Muse Code: Chi lo produce, quanto costa e qual è la versione attuale

Muse Code è l'agente di codifica di Meta per il terminale e la CI, creato per la famiglia di modelli Muse Spark, e le due versioni che contano per chiunque arrivi qui sono Muse Spark 1.3 — la generazione attuale, datata 2 settembre 2026 — e Muse Spark 1.2, che è la versione che la CLI seleziona ancora a meno che tu non le dica diversamente. Muse Code si installa come binario nativo muse, funziona in modo interattivo o headless ed è venduto in tre modi: tre piani mensili a 5,00 $, 15,00 $ e 50,00 $, e fatturazione a consumo per token su Meta Model API a 1,25 $ per milione di token di input e 4,25 $ per milione di token di output sul livello Standard. Ancora una generazione indietro, Muse Spark 1.1, è ancora disponibile sullo stesso livello agli stessi prezzi.

Leggi questa come una pagina di riferimento, non come una notizia. Muse Code di per sé non è una novità da riportare: Meta l'ha distribuito come beta il 5 agosto 2026 e l'ha tolto dalla beta il 31 agosto 2026, e questa pagina usa quelle date per collocare il modello nel tempo anziché per annunciarlo. La giustificazione della pagina è la domanda di ricerca persistente che abbiamo misurato direttamente il 28 settembre 2026, dove la query nuda "muse code" ha totalizzato 4.547 impression negli ultimi 28 giorni con zero clic, e la dicitura commerciale della stessa intenzione — "muse code free", "muse code plan", "muse code plans", "muse code free tier", "muse code 1.3" — ha totalizzato altre 124 impression, anch'esse con zero clic. I lettori pongono quattro domande specifiche. Questa pagina risponde in ordine, dalla documentazione di Meta stessa, e dice chiaramente quando un dato proviene da Meta anziché da un valutatore indipendente.

Se ciò di cui hai realmente bisogno è una recensione del comportamento dell'agente, o un confronto diretto con un altro coding harness, questa non è la pagina che fa per te. Esistono già su questo blog, e quelli che meritano il tuo tempo sono linkati alla fine.

Che cos'è Muse Code e chi lo produce

La definizione del fornitore è una sola frase: "Muse Code è l'agente di coding di Meta per il terminale e la CI, creato per Muse Spark." Non è una libreria, non è un'interfaccia di chat e non è un modello: è un harness. Lo esegui all'interno di una directory di progetto; pianifica, modifica file ed esegue comandi per completare un'attività, con approvazioni e una sandbox del sistema operativo attiva fin dalla prima esecuzione.

Meta presenta {{1}}Muse Code{{/1}} e {{2}}Meta Model API{{/2}} come due percorsi verso lo stesso modello sottostante: chiama direttamente l'API quando stai sviluppando il tuo agente o la tua applicazione, esegui Muse Code quando vuoi un agente di codifica pronto all'uso dalla riga di comando o all'interno di una pipeline. Questa distinzione è importante per i prezzi, perché l'abbonamento acquista l'harness e la chiave API viene fatturata separatamente per token.

L'installazione avviene con un installer da una riga, e le due superfici del fornitore non concordano del tutto sulla stringa:

• macOS e Linux — curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | sh nella pagina della documentazione, e lo stesso comando che termina con | bash nella pagina marketing e in entrambi i post del blog di ricerca

• Windows — irm https://dev.meta.ai/install.ps1 | iex, pubblicato solo sulla pagina della documentazione

• Verifica — muse --version, quindi muse in una directory di progetto per avviare una sessione interattiva

• Prima esecuzione — ti viene chiesto di considerare attendibile il workspace (ovvero ciò che carica le sue competenze, regole e hook) e di autenticarti tramite l'accesso dal browser oppure con una chiave API; in CI si imposta META_API_KEYinvece

