# Meta เปิดตัว Muse Ember ราคา 0.10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคน โมเดลเล็กสุดสำหรับงาน AI agent

> Meta เปิดตัว Muse Ember เมื่อ 9 พ.ย. 2026 โมเดลเล็กสุดสำหรับงาน agent ที่ทำซ้ำทั้งวัน Muse Ember ราคา 0.10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาเข้า บริบท 1 ล้านโทเคน

- ประเภท: ข่าว · หมวด: AI
- เผยแพร่: 2026-11-10T07:31:00.000Z · อัปเดต: 2026-11-10T07:47:00.000Z
- โดย: กองบรรณาธิการ THAI DATA, THAI DATA IT BUSINESS ENTERPRISE
- ที่มา: https://thaidata.co.th/ai/meta-muse-ember-price-benchmarks/

## สรุปประเด็นสำคัญ

- Meta เปิดตัว **Muse Ember** (รหัส muse-ember-1.0) เมื่อ **9 พฤศจิกายน 2026** เป็นโมเดลที่เล็กและประหยัดที่สุดของบริษัท ใช้ได้ทันทีบน Meta Model API และ Muse Code
- Muse Ember ราคา **0.10 ดอลลาร์สหรัฐ**ต่อล้านโทเคนขาเข้าและ **0.50 ดอลลาร์**ต่อล้านโทเคนขาออก แต่คำขอที่มีโทเคนขาเข้าเกิน **200K** ถูกคิด 0.30 และ 1.50 ดอลลาร์ทั้งคำขอ
- รับข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF บริบทยาว **1,048,576 โทเคน** ตอบได้ยาวสุด **524,288 โทเคน** และรองรับ Responses, Chat Completions และ Messages API
- กราฟที่ Meta อ้างผลของ Artificial Analysis ระบุว่าที่ระดับการคิดสูงสุด Muse Ember ได้ **35.8** คะแนน ต้นทุน **0.136 ดอลลาร์ต่องาน** ส่วน Claude Haiku 5.5 ได้ 36.2 คะแนนที่ 0.411 ดอลลาร์
- Meta ระบุว่า Muse Ember, Muse Spark และ Muse Wonder ใช้ได้บน **Google Cloud** และ **Oracle Cloud** ด้วย

Meta เปิดตัว Muse Ember เมื่อ 9 พฤศจิกายน 2026 (ตามเวลาสหรัฐฯ) เป็นโมเดลที่เล็กและประหยัดที่สุดของบริษัท ออกแบบมาสำหรับงานที่ AI agent ทำซ้ำทั้งวัน เช่น เรียกเครื่องมือ งานเขียนโค้ดย่อย และอ่านเอกสารยาว Muse Ember ราคา 0.10 ดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเคนขาเข้า และใช้ได้ทันทีบน Meta Model API

Meta อ้างว่า Muse Ember ให้ "ความฉลาดต่อดอลลาร์" สูงกว่า Claude Haiku 5.5 และ GPT-6 Luna ทุกระดับการคิด โดยทำคะแนนได้ใกล้คะแนนสูงสุดของ Haiku ด้วยต้นทุนราวหนึ่งในสาม ตัวเลขเหล่านี้ Meta นำมาจาก Artificial Analysis ผู้ทดสอบภายนอก ผสมกับชุดทดสอบภายในของ Meta เอง

## Muse Ember ทำงานอะไร และอยู่ตรงไหนในตระกูล Muse

เอกสาร Meta Model API เรียก Muse Ember ว่าโมเดล "สำหรับลงมือทำ" ในตระกูล Muse งานที่ Meta แนะนำมีสี่กลุ่ม

- **งานย่อยของ agent** เช่น งานเขียนโค้ดเฉพาะจุด คำสั่งบนเทอร์มินัล และการค้นข้อมูลที่ agent หลักส่งต่อมา
- **การเรียกเครื่องมือ** ใน workflow ใหญ่ ที่ต้นทุนและเวลาต่อครั้งสะสมเร็ว
- **การคัดแยกคำขอ (routing)** ส่งงานแต่ละชิ้นไปยังผู้รับหรือโมเดลที่เหมาะ
- **งานซ้ำกับข้อมูลจำนวนมาก** เช่น ดึงฟิลด์จากเอกสาร จัดหมวด ticket หรือบรรยายภาพนับพันชิ้นพร้อมกัน

