Muse Ember

Meta's smallest and most efficient Muse reasoning model, with a 1M-token context window.

チャットで試す比較

入力価格: $0.11
出力価格: $0.55

コンテキスト: 1M
最大出力: 524K

30 日間の稼働率: —

リリース日: 2026-11-09

入力テキスト出力テキスト

プロバイダー

このモデルを提供するプロバイダーです。「自動」では、リクエストごとに最適な利用可能プロバイダーへ送信します。価格は 100 万トークンあたりの米ドル、統計は過去 30 日間の値です。

自動入力$0.11出力$0.55キャッシュ読み取り$0.0044コンテキスト1M最大出力524K各リクエストを、正常に稼働している中で最も価格の良いプロバイダーに送信します。料金はそのプロバイダーの価格です。Meta入力$0.11出力$0.55キャッシュ読み取り$0.0044United States学習に使用しない

料金

このモデルのすべての価格（サービス階層別）です。

プロンプト ≤ 200K トークン

入力: $0.11; 100 万トークンあたり
出力: $0.55; 100 万トークンあたり
キャッシュ読み取り: $0.0044; 100 万トークンあたり
Web 検索: $0.002752; 1 リクエストあたり

プロンプト > 200K トークン

入力: $0.33; 100 万トークンあたり
出力: $1.65; 100 万トークンあたり
キャッシュ読み取り: $0.0132; 100 万トークンあたり
Web 検索: $0.002752; 1 リクエストあたり

試してみる

ご自身の残高で実行され、API リクエストと同じく使用量に応じて課金されます。

curl https://api.ohmygpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OHMYGPT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meta-llama/muse-ember-1.0",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello"
      }
    ]
  }'

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["OHMYGPT_API_KEY"],
    base_url="https://api.ohmygpt.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/muse-ember-1.0",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OHMYGPT_API_KEY,
  baseURL: "https://api.ohmygpt.com/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "meta-llama/muse-ember-1.0",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

ここに回答が順次表示されます。

使用量に応じて課金