• Due interfacce — muse per l'interfaccia terminale interattiva, muse exec "<prompt>" per una singola esecuzione non interattiva fino al completamento

• Pilotatelo dal vostro programma — muse serve esegue un protocollo di sessione con versionamento, muse schema stampa il suo schema JSON e npm install @muse-code/sdk installa il wrapper TypeScript

Quest'ultimo punto è la parte che sfugge alla maggior parte dei riassunti. Muse Code non è solo una CLI: il protocollo di sessione è un'interfaccia documentata e con versione, e il changelog mostra che viene esteso deliberatamente — le sessioni possono essere rinominate tramite il protocollo, i client possono leggere un riepilogo strutturato delle differenze per ogni modifica, e un programma di controllo può impostare un valore predefinito di reasoning-effort a livello di sessione.

Quanto costa Muse Code e la questione del piano gratuito spiegata chiaramente

Non esiste un piano gratuito. Vale la pena affermarlo in modo netto, perché è la richiesta commerciale più frequente in assoluto nei dati sulla domanda e la risposta è inequivocabile: la pagina del prodotto Muse Code, la pagina degli abbonamenti e il changelog insieme non contengono alcun piano gratuito, nessuna prova, nessuna assegnazione gratuita di crediti e nessun accesso gratuito soggetto a limiti di frequenza.

Una precisazione su quel controllo. La documentazione sui prezzi di Meta usa le parole «platform free-tier credits» una volta — nella nota di Muse Voice Transcribe, che dice che la trascrizione con conservazione zero dei dati ha lo stesso prezzo del livello Standard e che si applicano i crediti free-tier della piattaforma. Muse Voice Transcribe è un prodotto separato su Meta Model API con la propria fatturazione oraria; quella frase non dice nulla su Muse Code. Se trovi quella riga citata come prova di un livello gratuito di Muse Code, viene letta fuori contesto.

Ciò che Meta pubblica effettivamente sono tre livelli di abbonamento, tutti con fatturazione mensile, più la fatturazione dei token a consumo per tutto ciò che va oltre la quota di prompt del piano:

• Utilizzo Quotidiano — 5,00 $/mese; accesso ai modelli Muse più recenti; 10–50 prompt ogni 5 ore, inclusi caricamenti di immagini e video; modalità vocale; ricerca web

• High Usage — 15,00 $/mese; tutto ciò che è incluso nel piano Everyday; 5 volte più utilizzo rispetto a Everyday; più prompt; più input multimodali

• Power Usage — 50,00 $/mese; tutto ciò che è incluso nel piano High Usage; 20× la quota di utilizzo Everyday; prompt ampliati; accesso anticipato alle nuove funzionalità; upload di file più grandi

• Tariffe standard dei token — $1,25 per milione di token di input, $4,25 per milione di output, $0,15 per milione di input in cache, per muse-spark-1.3, muse-spark-1.2 e muse-spark-1.1 allo stesso modo

• Tariffe dei token Contributor — $0,10 / $0,20 / $0,002 per milione di token di input, output e input in cache, per muse-spark-1.3-contributor e muse-spark-1.2-contributor

I livelli Standard e Contributor differiscono esattamente per un aspetto sostanziale, e Meta lo dichiara sia nella pagina dei modelli sia nel tariffario: con Standard, i tuoi prompt e i tuoi completamenti non vengono usati per addestrare i modelli Meta; con Contributor, sì. La pagina del prodotto etichetta le righe Contributor come "Utilizzati per migliorare i nostri prodotti" e le righe Standard come "Non utilizzati per migliorare i nostri prodotti". Contributor costa circa dodici volte meno in input e circa ventuno volte meno in output, un divario abbastanza ampio da rendere la scelta una decisione di governance dei dati prima ancora che una decisione di budget.