Meta แนะนำให้รุ่นใหญ่ คือ Muse Wonder หรือ Muse Spark เป็นตัววางแผนในลูปหลัก แล้วส่งงานย่อยที่ซ้ำให้ Muse Ember ทั้งสามรุ่นรับ request รูปแบบเดียวกัน การสลับรุ่นส่วนใหญ่จึงเปลี่ยนแค่ชื่อโมเดล Meta บอกด้วยว่า Muse Ember เป็นโมเดลแรกที่ฝึกโดยใช้ Muse Wonder Full รุ่นใหญ่ที่สุดของบริษัท

![ประกาศเปิดตัว Muse Ember บนบล็อก Meta AI Research ลงวันที่ 9 พฤศจิกายน 2026](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/meta-muse-ember-price-benchmarks/muse-ember-blog-announcement.webp?v=baab88f9) _(ภาพ: Meta AI Research (ภาพหน้าจอ))_

สเปกตามเอกสาร: รับข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF ตอบเป็นข้อความ บริบทยาว 1,048,576 โทเคน ตอบได้ยาวสุด 524,288 โทเคน ปรับระดับการคิดได้ตั้งแต่ "minimal" ถึง "max" โดยค่าเริ่มต้นคือ "max" ใช้ผ่าน Responses, Chat Completions และ Messages API และทำงานร่วมกับ computer use, tool calling, structured output และการค้นเว็บได้

![หน้าเอกสาร Muse Ember ของ Meta Model API ส่วน At a glance แสดงรหัส muse-ember-1.0 บริบท 1,048,576 โทเคน และขาออกสูงสุด 524,288 โทเคน](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/meta-muse-ember-price-benchmarks/muse-ember-docs-at-a-glance.webp?v=06d24a3c) _(ภาพ: Meta Model API (ภาพหน้าจอ))_

## Muse Ember ราคาเท่าไร และกับดักคำขอเกิน 200K โทเคน

หน้าราคาของ Meta Model API แบ่งราคา Muse Ember เป็นสองขั้นตามจำนวนโทเคนขาเข้าของแต่ละคำขอ (นับรวมโทเคนในแคช)

| รายการ (ต่อล้านโทเคน) | คำขอไม่เกิน 200K โทเคน | คำขอเกิน 200K โทเคน |
| --- | --- | --- |
| โทเคนขาเข้าในแคช | 0.004 ดอลลาร์ | 0.012 ดอลลาร์ |
| โทเคนขาเข้า | 0.10 ดอลลาร์ | 0.30 ดอลลาร์ |
| โทเคนขาออก | 0.50 ดอลลาร์ | 1.50 ดอลลาร์ |

จุดที่ต้องระวัง: คำขอที่เกิน 200K ถูกคิดราคาสูง**ทั้งคำขอ** ไม่ใช่เฉพาะส่วนที่เกิน และถ้าต่อบทสนทนาเดิมด้วย `previous_response_id` ประวัติทั้งหมดก็นับเป็นโทเคนขาเข้าด้วย agent ที่คุยยาวจึงข้ามเส้นนี้ได้โดยไม่รู้ตัว ขณะที่ Muse Wonder และ Muse Spark ไม่มีราคาบริบทยาว

![ตารางราคาในหน้า Pricing and rate limits ของ Meta Model API แสดง Muse Spark และ Muse Ember พร้อมราคาสองขั้นแบ่งที่ 200K โทเคน](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/meta-muse-ember-price-benchmarks/muse-ember-meta-pricing-table.webp?v=3d639e15) _(ภาพ: Meta Model API (ภาพหน้าจอ))_

เมื่อเทียบในหน้าราคาเดียวกัน ราคาโทเคนขาเข้าของ Muse Ember ต่ำกว่า Muse Spark 1.3 ถึง 12.5 เท่า และขาออกต่ำกว่า 8.5 เท่า (ราคาที่เราตรวจเมื่อ 10 พฤศจิกายน 2026) ส่วนราคาต่อโทเคนเท่ากับคู่แข่งรุ่นเล็ก [หน้าราคาของ Anthropic](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) ระบุ Claude Haiku 5.5 ที่ 0.10 ดอลลาร์ขาเข้า (คำขอไม่เกิน 100,000 โทเคน) และ 0.50 ดอลลาร์ขาออก [หน้าราคาของ OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) ระบุ GPT-6 Luna ที่ 0.10 และ 0.50 ดอลลาร์เช่นกัน เมื่อราคาป้ายเท่ากัน ตัวแปรสำคัญของต้นทุนต่องานจึงเป็นจำนวนโทเคนที่แต่ละโมเดลใช้ทำงานหนึ่งชิ้น

| โมเดล (Standard mode) | ขาเข้า | ขาออก |
| --- | --- | --- |
| Muse Ember | 0.10 ดอลลาร์ | 0.50 ดอลลาร์ |
| Muse Spark 1.3 | 1.25 ดอลลาร์ | 4.25 ดอลลาร์ |
| Muse Wonder | 4.00 ดอลลาร์ | 20.00 ดอลลาร์ |

