L'API Meta Muse: cosa ottiene davvero uno sviluppatore e quali modelli Muse offre

Non esiste un prodotto chiamato letteralmente Muse API. L'API che serve i modelli Muse di Meta è Meta Model API, risponde all'indirizzo https://api.meta.ai/v1, e i modelli Muse che uno sviluppatore può chiamare tramite essa sono Muse Spark 1.3 (quello che Meta consiglia attualmente), Muse Spark 1.2 e Muse Spark 1.1 — gli ultimi due dei quali questo sito instrada, come meta/muse-spark-1.1 e meta/muse-spark-1.2. Se hai cercato "muse api" aspettandoti una risposta in una riga, è questa. Il resto di questa pagina è il dettaglio che sta dietro: quanto costa ciascun modello per milione di token secondo il listino prezzi pubblicato da Meta, cosa devi avere a disposizione prima della prima chiamata, rispetto a cosa viene effettivamente misurato il limite di frequenza, e perché i numeri riportati su una scheda di abbonamento Muse Code non si trasferiscono a una fattura API.

Leggi questa come una pagina di riferimento, non come una notizia. L'API Meta Model è attiva e i modelli Muse su di essa sono richiamabili già oggi; qui non c'è alcun annuncio, e nessuna pagina di questo blog ha in precedenza risposto alla domanda sull'accesso programmatico per questa linea di modelli. Quando un dato proviene dalla documentazione di Meta stessa, questa pagina lo dice, e dove Meta non pubblica nulla, la pagina lo dice invece di riempire lo spazio.

Che cos'è in realtà "the Meta Muse API"

La definizione di Meta stessa è una sola frase: la Model API è "la piattaforma di inferenza per i modelli più recenti di Meta, tra cui Muse Wonder e Muse Spark". La linea Muse è ospitata su quella piattaforma anziché su una propria API, ed è per questo che una ricerca di un endpoint specifico per Muse non porta da nessuna parte — l'endpoint è di Meta, e Muse è una famiglia di modelli su di essa.

La superficie è deliberatamente convenzionale. Tre formati di richiesta sono documentati sotto quello che Meta chiama superfici Model API: la Responses API, la Chat Completions API e la Messages API. La principale affermazione sull'integrazione è che Model API è "compatibile drop-in con l'O​penAI SDK, l'A​nthropic SDK e le CLI degli agenti compatibili con O​penAI", con la frase di accompagnamento che "non c'è alcun client personalizzato da imparare". In pratica ciò significa un cambio di base-URL e una chiave, non una riscrittura.

La piattaforma serve più della sola linea Spark. Oltre a muse-spark-*, espone muse-wonder-1.0, muse-image-1.0, muse-voice-transcribe-1.0 e sam-3.1, così chi costruisce una pipeline mista può accedere a generazione di immagini, trascrizione e segmentazione con la stessa credenziale. Un membro della famiglia Muse non è richiamabile affatto: Muse Glimmer è un modello a pesi aperti "progettato per girare sul tuo hardware", distribuito come pesi anziché servito tramite l'API, e Meta lo esclude dall'endpoint dell'elenco dei modelli. Se la tua domanda è "posso richiamare Glimmer", la risposta è no: lo scarichi.

Due cose che le persone abitualmente includono nella "Muse API" sono prodotti separati e appartengono ad altre pagine. Muse Code è l'agente di coding di Meta per il terminale e la CI — un harness venduto come abbonamento, rilasciato in beta il 2026-08-05 e uscito dalla beta il 2026-08-31 — e non è un'API, non è un modello e non è necessario per chiamare l'API. La pagina muse-code di questo blog copre l'harness e meta-muse-code-terminal-coding-agent copre l'agente in profondità. Ciò che segue qui è solo la superficie programmatica.

I modelli che puoi chiamare e le tariffe pubblicate da Meta

Sei ID contano per la generazione di testo, e le tariffe riportate di seguito sono di Meta, pubblicate sulla sua pagina di prezzi e limiti di frequenza in dollari per milione di token. Sono prezzi di listino del fornitore, non cifre verificate in modo indipendente.

• muse-spark-1.3 — Meta lo definisce "la versione più recente, ottimizzata per i flussi di lavoro agentici" e lo contrassegna come "Consigliato per i nuovi lavori". Contesto di 1.048.576 token. Modalità standard: $1,25 in input, $4,25 in output, $0,15 di input in cache.

