Si alguna vez has buscado la “Muse API” de Meta, probablemente te hayas encontrado con más preguntas que respuestas. La realidad es que no existe un producto con ese nombre. Lo que sí existe es la Meta Model API, la plataforma unificada que alberga los modelos Muse, entre otros. Esta API (disponible en https://api.meta.ai/v1) es tu punto de acceso para invocar modelos como Muse Spark, Muse Wonder, Muse Image y Muse Voice Transcribe. Aquí te desglosamos todo lo que necesitas saber para empezar a utilizarlos.

¿Qué modelos Muse puedes usar y cuánto cuestan?

Meta ofrece una gama de modelos Muse a través de su Model API, cada uno con sus propias características y costes. Los precios se establecen por millón de tokens, salvo en el caso de los modelos no textuales, que se facturan por unidad.

  • Muse Spark 1.3: Es la versión recomendada por Meta para nuevos proyectos, optimizada para flujos de trabajo agénticos. Ofrece un contexto de 1.048.576 tokens. Su coste en modo estándar es de 1,25 $ por entrada, 4,25 $ por salida y 0,15 $ por entrada en caché.
  • Muse Spark 1.2 y 1.1: Versiones anteriores con el mismo contexto y tarifas que la 1.3 en modo estándar. No hay diferencias significativas en coste o ventana de contexto entre ellas, más allá del checkpoint y la disponibilidad de una variante Contributor para la 1.2.
  • Muse Spark 1.3-contributor y 1.2-contributor: Estas variantes ofrecen tarifas reducidas: 0,10 $ por entrada, 0,20 $ por salida y 0,002 $ por entrada en caché.
  • Muse Wonder 1.0: El modelo Muse más potente de Meta, diseñado para tareas agénticas de largo horizonte. Su coste es de 4,00 $ por entrada, 20,00 $ por salida y 0,20 $ por entrada en caché. Es importante destacar que el modo Contributor no está disponible para Muse Wonder.

Además de los modelos de texto, la API también te permite acceder a:

  • Muse Image: Generación de imágenes por 0,01 $ por imagen.
  • Muse Voice Transcribe: Transcripción de audio por 0,18 $ por hora.
  • SAM 3.1: Segmentación de imágenes por 2,50 $ por cada 1.000 imágenes y 0,20 $ por cada 1.000 fotogramas.

Un aspecto clave a tener en cuenta es que la entrada en caché es significativamente más barata, y no hay una prima por contexto largo, lo cual es ventajoso dada la amplia ventana de 1.048.576 tokens de la línea Spark.

Cómo empezar: Acceso y autenticación

Para empezar a usar la Meta Model API, necesitas una cuenta y una clave de API. El proceso es sencillo:

  1. Obtén tu clave: Dirígete al panel de Model API, busca la sección de Claves de API y crea una nueva. ¡Asegúrate de copiarla inmediatamente, ya que solo la verás una vez!
  2. Autenticación: La API utiliza un esquema de autenticación Bearer Token. Debes incluir tu clave en el encabezado Authorization de tus solicitudes, con el formato Authorization: Bearer $MODEL_API_KEY.
  3. URL Base: La URL base para tus llamadas es https://api.meta.ai/v1.
  4. Variables de entorno: Meta recomienda definir tu clave como una variable de entorno (MODEL_API_KEY) en lugar de codificarla directamente en tu aplicación, siguiendo las buenas prácticas de seguridad.

Un detalle importante es que, aunque la Model API es compatible con SDKs como el de OpenAI y Anthropic, el SDK de OpenAI no lee automáticamente la variable MODEL_API_KEY. En este caso, deberás pasar api_key explícitamente o exportar tu clave de Meta como OPENAI_API_KEY.

¿Qué no es la Meta Model API?

Es fundamental diferenciar la Meta Model API de otros productos de Meta que a menudo se confunden con ella:

  • Muse Code: No es una API. Es el agente de programación de Meta para la terminal y CI, un arnés que se vende como suscripción. No es necesario para invocar la Model API.
  • Muse Glimmer: Este modelo no se invoca a través de la API. Se distribuye como pesos para que lo ejecutes en tu propio hardware. Si quieres usar Glimmer, lo descargas, no lo llamas por API.

La Meta Model API es una plataforma de inferencia robusta y convencional, diseñada para una integración sencilla con herramientas existentes. Esto significa que no necesitas aprender un cliente personalizado; simplemente ajusta la URL base y tu clave, y estarás listo para integrar los potentes modelos Muse en tus aplicaciones.

La Meta Model API se define como «la plataforma de inferencia para los modelos más recientes de Meta, incluidos Muse Wonder y Muse Spark».

Con esta información, esperamos haber aclarado el panorama de la Meta Model API y cómo puedes aprovechar los modelos Muse de Meta en tus proyectos. Si tienes dudas, la documentación oficial de Meta es siempre el mejor punto de partida.