Tre dettagli sui prezzi sono facili da trascurare e vale la pena conoscerli tutti prima di dimensionare un carico di lavoro:

• Nessun sovrapprezzo per il contesto lungo — il tariffario di Meta lo afferma esplicitamente: paghi la stessa tariffa sia che la finestra di contesto sia quasi vuota sia che sia quasi piena, cosa insolita che cambia in modo sostanziale l'economia delle esecuzioni prolungate degli agenti

• Il grounding con ricerca web viene addebitato separatamente: 2,50 $ ogni 1.000 query di ricerca in aggiunta al costo in token della richiesta, e si applica a modelli di testo come Muse Spark

• I limiti di frequenza sono per team, non per chiave — 3.000 richieste e 4.000.000 di token al minuto su Standard, 100 richieste e 3.000.000 di token al minuto su Contributor; usare più chiavi all'interno di un team non moltiplica la quota

Le meccaniche di abbonamento sono documentate nella pagina degli abbonamenti di Meta e sono convenzionali: un upgrade viene calcolato in proporzione ed è immediato, un downgrade ha effetto al ciclo di fatturazione successivo, la cancellazione richiede almeno 24 ore prima della data di fatturazione e non sono previsti rimborsi per un abbonamento cancellato, salvo nei casi in cui la legge li richieda. Gli abbonamenti coprono specificamente la credenziale di Muse Code CLI; le chiavi API aggiuntive vengono fatturate in modalità pay-as-you-go.

Quale versione è attuale: 1.2.1, Muse Spark 1.3, e quella predefinita che non è né l'una né l'altra

Questa è la domanda su cui i dati sulla domanda parlano più forte — il fatto stesso che esista la query «muse code 1.3» — ed è davvero fonte di confusione, perché «la versione» può significare tre cose diverse e Muse Code le pubblica tutte e tre.

• La release della CLI — la 1.2.1 è quella attuale. Il changelog di Meta elenca le sue release come 1.2.1, 1.1.1, 0.2.1 e 0.1.0, l'ultima delle quali è etichettata «versione di lancio»

• La generazione del modello — Muse Spark 1.3, annunciata il 2 settembre 2026 e descritta nella pagina dei modelli di Meta come «la versione più recente … Consigliata per nuovi lavori»

• Il modello predefinito della CLI — muse-spark-1.2, indicato nella sezione della prima esecuzione della documentazione e di nuovo alla voce selezione del modello nella pagina di configurazione

Quindi un'installazione pulita di Muse Code 1.2.1 eseguirà Muse Spark 1.2 a meno che tu non passi --model muse-spark-1.3 o non cambi modello a metà sessione con /models. Le pagine di avvio rapido di Meta usano muse-spark-1.3 in ogni esempio API, il che rende la discrepanza più facile da fraintendere di quanto dovrebbe essere: gli esempi API e il valore predefinito della CLI oggi non puntano allo stesso modello.

Il changelog della 1.2.1 descrive ciò che è cambiato nell'harness anziché nel modello, e le voci principali sono:

• Input vocale attivo per impostazione predefinita su macOS, associato a Option+V e gestito con /voice

• Un /rewind, ossia un comando che riporta la conversazione a un input precedente, condividendo il selettore usato dal doppio-Esc

• [Image #N] etichette sulle immagini incollate e trascinate, così che si possa chiedere al modello di una specifica tramite numero, con etichette e percorsi di origine che sopravvivono a ripresa, riavvolgimento e fork

• Una migrate skill inclusa che importa note di memoria e definizioni di server MCP da Claude Code o Codex in Muse Code

• /mcp per un inventario in tempo reale dei server MCP connessi e dei loro strumenti

• Le nuove sessioni si aprono nel profilo di autorizzazione Revisione automatica, che concede lo stesso accesso di "Chiedimi" ma indirizza le richieste di approvazione idonee a un revisore automatizzato, tornando a chiederti quando il revisore non è disponibile