• muse-spark-1.2 — la pagina dei modelli di Meta lo descrive semplicemente come "la versione precedente". Stesso contesto di 1.048.576 token, stesse tariffe Standard.

• muse-spark-1.1 — "la versione originale", e solo la modalità Standard. Stessa finestra di contesto, di nuovo le stesse tariffe Standard.

• muse-spark-1.3-contributor e muse-spark-1.2-contributor — il livello scontato: 0,10 $ per l'input, 0,20 $ per l'output, 0,002 $ per l'input in cache. Non esiste una variante Contributor di 1.1.

• muse-wonder-1.0 — il modello Muse più capace di Meta, posizionato per attività agentiche a lungo orizzonte: $4,00 input, $20,00 output, $0,20 input in cache, solo modalità Standard, e Meta dichiara chiaramente che "la modalità Contributor non è disponibile per Muse Wonder su Model API."

• I modelli Muse non testuali hanno un prezzo per unità anziché per token: Muse Image a 0,01 $ per immagine, Muse Voice Transcribe a 0,18 $ all'ora e SAM 3.1 a 2,50 $ per 1.000 immagini e 0,20 $ per 1.000 fotogrammi. Il grounding della ricerca web, se lo attivi, costa 2,50 $ per 1.000 query di ricerca.

Due affermazioni generali si trovano sotto quella tabella e vale la pena conoscerle prima di dimensionare un carico di lavoro. La prima è «L'input in cache costa meno» — le letture dalla cache costano circa un decimo dell'input su Standard Spark, e un cinquantesimo su Contributor. La seconda è «Nessun sovrapprezzo per il contesto lungo», il che qui conta più che sulla maggior parte delle piattaforme perché la finestra della linea Spark è di 1.048.576 token; un documento lungo non ti fa passare a un prezzo diverso.

Sulla questione, il brief per questa pagina si aspettava un contrasto: tra meta/muse-spark-1.1 e meta/muse-spark-1.2 non c'è nulla da scegliere in termini di finestra o di tariffa. Meta pubblica un'unica cifra di contesto per la linea e un'unica riga di tariffa che copre "muse-spark-1.3 / 1.2 / 1.1". Ciò che li separa è il checkpoint — 1.2 è quello più recente — e, sulla piattaforma di Meta, la presenza di una variante Contributor per 1.2 e non per 1.1. Chiunque ti dica che i due differiscono nella lunghezza del contesto o nel prezzo non sta leggendo le stesse schede.

Cosa devi avere a portata di mano per fare la prima chiamata

Tutto in questa sezione proviene dalla documentazione di Meta stessa. Dove andrebbe normalmente qualcosa che Meta non dice, questa pagina lascia il vuoto visibile anziché inventare una plausibile forma di richiesta.

Ottenere l'accesso

L'accesso è un account Model API più una chiave. La guida rapida di Meta ti indirizza alla dashboard: "Ottieni una chiave dalla dashboard Model API → Chiavi API → Crea chiave API." La pagina di autenticazione aggiunge la parte che le persone trascurano: "Copia la chiave subito. La vedrai solo una volta." Una chiave viene visualizzata nel formato LLM|607358788350350|nx9.....LJY, e Meta non spiega mai cosa significhino i segmenti. Puoi revocare una chiave dalla stessa dashboard — "L'eliminazione di una chiave lascia intatte le altre chiavi del team" — che è l'argomento di Meta per rilasciare una chiave per applicazione anziché condividerne una.

Lo schema di autenticazione

Token Bearer, nell'header Authorization:

• Intestazione — Authorization: Bearer $MODEL_API_KEY

• URL di base — https://api.meta.ai/v1, con https://api.meta.ai documentato per harness in formato A​nthropic

• Variabile d'ambiente — MODEL_API_KEY, che Meta ti indica di impostare anziché codificare direttamente nel codice, insieme al solito consiglio «non inserire mai le chiavi nel controllo di versione»

• Avvertenza per il cliente — Meta afferma chiaramente che "l'SDK OpenAI non legge automaticamente MODEL_API_KEY", quindi devi passare api_key esplicitamente oppure esportare OPENAI_API_KEY con la tua chiave Meta

Gli endpoint menzionati nella documentazione di riferimento di Meta includono POST /v1/chat/completions e POST /v1/responses per il testo, /v1/images/generations e /v1/images/edits per Muse Image, POST /v1/asr/transcribe più un websocket in tempo reale su wss://api.meta.ai/v1/asr/realtime per la trascrizione, e POST /v1/files per i caricamenti. Non esiste un SDK pubblicato da Meta: la pagina degli SDK elenca i client OpenAI e Anthropic, e la posizione di Meta è la compatibilità anziché una libreria first-party. Se aspettavi un pacchetto meta da installare, non ce n'è uno.

