Entwickler erhalten einen 21-mal günstigeren Zugang zu Muse Spark, wenn sie Meta mit ihren Prompts trainieren lassen

Meta veröffentlichte Muse Spark 1.3 am 2. September mit zwei Preisstufen.

Entwickler, die Meta ihre Eingabeaufforderungen und Ausgaben trainieren lassen, zahlen nur ein Einundzwanzigstel des Standardpreises.

Muse Sparks zwischengespeicherte Token lassen 75x fallen

Im Standardtarif kosten eine Million Input-Token 1,25 US-Dollar und eine Million Output-Token 4,25 US-Dollar. Im Contributor-Tarif reduzieren sich diese Kosten auf 10 bzw. 20 Cent, was einer Ersparnis von durchschnittlich 95 % entspricht.

Die größte Ersparnis gibt es bei zwischengespeicherten Eingabetokens. Dadurch können Entwickler Kontext wiederverwenden, ohne für die erneute Verarbeitung bezahlen zu müssen. Die Kosten sinken von 0,15 $ auf 0,002 $ pro Million – eine Reduzierung um das 75-Fache, die für wiederholte Workflows nahezu kostenlos ist.

Im Gegenzug geben die Entwickler die Kontrolle über ihre Daten ab. Sämtliche Eingabeaufforderungen, Antworten und Nutzungsmuster der Contributor-Stufe werden in die Trainingspipeline von Meta integriert.

Der Standardplan erlaubt Nutzern 3.000 Anfragen pro Minute, der Contributor-Zugang hingegen nur 100. Das ist für den produktiven Einsatz zu wenig.

Meta hat das interne Mitarbeiter trac-Programm pausiert.

Meta Superintelligence Labs, die Abteilung hinter der Muse Spark-Produktlinie, entwickelte diese Modelle, um eine bestimmte Lücke zu schließen.

Facebook, Instagram und WhatsApp liefern eine Flut von Konversations- und Bilddaten. Allerdings liefern sie nur sehr wenige der qualitativ hochwertigen Interaktionen, die agentenbasierte Werkzeuge zur Verbesserung benötigen.

Mario Zechner, der Entwickler des Open-Source-Frameworks Pi, sagte, der Anstieg der Fähigkeiten des Codierungsagenten von April bis Oktober 2025 sei hauptsächlich darauf zurückzuführen, dass Claude Code standardmäßig Benutzersitzungen speichere und diese in das Reinforcement-Learning-Training einspeise.

Meta hatte selbst Schwierigkeiten, das Material zu beschaffen. Ein unternehmensinternes Programm, das die Computernutzung der Mitarbeiter trac, geriet in die Kritik und wurde im Juni auf Eis gelegt.

Arvind Narayanan, ein Informatikprofessor in Princeton, wies darauf hin, dass große Unternehmen an tokenbasierten Enterprise-Tarifen festhalten, selbst wenn Verbraucherabonnements wie Claude Max und ChatGPT Pro 10 bis 20 Mal weniger kosten, weil die Enterprise-Tarife ihre Daten von Trainingsläufen fernhalten.

Narayanan vermutete, dass das Meta-Angebot diese Unternehmen dazu veranlassen könnte, vorsichtiger zwischen firmeneigenen Daten und Daten zu unterscheiden, die sie gerne gegen einen Rabatt eintauschen würden.

„Es senkt die Einstiegshürde für Prototyping, das Testen von Integrationen und das Skalieren von Experimenten, bei denen das Training mit Ihren Daten akzeptabel ist“, heißt es in Metas Preisleitfaden über die Contributor-Stufe.

Meta experimentierte im August 2026 mit der zweistufigen Struktur in Muse Spark 1.2. Muse Spark 1.3 verfügt über ein Kontextfenster mit 1 Million Token, das etwa 750.000 Wörter in einer einzigen Sitzung verarbeiten kann, und soll im Vergleich zu seinen Vorgängern weniger Tool-Aufrufe für die Erledigung komplexer Aufgaben erfordern.

Anthropic senkte die Kosten für zwischengespeicherte Token für seine neuen Modelle Fable und Mythos, während OpenAI Ende Juli die Preise für alle seine neuesten Modelle reduzierte.

OpenAI bezieht seine Trainingsdaten von Nutzern des kostenlosen ChatGPT-Tarifs, während Anthropic strengere Regeln bezüglich der Daten hat.

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