• Correzioni di sicurezza, tre delle quali comportamentali anziché cosmetiche: i comandi avviati tramite wrapper come env e setsid vengono ora esaminati come il comando che effettivamente avviano; una modifica della modalità di autorizzazione a metà sessione si applica agli strumenti già in esecuzione alla loro azione successiva; e il profilo di autorizzazione Senza restrizioni ora si comporta esattamente come --yolo

Sul fronte del modello, l'annuncio del 2 settembre afferma esplicitamente che Muse Spark 1.3 è stato addestrato su un insieme diversificato di harness e che era il livello di ragionamento — "Muse Spark 1.3 con max reasoning è ora disponibile su Muse Code e Meta Model API" — a essere promosso da Meta, piuttosto che il solo modello base. Il post di lancio di Muse Spark 1.2 del 5 agosto aggiunge l'altra metà di quella storia: Muse Spark 1.2 è stato co-addestrato con Muse Code stesso, utilizzando traiettorie di harness campionate con rejection sampling oltre al lavoro di recipe su obiettivi, compaction e subagent, con il toolset di Muse Code integrato per massimizzare la compatibilità con gli harness. Il modello e l'harness sono stati sviluppati l'uno in funzione dell'altro.

L'involucro: contesto, modalità, piattaforme

Muse Spark 1.3, Muse Spark 1.2 e Muse Spark 1.1 condividono tutti un unico envelope, e Meta lo dichiara in una singola riga di tabella: 1.048.576 token di contesto, con testo, immagine, video, audio e PDF come input e testo come unico output, in ogni livello e in ogni versione.

La parità tra modalità comporta un'unica avvertenza che Meta pubblica come nota a piè di pagina e che vale la pena ripetere anziché seppellire: la comprensione audio in Muse Spark 1.3 non è pienamente supportata e la qualità delle risposte per le richieste che includono contenuti audio potrebbe risultare degradata; la stessa guida di Meta è di usare Muse Spark 1.2 per l'audio, oppure Muse Voice Transcribe per la trascrizione vocale dedicata. Nella CLI questo è immediatamente applicabile: --model muse-spark-1.2 è un override documentato, e il valore predefinito punta già lì.

Reasoning effort è un'impostazione a livello di harness con otto livelli, e la pagina di configurazione di Meta li elenca in ordine: none, minimal, low, medium, high (il valore predefinito), xhigh, max e ultra. Tre dettagli in quell'elenco sono decisivi:

• max è il livello di ragionamento più profondo, descritto come ragionamento esteso oltre xhigh, e Muse Code lo offre sia nel piano Standard che in quello Contributor

• ultra è un'impostazione lato client più che un livello del modello: viene associata al livello di ragionamento più alto supportato da ciascun provider e può far sì che Muse Code deleghi in modo più aggressivo; inoltre, dove un provider non lo supporta, una richiesta di ultra viene eseguita a xhigh

• Il provider Meta non accetta none, quindi il livello più basso è disponibile solo tramite altri provider configurati nell'harness

Il supporto delle piattaforme è il punto in cui le due superfici di Meta non concordano, e il disaccordo è piccolo ma reale. La pagina della documentazione afferma che Muse Code viene eseguito su macOS, Linux e Windows da un'unica base di codice, ed elenca tre comportamenti specifici di Windows: PowerShell sostituisce Bash, quindi i comandi eseguiti dall'agente usano la sintassi di PowerShell e gli strumenti da riga di comando di Windows; la sandbox può richiedere l'approvazione dell'amministratore, e Windows può mostrare un prompt di Controllo account utente la prima volta che la sandbox viene inizializzata, anche se l'uso normale non richiede l'esecuzione come amministratore; e due funzionalità non sono disponibili su Windows — input vocale e messaggistica di sessione, entrambe funzionanti su macOS e Linux. La pagina del prodotto, al contrario, dice solo "Disponibile per MacOS e Windows". Entrambe le affermazioni provengono oggi dal sito di Meta stesso; lette insieme, significano che Windows è supportato con lacune documentate, e che Linux è supportato anche se la pagina di marketing non lo menziona.