Limiti di frequenza e rispetto a cosa vengono misurati

Questa è la domanda che chi cerca "muse code api key" di solito si sta davvero ponendo, e Meta risponde in modo più preciso di quanto faccia la maggior parte dei fornitori. I limiti pubblicati sono per team, non per chiave: "Le chiavi nello stesso team condividono i limiti di frequenza." Due ingegneri che generano due chiavi non raddoppiano il tetto — se lo dividono.

• muse-spark-1.3, muse-spark-1.2, muse-spark-1.1 — 3.000 richieste al minuto e 4.000.000 di token al minuto

• Le varianti Contributor — 150 richieste al minuto e 3.000.000 di token al minuto

• muse-wonder-1.0 — 3.000 RPM e 4.000.000 TPM; muse-image-1.0 — 150 RPM senza limite di token

• Risposte in background — un limite separato di 600 invii al minuto per squadra

• In caso di superamento — HTTP 429 con un header Retry-After, e risposte che includono x-ratelimit-limit-tokens, x-ratelimit-remaining-tokens, x-ratelimit-limit-requests e x-ratelimit-remaining-requests

Una chiave API di Muse Code e una chiave API di Model sono lo stesso tipo di credenziale. Al primo avvio, Muse Code ti chiede di scegliere l'accesso tramite browser oppure di incollare una chiave API — "Per script e CI, usa una chiave API" — e il suo ordine di ricerca documentato è META_API_KEY per primo, poi una chiave memorizzata, poi una sessione browser memorizzata, con una chiave API che ha sempre la precedenza su un accesso tramite browser.

Il modello di fatturazione: token a consumo, non una postazione.

Questa è la sezione che i lettori sbagliano, quindi vale la pena essere schietti. Un abbonamento a Muse Code è un posto mensile a tariffa fissa con una scheda tariffaria; Model API è consumo misurato su un account. La pagina di autenticazione di Meta afferma direttamente il modello — "La fatturazione di Meta Model API è basata sull'utilizzo: paghi per i token che le tue richieste consumano" — con input e output conteggiati separatamente, l'output in genere costa di più, e le tariffe variano a seconda del modello. Il denaro si muove quando il tuo saldo raggiunge la soglia di pagamento, e qualsiasi importo residuo viene addebitato automaticamente il primo del mese. Meta aggiunge che non ci sono "minimi o impegni anticipati".

Un'asimmetria tra i due prodotti è facile da non notare. Meta afferma che per Muse Code "gli abbonamenti prevedono per impostazione predefinita la modalità Contributor, e puoi attivarla o disattivarla nelle impostazioni". Sull'API il valore predefinito è l'opposto: ottieni prezzi Standard e condizioni Standard a meno che tu non richiami deliberatamente un id di modello -contributor. Quindi un lettore che ha sempre usato Muse Code con le condizioni Contributor e poi inserisce una chiave per muse-spark-1.2 si ritroverà sul tariffario Standard, a circa dodici volte il prezzo di input, senza aver cambiato nulla tranne il client.

Ciò che Meta non dichiara è se un abbonamento dia diritto a un qualsivoglia utilizzo delle API. Nulla nella pagina di autenticazione, nella pagina dei prezzi o nella pagina del prodotto indica che un piano includa token o crediti del Model API; la pagina delle API tratta una chiave esclusivamente come metodo di autenticazione, e le pagine dell'abbonamento costituiscono un argomento a sé. Non dare per scontato che i due siano intercambiabili e non trasferire l'importo mensile dell'abbonamento su un budget di token: rispondono a domande diverse.

Sul piano gratuito: non è documentato alcun livello gratuito per Model API, nessun credito di prova e nessuna quota gratuita. Anche la pagina prodotto dell'agente di coding non elenca alcun piano gratuito. Contributor mode è scontato, non gratuito — la formulazione di Meta parla di prezzi scontati «in cambio del permesso di usare i tuoi contenuti per addestrare i futuri modelli Meta», includendo i prompt, il codice, i file e il contesto che invii, oltre alle risposte che ricevi. È uno scambio, non un regalo. Se una pagina ti dice che la Meta Muse API ha un livello gratuito, non sta leggendo la pagina dei prezzi di Meta.