![ราคาต่อล้านโทเคนของ Muse Ember, Muse Spark 1.3 และ Muse Wonder ตามหน้าราคาของ Meta](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/meta-muse-ember-price-benchmarks/muse-family-price-chart.webp?v=76144ce3) _(ภาพ: THAI DATA (ข้อมูล: Meta))_

เพดานการใช้งานของ muse-ember-1.0 อยู่ที่ 3,000 คำขอและ 4,000,000 โทเคนต่อนาที นับรวมทุก API key ของทีม การค้นเว็บประกอบคำตอบคิดเพิ่ม 2.50 ดอลลาร์ต่อ 1,000 ครั้ง

## ผลทดสอบ Muse Ember เทียบ Claude Haiku 5.5 และ GPT-6 Luna

Meta เทียบทั้งสามโมเดลที่ระดับการคิดสูงสุด ตัวเลขบางส่วนจากบล็อกเปิดตัวมีดังนี้

| ชุดทดสอบ | Muse Ember | Claude Haiku 5.5 | GPT-6 Luna |
| --- | --- | --- | --- |
| AutomationBench-AA (workflow ธุรกิจ) | 37.8 | 13.9 | 20.2 |
| Terminal-Bench 4.0 | 40.9 | 39.2 | 16.4 |
| FrontierCode 2.0-AA (งานวิศวกรรมจริง) | 27.2 | 34.9 | 25.2 |
| OSWorld 2.1 (ใช้คอมพิวเตอร์ แบบคะแนนบางส่วน) | 69.5 | 68.9 | 50.5 |
| Artificial Analysis Index | 36 | 36 | 28 |

Muse Ember นำชัดใน workflow ธุรกิจ แต่ Claude Haiku 5.5 ยังนำใน FrontierCode ซึ่งวัดว่าผู้ดูแลโค้ดจะยอม merge งานหรือไม่ และดัชนีรวมของ Artificial Analysis ปัดแล้วเท่ากันที่ 36

![ตารางผลทดสอบ Muse Ember เทียบ Claude Haiku 5.5 และ GPT-6 Luna ในบล็อกของ Meta แบ่งเป็นหมวด Agents, Coding, Multimodal และ General](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/meta-muse-ember-price-benchmarks/muse-ember-benchmark-table.webp?v=eda5563b) _(ภาพ: Meta AI Research (ภาพหน้าจอ))_

ข้อควรอ่านประกอบจากเอกสารวิธีทดสอบของ Meta: Agents' Last Exam, OSWorld 2.1 และ PerceptionBench เป็นการรันของ Meta เอง ผลของคู่แข่งที่ Meta รันเองเป็นแบบ best-effort ส่วน Terminal-Bench 4.0 ใช้คนละ harness คือ mini-swe-agent สำหรับ Muse Ember, Claude Code สำหรับ Haiku และ Codex สำหรับ Luna

![กราฟ Intelligence vs. Cost Per Task ของ Meta จุด max ของ Muse Ember อยู่ที่ราว 0.136 ดอลลาร์ต่องาน ส่วน Claude Haiku 5.5 อยู่ที่ราว 0.411 ดอลลาร์](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/meta-muse-ember-price-benchmarks/muse-ember-cost-per-task-chart.webp?v=d6a9ee0c) _(ภาพ: Meta AI Research (ภาพหน้าจอ))_

## ความปลอดภัย พันธมิตร และช่องทางใช้งาน

Meta ประเมิน Muse Ember ตาม Meta Superintelligence Scaling Framework ทั้งด้านเคมีและชีวภาพ ไซเบอร์ และการหลุดการควบคุม และระบุว่าทุกด้านอยู่ต่ำกว่าเกณฑ์ความเสี่ยงสูง Meta ยังทดสอบพฤติกรรมเมื่อทำงานแทนผู้ใช้ เช่น การต้านคำสั่งที่ซ่อนในหน้าเว็บ เอกสาร หรือผลลัพธ์จากเครื่องมือ (prompt injection) และการขอให้คนยืนยันก่อนทำเรื่องที่มีผลกระทบสูง