Un'ulteriore sfumatura sulla disponibilità proviene dalla documentazione anziché dai testi di marketing: Workflows — l'orchestrazione parallela e a fasi degli agenti — coordina il lavoro solo quando la build installata include il motore dei workflow e il rollout è abilitato, e Meta afferma chiaramente che "non sono disponibili su ogni build o piattaforma". Se una funzionalità dei workflow è il motivo per cui stai installando, verifica che la tua build la includa invece di darlo per scontato.

Ciò che Meta sostiene, con l'harness e lo sforzo indicati

Meta pubblica materiale di benchmark, quindi l'inquadramento onesto qui non è "nessun benchmark dei fornitori" — è "questi sono benchmark dei fornitori, con le condizioni di confronto dichiarate dove Meta le dichiara".

L'unica affermazione quantitativa che Meta fa nel testo discorsivo è nell'annuncio di Muse Spark 1.3, ed è attribuita a un confronto interno anziché a una valutazione di terze parti: «Nei confronti condotti dagli ingegneri di Meta, si è rivelato significativamente più veloce e più efficiente, usando ~20% in meno di chiamate agli strumenti e ~25% in meno di token». La baseline è indicata — rispetto a Muse Spark 1.2 — e il livello di sforzo è nella formulazione dell'annuncio stesso, poiché il rilascio è intitolato a Muse Spark 1.3 con max reasoning. Ciò che non viene dichiarato è l'insieme di task, il numero di esecuzioni o la configurazione dell'harness, al di là del fatto che si tratti di Muse Code. Considera le due percentuali come una direzione di tendenza riportata dal fornitore, non come un risultato di benchmark misurato.

L'altro risultato pubblicato è un caso di studio anziché un punteggio, ed è il più interessante dei due. Meta riferisce di aver testato la capacità di Muse Spark 1.2 di ottimizzare iterativamente kernel GPU su oltre 1.000 chiamate a strumenti e fino a 24 ore, utilizzando l'ambiente di codifica agentico di Muse Code per scrivere, compilare, profilare e migliorare progressivamente le prestazioni dei kernel rispetto a una baseline fornita. Il carico di lavoro è nominato — kernel KDA e MLA su GPU NVIDIA Hopper — e così pure il vincolo: le librerie di kernel di terze parti come FLA erano vietate, e la baseline era un'implementazione Triton FLA KDA. Un'esecuzione di 24 ore e mille chiamate a strumenti è un tipo di prova diverso rispetto a una percentuale di benchmark. Dice qualcosa sulla resistenza sotto un obiettivo a lungo orizzonte e molto poco sulla qualità comparativa.

I grafici di lancio sia per Muse Spark 1.2 sia per Muse Spark 1.3 mettono a confronto quei modelli con un piccolo insieme di concorrenti nominati attraverso valutazioni di agenti, programmazione, aderenza alle istruzioni e contesto lungo — DeepSWE v1.1, SWE-Atlas-QnA, Terminal-Bench 2.1 e 4.0, tau2-bench, GDPval, SciCode, IFBench, MultiChallenge e AA-LCR v1.1 compaiono tra gli assi. Quei grafici sono prodotti e tracciati dal fornitore, e le configurazioni dei concorrenti su di essi sono una scelta di Meta, non un panel neutrale. Per questo motivo non riproduciamo qui i valori delle barre: un grafico di un fornitore letto come una classifica è esattamente il tipo di errore che questa pagina intende evitare.