Cosa instrada questa proprietà

Da questa linea serviamo due modelli, e l'affermazione sulla disponibilità in questa pagina è volutamente restrittiva. Entrambi sono già attivi nel catalogo oggi: meta/muse-spark-1.1 e meta/muse-spark-1.2. Entrambi presentano la stessa finestra di contesto di 1.048.576 token pubblicata da Meta, e la 1.2 è il checkpoint successivo. Le nostre tariffe pubblicate per questi modelli sono il prezzo di listino di Meta trasferito con 0% di ricarico — 1,25 $ per milione di token in input, 4,25 $ per milione di token in output e 0,15 $ per milione di letture in cache — ed è proprio questo il senso di un accordo di pass-through: una variazione delle tariffe del fornitore è attiva qui lo stesso giorno, senza alcun riprezzamento da parte nostra.

Ciò che questo offre a uno sviluppatore non è uno sconto; è una integrazione in meno. Muse Spark si trova dietro un singolo endpoint che copre oltre 200 modelli, quindi aggiungerlo a una pipeline non significa un secondo contratto, una seconda chiave o un secondo rapporto di fatturazione, e una richiesta che fallisce su un provider passa automaticamente a un altro invece di mostrare un 429 ai tuoi utenti. Questo conta più del solito con uno scambio di modello non ancora collaudato: è un modo per mettere meta/muse-spark-1.2 su un carico di lavoro reale prima di impegnare il percorso verso di esso.

Due cose non sono instradabili qui e questa pagina non addolcirà la cosa. meta/muse-spark-1.3 non è nel nostro catalogo — se ti serve la 1.3, chiama Meta direttamente. E meta/muse-code non è affatto un id di modello, né sulla piattaforma di Meta né sulla nostra, perché Muse Code è un harness e non un modello; non può essere una destinazione di routing. Nemmeno i checkpoint del livello Contributor vengono instradati qui.

Ciò che Meta non documenta

Diverse cose che uno sviluppatore si aspetterebbe ragionevolmente sono semplicemente assenti dalla documentazione API di Meta, e la versione onesta di questa pagina lo dice invece di abbozzarle.

• Organizzazioni e progetti — non esiste alcun concetto di organizzazione o progetto nella pagina di autenticazione, nessuna gerarchia e nessun modo per assegnare l'ambito di una chiave a uno di essi. L'unico raggruppamento descritto da Meta è un team.

• Ambiti delle chiavi — nessun set di autorizzazioni, nessuna restrizione per risorsa, nessuna chiave di sola lettura. Ogni chiave è una chiave completa, ed è per questo che il consiglio di Meta stesso è una chiave per applicazione.

• Durata e rotazione delle chiavi — la revoca è documentata (la si elimina dalla dashboard); la rotazione è solo un consiglio ("revocare e ruotare immediatamente"), senza scadenza, TTL o procedura di rollover da nessuna parte.

• Un SDK first-party — nessuno pubblicato; l'affermazione di compatibilità è la storia dell'integrazione, e Meta non dice che ce ne sarà uno.

• Utilizzo gratuito — nessun piano gratuito, nessun credito, nessuna prova, come sopra.

• Un ID API per Muse Glimmer — la pagina dei modelli non elenca alcun ID e Meta lo esclude dall'endpoint dei modelli, perché viene distribuito come pesi.

Se il motivo per cui hai cercato questo era una di quelle lacune, la risposta è che l'informazione non è pubblicata, e una pagina peggiore avrebbe tirato a indovinare su uno schema di scoping delle chiavi o su un endpoint di rotazione, lasciandoti scoprire l'indovinello alle 2 del mattino. Su ciò che è pubblicato, il quadro è abbastanza completo per costruirci sopra: un URL di base convenzionale su https://api.meta.ai/v1, una chiave Bearer che crei tu stesso, compatibilità drop-in con i client OpenAI e Anthropic, limiti di frequenza documentati per team, e un listino prezzi in cui i due checkpoint Muse Spark serviti da questo sito sono identici sia per finestra che per prezzo.

La pagina muse-code di questo blog copre l'harness in modo approfondito; questa pagina è solo la superficie programmatica.

È anche in lacune come queste che si manifestano le modalità di guasto: gli incidenti AI documentati e i fallimenti degli agenti relativi ai modelli di questa classe sono raccolti in the OrcaRouter AI Incident Archive, dove ogni voce riporta le proprie fonti, il livello di gravità, il grado di confidenza e il flag di contestazione.