Meta 于 9 月 2 日发布了 Muse Spark 1.3，推出双层定价结构。允许 Meta 使用其提示词和输出进行训练的开发者，最低只需支付标准费率的二十一分之一。此次发布表明，定价——而不仅仅是模型本身的性能——已成为 AI 供应商之间的竞争前沿，厂商越来越愿意以折扣换取训练数据。

缓存 token 价格下降 75 倍

在标准方案下，100 万输入 token 的价格为 1.25 美元，100 万输出 token 的价格为 4.25 美元。Contributor 档将这两个价格分别降至 10 美分和 20 美分，平均节省约 95%。

最大的折扣适用于缓存输入 token，它允许开发者复用上下文而无需为重新处理付费。这一价格从每百万 0.15 美元降至 0.002 美元——降幅达 75 倍，使重复性工作流程几乎可以免费运行。对于运行需要反复引用同一长上下文的智能体的开发者而言，缓存 token 的定价可能占据应用总成本的大头，这也是该项目的折扣力度最大的原因。

作为交换，开发者放弃了对自身数据的控制权。在 Contributor 档中，所有提示词、响应和使用模式都会进入 Meta 的训练流程。

速率限制也有所不同：标准方案允许每分钟 3,000 次请求，而 Contributor 档的上限为每分钟 100 次（100 RPM）——对于生产级功能而言太少。每分钟 100 次的限制加上不受限的数据使用，使该档位更适合实验和原型开发，而非正式部署。

Meta 暂停内部员工追踪计划

负责 Muse Spark 产品线的部门 Meta Superintelligence Labs 打造这些模型是为了填补一个特定的空白。Facebook、Instagram 和 WhatsApp 产生海量的对话和视觉数据，但智能体工具提升所需的高质量编程交互数据却非常少。

开源测试框架 Pi 的开发者 Mario Zechner 表示，2025 年 4 月至 10 月间编程智能体能力的提升，主要得益于 Claude Code 默认存储用户会话并将其用于强化学习训练。

Meta 自身一直难以获取此类数据。公司内部一个追踪员工电脑使用方式的计划遭到强烈批评，并于 6 月被暂停。

普林斯顿大学计算机科学教授 Arvind Narayanan 指出，即使 Claude Max 和 ChatGPT Pro 等消费者订阅的价格低 10 到 20 倍，大公司仍坚持使用按 token 计费的企业方案，因为企业方案能将其数据排除在训练之外。Narayanan 认为，Meta 的这一举措可能促使这些公司更加谨慎地区分专有数据与愿意以折扣换取的数据。

“它降低了原型开发、集成测试以及在不介意用你的数据进行训练的场景下扩展实验的门槛，”Meta 的定价指南如此描述 Contributor 档。

Meta 曾于 2026 年 8 月在 Muse Spark 1.2 中首次试验这一双层结构。Muse Spark 1.3 拥有 100 万 token 的上下文窗口，单次会话可容纳约 75 万个单词，公司声称其完成复杂任务所需的工具调用次数少于前代模型。

此举是在全行业降价的背景下发生的：Anthropic 降低了其新推出的 Fable 和 Mythos 模型的缓存 token 成本，而 OpenAI 也在 7 月底下调了其所有最新模型的价格。OpenAI 从免费版 ChatGPT 用户获取训练数据，而 Anthropic 的数据规则更为严格。Meta 的做法使这种权衡变得明确且有明码标价，随着竞争对手决定是否推出自己的“数据换折扣”计划，这一动向值得关注。

来源：Cryptopolitan