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Meta Lanza Muse Spark 1.1 API de Pago; Cobra $1,25/$4,25 Por Millón de Tokens

Meta lanzó Muse Spark 1.1 el jueves con acceso público a la API de desarrollador, marcando el primer nivel de modelo de IA pagado de la empresa y competencia directa con Anthropic y OpenAI en ventas de modelos propietarios. El modelo actualizado se posiciona como el más fuerte de Meta para tareas agentic y codificación, con soporte para ventanas de contexto de 1 millón de tokens y razonamiento multimodal nativo en texto, imágenes y video. El precio es $1,25 por millón de tokens de entrada y $4,25 por millón de tokens de salida, más barato que Grok 4.5 de OpenAI y Opus de Anthropic. Las nuevas cuentas de API obtienen $20 en créditos gratis para comenzar.

Muse Spark 1.1 admite el uso de herramientas y la automatización de computadoras para orquestar flujos de trabajo de varios pasos en aplicaciones. La empresa entrenó el modelo para trabajar con OpenClaw y otros arneses agentic populares para maximizar la adopción en el ecosistema emergente de bucle de agentes. Meta está limitando el acceso a la API a su propia infraestructura inicialmente en lugar de mercados de terceros como OpenRouter, lo que da a la empresa visibilidad directa de los patrones de uso. Una variante de código abierto de menor costo está en desarrollo pero no se ha dado fecha de lanzamiento. Meta también está entrenando Watermelon, un modelo de próxima generación más potente previsto para más adelante en 2026.

Para equipos que evalúan plataformas de agentes, el precio agresivo de Meta en Muse Spark 1.1 lo hace digno de comparar con Anthropic y OpenAI para cargas de trabajo de codificación y agentic rutinarias donde el modelo puede entregar capacidad de clase GPT-5.5 a menor costo de token. La ventana de contexto de 1M token y soporte multimodal nativo se ajustan a la creciente demanda de agentes que razonen sobre bases de código, documentos y contexto visual. Meta está apostando a que controlar la pila completa de infraestructura—compute, modelo y API—le permite subestimar el precio puro del proveedor de modelos mientras captura margen en infraestructura.

Fuentes