พันธมิตรที่ทดลองก่อนเปิดตัวมี Box, Cline, Oracle, Cloudflare และ You.com ฝั่ง Box ระบุว่าใช้ Muse Ember ให้คะแนนสัญญาเทียบกับแนวทางเจรจาของบริษัททีละข้อ และคัดผู้สมัครงานตามเงื่อนไขละเอียดได้ ส่วน Cline มองว่าเหมาะเป็น subagent สำหรับงานเขียนโค้ดและวิเคราะห์เอกสาร

ช่องทางใช้งานมี Meta Model API แบบจ่ายตามใช้ และ Muse Code ทั้งแบบจ่ายตามใช้และทุกแผนสมาชิก Meta ระบุในบล็อกว่า Muse Ember, Muse Spark และ Muse Wonder มีบน Google Cloud และ Oracle Cloud แล้ว หน้า model garden ของ Google Cloud ก็แสดงสามรุ่นนี้เช่นกัน

## ทำไมเรื่องนี้สำคัญ

วันนี้โมเดลเล็กของ Meta, Anthropic และ OpenAI มีราคาป้ายต่อโทเคนเท่ากัน การแข่งขันจึงย้ายไปที่ว่าแต่ละโมเดลใช้โทเคนกี่ตัวต่องาน และทำงานเสร็จจริงกี่เปอร์เซ็นต์ หน้าราคาของ Anthropic เองก็วาง Haiku 5.5 ไว้สำหรับงานปริมาณมาก เช่น classification, extraction และ routing ซึ่งเป็นงานกลุ่มเดียวกับที่ Meta ชูสำหรับ Muse Ember องค์กรที่ออกแบบ agent ให้รุ่นใหญ่วางแผนและรุ่นเล็กลงมือทำจึงมีตัวเลือกมากขึ้น อ่านเทียบได้ที่[ข่าวเปิดตัว Claude Haiku 5.5](/ai/claude-haiku-5-5-launch-price-benchmarks/) และ[ข่าว Muse Wonder](/ai/meta-muse-wonder-frontier-model-agents/)

## สิ่งที่องค์กรไทยควรทำ

1. **ทดสอบกับงานจริงภาษาไทย** บล็อกและเอกสารวิธีทดสอบไม่มีผลภาษาไทย ควรเตรียมชุดงานที่มีคำตอบถูกอยู่แล้ว เช่น จัดหมวด ticket หรือดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้ แล้ววัดอัตราสำเร็จและโทเคนที่ใช้ต่องานเทียบกับโมเดลที่ใช้อยู่
2. **คุมขนาดคำขอไม่ให้เกิน 200K โทเคน** ตัดหรือสรุปประวัติบทสนทนาก่อนส่งต่อ และตั้งการแจ้งเตือนเมื่อค่าใช้จ่ายขั้นบริบทยาวโผล่ในใบแจ้งหนี้
3. **ตรวจโหมดข้อมูลก่อนให้พนักงานใช้ Muse Code** แผนสมาชิกเปิด Contributor mode เป็นค่าเริ่มต้น ควรปิดสำหรับงานที่มีโค้ดของบริษัทหรือข้อมูลส่วนบุคคลตาม PDPA
4. **ตรวจพื้นที่ให้บริการ** ไทยไม่อยู่ในรายชื่อพื้นที่ต้องห้ามของนโยบายฉบับ 12 ตุลาคม 2026 แต่กัมพูชาและเมียนมาอยู่ บริษัทที่มีผู้ใช้ในสองประเทศนี้ต้องเตรียมโมเดลสำรอง
5. **ใส่จุดให้คนยืนยัน** ก่อนที่ agent จะส่งอีเมล อนุมัติเอกสาร หรือแก้ระบบ production แม้ Meta จะทดสอบเรื่องนี้แล้วก็ตาม

## บริการของ THAI DATA CLOUD ที่เกี่ยวข้อง

โมเดลราคาต่ำอย่าง Muse Ember ทำให้องค์กรไทยส่งเอกสารและ ticket จำนวนมากเข้า agent ได้ง่ายขึ้น จึงต้องตัดสินใจให้ชัดว่าข้อมูลชุดใดควรเก็บไว้ในระบบที่องค์กรควบคุมเอง [Private Cloud](https://thaidata.cloud/private-cloud/) ของ THAI DATA CLOUD เก็บข้อมูลไว้ในประเทศ รองรับ PDPA และมีทีมวิศวกรไทยดูแล 24/7 (THAI DATA CLOUD เป็นผู้ดำเนินงานเว็บไซต์นี้)

