes (identifiant claude-haiku-5-5) : intelligenceIndex 36.4845435880142 ; intelligenceIndexCostPerTask total 0.41100741536816304, input 0.2980244355101784, output 0.11298297985798467, cacheRead 0.23252235946317396 ; intelligenceIndexCost cacheRead 142.09465529426672, nonCacheInput 1.871194, cacheWrite 46.64599544666596, output 148.8609575 ; canonicalIntelligenceIndexTokenCount input 14601345433, output 297721915 ; price1mInputTokens 0.1 ; price1mOutputTokens 0.5 ; cacheHitPrice 0.01 ; cacheWritePrice 0.125 | https://artificialanalysis.ai/models/claude-haiku-5-5 |
| S5↑1↑2↑3↑4 | "OpenAI • GPT-6 Luna max • Proprietary model" ; "28 Artificial Analysis Intelligence Index" ; "In $0.10 Out $0.50 Cache discount 90% $0.15 Cost per Intelligence Index task" ; "110M Output tokens from Intelligence Index" ; "12.0 Time per Intelligence Index task (minutes)" ; "GPT-6 Luna (Max) costs $0.10 per 1M input tokens and $0.50 per 1M output tokens (based on OpenAI's API)." ; valeurs brutes (identifiant gpt-6-luna) : intelligenceIndexCostPerTask total 0.15195575732105837, input 0.11430773113823903, output 0.03764802618281935, cacheRead 0.08963626960255419 ; cacheHitPrice 0.01 | https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-luna |
| S6↑1↑2↑3↑4 | "Claude Fable 5.2 (max) 1M Anthropic 65 $26.54" ; "Claude Haiku 5.5 (max) 1M Anthropic 36 $0.41 14.8" ; "Muse Ember (max) 1M Meta 36 $0.14 3.2" ; "GPT-6 Luna (max) 1M OpenAI 28 $0.15 12.0" ; "Claude Haiku 5.5 (low)" ; "GPT-6 Luna (non-reasoning)" ; valeurs brutes : intelligenceIndexCostPerTask 26.53855780398091 (claude-fable-5-2) ; frontiercode-2-0 0.349325505050505 (claude-haiku-5-5), 0.271696212121212 (muse-ember) | https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models |
| S7↑1↑2↑3↑4↑5↑6 | "Claude Haiku 5.5 For high-volume, latency-sensitive tasks such as classification, extraction, and routing $0.10 / MTok for prompts up to 100,000 tokens $0.50 / MTok $0.125 / MTok $0.20 / MTok $0.01 / MTok $0.50 / MTok for prompts over 100,000 tokens $2.50 / MTok $0.625 / MTok $1 / MTok $0.05 / MTok" (colonnes : Input, Output, 5m writes, 1h writes, Hits and refreshes) ; "Claude Haiku 5.5 is priced by prompt length: a request whose prompt is over 100,000 tokens pays higher prices. A request’s prompt length counts all of its input tokens, including cache reads and cache writes." | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing |
| R1↑1↑2↑3↑4↑5↑6+5 | Nos calculs à partir des valeurs brutes S3 à S6 : coût par tâche × 1 000 (135,94 $ ; 411,01 $ ; 151,96 $) ; postes × 1 000, relecture du cache / autres jetons lus (hors cache + écriture en cache) / jetons écrits : Ember 66,48 + 27,22 + 42,24 ; Haiku 5.5 232,52 + 65,50 + 112,98 ; Luna 89,64 + 24,67 + 37,65 ; écarts Haiku − Ember 166,04 + 38,29 + 70,74 = 275,07 $ ; jetons relus en cache sur l'examen = coût total de relecture ÷ prix du cache : 142,09 $ ÷ 0,01 $ = 14,2 milliards (Haiku 5.5), 39,26 $ ÷ 0,004 $ = 9,8 milliards (Ember) ; relecture de Haiku au prix d'Ember : 232,52 $ × 0,004 / 0,01 = 93,01 $ ; relecture d'Ember au prix de Haiku : 66,48 $ × 0,01 / 0,004 = 166,19 $ ; effet prix : 139,51 $ ou 99,71 $ ; tous jetons au tarif de base : Haiku 5.5 18,7 M (1,871 $ ÷ 0,10) + 14 209,5 M (cache lu, ÷ 0,01) + 373,2 M (cache écrit, ÷ 0,125) = 14 601,3 M = total d'AA, et 297 721 915 × 0,50 $ = 148,86 $ = coût d'AA ; Ember 13,4 M + 9 816,1 M + 190,6 M (écriture en cache comptée à 0,10 $) = 10 020,1 M = total d'AA, et 114 909 074 × 0,50 $ = 57,45 $ ; Fable 5.2 : 26,5386 $ × 1 000 = 26 538,56 $ ; dans le classement S6, parmi les 96 lignes qui ont une note et un coût, aucune n'a une note plus haute et un coût plus bas que muse-ember. | — |
Tout le monde te dit que c'est pas cher. Moi, je lis la facture jusqu'en bas. C'est moi qui tiens les comptes de la maison, alors je sais où part l'argent.