Vale la pena dichiarare due lacune oneste piuttosto che sorvolare su di esse:

• Meta non pubblica un confronto testa a testa di Muse Code con Muse Spark 1.2 a parità di sforzo su un insieme di attività denominato; la cifra ~20%/~25% è quanto di più vicino esista, e si tratta di un confronto interno con delta di efficienza dichiarati anziché punteggi

• Meta non pubblica una valutazione della latenza in tempo reale della CLI, e nessuno dei numeri pubblicati descrive cosa si prova in una sessione sotto un carico di editing reale

Cosa misura in modo indipendente Artificial Analysis

Artificial Analysis è il valutatore indipendente che attualmente pubblica una misurazione degli agenti di coding relativa a Muse Code, ed è un tipo di numero diverso da qualsiasi altro visto sopra: le righe sono coppie harness-modello, valutate da AA anziché dal fornitore.

Nell'Artificial Analysis Coding Agent Index — la pagina si identifica nei propri dati strutturati come v1.5 — le righe di Muse Code riportano:

• Muse Code in esecuzione con Muse Spark 1.3 al massimo del ragionamento — 54.3

• Muse Code in esecuzione con Muse Spark 1.3 a ragionamento xhigh — 48.3

• La vetta della stessa classifica — Claude Code con Claude Opus 5.5 al massimo del ragionamento, a 66,0

Due cose riguardo a quei valori contano più dei valori stessi. Primo, il divario di 5,0 punti tra le righe max e xhigh riguarda lo stesso modello nello stesso harness con un'unica impostazione modificata, il che è un utile promemoria del fatto che un "punteggio Muse Code" è sottospecificato se non si indica il livello di effort. Secondo, questa classifica è una misurazione diversa da quella citata nella nostra copertura di settembre di Muse Spark 1.3: l'articolo precedente citava 68 per Muse Spark 1.3 a max, 64 a xhigh e 68 per Claude Opus 5 a xhigh. Quei numeri non compaiono più nella classifica live — la riga in cima attuale è Claude Opus 5.5 a max con 66,0, e le righe di Muse Code riportano 54,3 e 48,3. L'indice è stato revisionato e la composizione del campo è cambiata. Se stai portando in giro i valori più vecchi, sono superati, e i due insiemi non dovrebbero mai essere citati fianco a fianco come se fossero la stessa misurazione presa due volte.

La pagina del modello AA per Muse Spark 1.3 è di nuovo una superficie separata, e i suoi dati sono misurati da AA anziché riportati dal fornitore: un Intelligence Index di 48,09, Terminal-Bench 2.1 all'84,3%, GPQA Diamond al 93,5%, HLE al 48,7%, SciCode al 58,8% e il richiamo su contesto lungo all'83%, con una data di rilascio del 2026-09-02, una finestra di contesto di 1.000.000 di token e la classificazione come proprietario e a pesi chiusi. Si noti che questa è una revisione dell'indice su una singola pagina di modello: AA pubblica indici per modello che vengono revisionati secondo il proprio calendario, quindi mescolare un dato di questa pagina con un dato della pagina di un modello diverso non fornisce un confronto sullo stesso snapshot.

Ciò che nulla di tutto questo ti offre è un confronto appaiato. Le righe di coding di AA incrociano harness per costruzione — Muse Code contro Codex, contro Claude Code, contro Grok Build, contro Kimi Code CLI — quindi una lettura riga contro riga confronta una coppia harness-modello con un'altra coppia harness-modello, non due modelli sotto un unico harness. Laddove Meta non ha eseguito il confronto appaiato e la classifica di AA non è costruita per rispondere, la posizione onesta è che il testa a testa non esiste a parità di sforzo e di harness, anziché costruirne uno a partire da numeri adiacenti.