ติดตามข่าวโมเดล AI อื่น ๆ ได้ที่[หมวด AI](/ai/)

## คำถามที่พบบ่อย

### Muse Ember คืออะไร?

Muse Ember คือโมเดล AI ที่เล็กและประหยัดที่สุดในตระกูล Muse ของ Meta เปิดตัวเมื่อ 9 พฤศจิกายน 2026 ออกแบบมาสำหรับงานย่อยที่ agent ทำซ้ำจำนวนมาก เช่น เรียกเครื่องมือ งานเขียนโค้ดย่อย การคัดแยกคำขอ ดึงข้อมูล และอ่านเอกสารยาว โดยให้โมเดลใหญ่กว่าเป็นตัววางแผน

### Muse Ember ราคาเท่าไร?

บน Meta Model API Muse Ember ราคา 0.10 ดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเคนขาเข้า 0.50 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาออก และ 0.004 ดอลลาร์สำหรับโทเคนที่อยู่ในแคช ถ้าคำขอใดมีโทเคนขาเข้าเกิน 200K ทั้งคำขอจะคิดราคา 0.30, 1.50 และ 0.012 ดอลลาร์ตามลำดับ ส่วนการค้นเว็บคิดเพิ่ม 2.50 ดอลลาร์ต่อ 1,000 ครั้ง

### Muse Ember ต่างจาก Muse Spark และ Muse Wonder อย่างไร?

Meta วาง Muse Wonder ไว้สำหรับโจทย์ยากที่สุด Muse Spark สำหรับงานเขียนโค้ดและ workflow แบบ agent และ Muse Ember สำหรับงานซ้ำปริมาณมาก ทั้งสามรุ่นรับ request รูปแบบเดียวกัน จึงให้รุ่นใหญ่วางแผนและส่งงานย่อยให้ Muse Ember ได้ ตามหน้าราคา Muse Spark 1.3 คิด 1.25 ดอลลาร์และ Muse Wonder 4 ดอลลาร์ต่อล้านโทเคนขาเข้า

### องค์กรในไทยใช้ Muse Ember ได้หรือไม่?

นโยบายพื้นที่ใช้งานของ Meta Model API ฉบับปรับปรุง 12 ตุลาคม 2026 ไม่ได้ระบุไทยเป็นพื้นที่ต้องห้าม แต่ระบุกัมพูชาและเมียนมา นอกจากนี้ Meta ระบุว่า Muse Ember มีบน Google Cloud และ Oracle Cloud องค์กรที่มีบัญชีคลาวด์เหล่านี้อยู่แล้วจึงทดลองผ่านช่องทางเดิมได้ แต่ควรตรวจเงื่อนไขของแต่ละช่องทางก่อนใช้กับข้อมูลจริง

### ข้อมูลที่ส่งเข้า Muse Ember ถูกนำไปฝึกโมเดลหรือไม่?

บน Meta Model API Muse Ember มีเฉพาะ Standard mode ซึ่ง Meta ระบุว่าไม่นำเนื้อหาของผู้ใช้ไปฝึกโมเดล และไม่มีรุ่น Contributor mode แต่ถ้าใช้ผ่านแผนสมาชิก Muse Code หน้าราคาของ Meta ระบุว่าแผนสมาชิกตั้ง Contributor mode เป็นค่าเริ่มต้น ผู้ใช้ต้องปิดเองในหน้าตั้งค่า


## แหล่งอ้างอิง

- [Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember](https://research.meta.ai/blog/muse-ember) — Meta AI Research
- [Pricing and rate limits - Meta Model API](https://dev.meta.ai/docs/pricing-rate-limits) — Meta
- [Muse Ember - Meta Model API](https://dev.meta.ai/docs/muse-ember) — Meta
- [Muse Ember Evaluation Methodology](https://research.meta.ai/static/muse-ember-evaluation-report) — Meta
- [Meta models on Google Cloud](https://cloud.google.com/products/model-garden/meta) — Google Cloud
- [Meta Model API Model Designation and Geographic Use Policy](https://dev.meta.ai/legal/geographic-use-policy) — Meta