AREX Feed Article
Muse Spark 1.2 contributor 档上架 OpenRouter：输入 $0.10，提示词或用于改进 Meta 产品
UTC 时间 8 月 21 日 22 时 17 分（北京时间 8 月 22 日清晨），OpenRouter 官方账号（@OpenRouter）发推宣布，Meta 的 Muse Spark 1.2 contributor 档已在 OpenRouter 上线：每百万 token 输入 $0.10、输出 $0.20（）。同一平台上 Muse Spark 1.2 标准档的定价是输入 $1.25、输出 $4.25，contributor 档分别只有它的 8% 和约 4.7%（）。
折扣的另一面写在公告里：该档的提示词与输出可能被用于改进 Meta 的产品。OpenRouter 称它"在真实成本上优于同类可比模型，提供前沿智能的性价比"，适合实验、学习与早期项目。约 12 分钟后，Meta 官方开发者账号 Meta for Developers 转推确认："很高兴今天把 Muse Spark 1.2 Contributor 档带给 OpenRouter，我们等不及看开发者会用它造出什么。"（）
输入价是标准档的 8%，输出价约 4.7%
OpenRouter 的 contributor 档模型页显示，模型 ID 为 meta/muse-spark-1.2-contributor，页面标注的发布日期正是 8 月 21 日；该模型由 Meta 独家托管，OpenRouter 把每个请求直接转发给 Meta，不做路由选择（）。
两档的差价不止在输入输出上：缓存读取价从标准档的 $0.15/M 降到 $0.002/M，Web Search 工具定价则两档相同，都是 $2.50/千次调用。Meta 开发者页面把两档并排列出：contributor 档标注"用于改进我们的产品"，标准档标注"不用于改进我们的产品"，上下文窗口同为 1M（）。
公告本身是两条连发的推文，第二条附上 contributor 档模型页链接，重申"提示词与输出可能被用于改进 Meta 的产品"（）。
面向复杂 agent 任务的 1M 上下文推理模型
contributor 档与标准档是同一个模型：Meta 的推理模型，接受文本、图像、视频、音频和 PDF 输入，返回文本，上下文窗口 1,048,576 token；支持结构化输出、并行函数调用和可配置推理强度，既能作主 agent 规划并派活，也能作子 agent 并行执行（）。
OpenRouter 的模型页转述 Meta 的测试结果：该模型在多文件重构、长调试会话和整仓库生成等任务上表现良好。Meta 开发者页面则称，Muse Spark 1.2 面向真实编码工作流优化，长任务可在单次会话内跑完（）。
性能参数上两档也接近：contributor 档 P50 延迟 2.57 秒、吞吐 93 token/秒，标准档为 4.74 秒、103 token/秒。两档的差别主要在价格上（、）。
标准档上线 16 天，低价档紧跟着落地
Muse Spark 1.2 标准档 8 月 5 日上线 OpenRouter，16 天后 contributor 档跟进。Meta 开发者页面显示，Muse Spark 1.2 同时通过 Meta Model API 直连、Muse Code（终端多 agent 编码工具，测试版）和 OpenRouter 三种渠道提供（）。
发布时点在周末前：公告发出时是 UTC 周五晚间。从事加密与 AI 传播工作的 Drew Mailen 在引用转发里写道，"AI 模型是'周五不发布'规则的例外，对很多折腾 AI 的人来说，周末就是用来做实验的"（）。
Meta 官方："等不及看开发者造什么"
当事方最先表态。Meta for Developers 转推确认上线，个人简介标注任职 AI@Meta 的 Prashant Ratanchandani 也转发称"Muse Spark contributor 已在 OpenRouter 上线"（）。
自称负责 OpenRouter 推理供应商运营的 Toven 把功劳给了合作方："Meta 团队一直是很好的合作伙伴，很高兴把更多便宜又聪明的 token 交到你们手里。"（）简介写着"slinging tokens on @aiatmeta"（在 Meta AI 倒腾 token）的 Jack Krawczyk 评价："有人站在帕累托前沿，有人把它推得更远、开辟新的前沿，后者已经到来。"（）
行业侧的反应集中在"用数据换折扣"这个模式上。Google DeepMind 开发者关系工程负责人、前 GitHub 员工 Paige Bailey（简介标明观点仅代表个人）写道："'数据换折扣'的模式太合理了：实验室拿到真实交互数据来改进模型，开发者用商品价买到顶级智能，真心希望更多 MSP 跟进！"（）
The Neuron AI Explained 主持人 Corey Noles 说："廉价费率换数据参与训练，比互联网拿'更好的广告'就把数据拿走的做法坦诚多了。"（）
也有不买账的。开发者账号 Atmo 评论称，"这只是换了名字和价格标签的 Llama 2，纯属垃圾"（）。
报错、质疑与 2 亿 token 的上线首日
价格先吸引了流量。截至核验时，contributor 档模型页显示调用量最高的应用已产生 2.03 亿 token，开源 AI 编程 agent Kilo Code 以 470 万 token 排第四（）。作参照，上线 16 天的标准档头部应用调用量为 165 亿 token（）。主推文发布数小时内获得约 3.5 万次浏览、269 次点赞和 17 条引用转发。
质疑集中在数据上。Epoch News 评论称："$0.20/M 的输出价只是挂牌价，让 Meta 使用提示词和输出，才是账单的另一半。"（）一名奥地利开发者追问"欧盟地区也能用吗？"（）；另一名开发者反馈调用时报 "not a valid model id" 错误，请求官方修复（）。
挂牌价之外，还有另一半账单
这笔交易没有藏着掖着：数据用途写在两边的定价页上，价格只有标准档的 8% 和 4.7%。Epoch News 所说的"另一半账单"，指的是省下的成本正以提示词和输出的形式还给 Meta。上线首日 2.03 亿 token 的调用量，是第一批开发者给出的答案；另一半账单，还在 Meta 手里。