Cosa instrada OrcaRouter e cosa non instrada

OrcaRouter è un unico endpoint che copre oltre 200 modelli alla tariffa di listino di ciascun provider, senza alcun ricarico: questo significa che la risposta sulla disponibilità per questa famiglia è verificabile, e non una questione di policy. Verificato oggi sul nostro elenco pubblico di modelli in tempo reale:

• meta/muse-code — non è presente nel catalogo. Muse Code è un harness, non un modello instradabile, e non lo eroghiamo

• meta/muse-spark-1.3 — non presente nel catalogo

• meta/muse-spark-1.2 — instradabile, con una finestra di contesto di 1.048.576 token e prezzi di 1,25 $ per milione di token di input, 4,25 $ per milione di output e 0,15 $ per milione di letture in cache, le stesse tariffe pubblicate da Meta

• meta/muse-spark-1.1 — anche instradabile, alle stesse tre tariffe

Quindi la forma pratica di questo su OrcaRouter è che puoi raggiungere le generazioni Muse Spark rilasciate attraverso lo stesso endpoint che usi per tutto il resto, e non puoi raggiungere Muse Code né l'attuale generazione 1.3 attraverso di esso. Leggilo come una descrizione del catalogo odierno e nulla più; la disponibilità cambia e l'elenco dei modelli è il posto in cui verificarla.

Dove un router si guadagna il suo posto per un carico di lavoro come questo è nelle due cose che un abbonamento non può darti. La prima è che una singola chiave API è un livello di routing che dirotta automaticamente una richiesta quando un provider si degrada, il che conta quando l'esecuzione di un agente è arrivata a migliaia di chiamate di strumenti di profondità e preferiresti non perderla perché un upstream sta avendo un pomeriggio storto. La seconda è che la richiesta viene descritta anziché codificata in modo fisso: puoi mettere Muse Spark 1.2 dietro lo stesso DSL di routing di qualsiasi altro modello e cambiare ciò che la serve senza cambiare il tuo client.

Domande frequenti

Il modello predefinito della CLI è il modello attuale? No. Il valore predefinito di Muse Code è muse-spark-1.2; la generazione attuale è Muse Spark 1.3, annunciata il 2 settembre 2026, e la si raggiunge con --model muse-spark-1.3 oppure con il comando /models.

Quale dicitura è corretta — "Muse Code 1.3" o "Muse Spark 1.3"? Muse Spark 1.3. Le versioni di Muse Code sono release dell'harness e quella attuale è 1.2.1; le due numerazioni sono indipendenti, ed è proprio per questo che la query "muse code 1.3" restituisce risultati confusi.

Se ho bisogno solo dell'input audio, quale modello dovrei configurare? Muse Spark 1.2. La nota a piè di pagina di Meta stessa afferma che la comprensione audio nella 1.3 non è pienamente supportata e può degradare la qualità delle risposte, e indirizza il lavoro sull'audio alla 1.2 o a Muse Voice Transcribe.

Il livello Contributor è un livello gratuito o di prova? No, e non è uno sconto che ottieni automaticamente. È una variante a prezzo ridotto in ogni versione di Muse Spark dalla 1.2 in poi, in cambio del permesso di addestrare i modelli sui tuoi prompt e completamenti; la generazione 1.1 non ha alcuna variante Contributor.

Il risultato finale

Muse Code è l'agente di coding per terminale e CI di Meta, realizzato da Meta per i suoi modelli Muse Spark, venduto in tre piani mensili a 5,00 $, 15,00 $ e 50,00 $ senza livello gratuito, supportato da tariffe Standard a consumo di 1,25 $ in input e 4,25 $ in output per milione di token e da tariffe Contributor di 0,10 $ e 0,20 $ per gli stessi token se permetterai a Meta di addestrarsi su di essi. La release attuale della CLI è 1.2.1, la generazione attuale del modello è Muse Spark 1.3, e la CLI usa ancora per impostazione predefinita Muse Spark 1.2 — indica la versione e lo sforzo di ragionamento ogni volta che citi un punteggio, perché Muse Code che esegue Muse Spark 1.3 su max e su xhigh non sono la stessa misurazione, e l'affermazione di efficienza di punta del fornitore è un confronto interno anziché un risultato indipendente.

Per un'esperienza pratica con l'harness stesso, vedi la nostra guida all'agente di codifica da terminale Muse Code.