$60.00
/ 1 mln tokenów
Dane wejściowe
Nowe instrukcje, pliki i kontekst rozmowy przesyłane w każdej turze.
Ogranicz pobrany kontekst, zanim trafi do modelu.
Choose your path
Twórz produkcyjne rozwiązania AI z Muse Mmber za pomocą jednego stabilnego API.
Wypróbuj Muse Mmber z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.
Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.
Kredyty umożliwiają porównywanie budżetów w ramach rozliczeń za tokeny, żądania i czas działania. Kwota w USD pozostaje podstawą rozliczenia podczas finalizacji zakupu.
| Cena Comet (USD / mln tokenów) | Cena oficjalna (USD / mln tokenów) | Rabat |
|---|---|---|
| Dane wejściowe: $60.00/mln Dane wyjściowe: $60.00/mln | Dane wejściowe: $75.00/mln Dane wyjściowe: $75.00/mln | -20% |
Stabilna tożsamość modelu na potrzeby wyszukiwania i oceny, połączona z aktualnymi danymi katalogowymi, które mogą się zmieniać bez przebudowy podstawowej struktury SEO strony.
Muse Mmber to model typu text, dostępny za pośrednictwem CometAPI, ze stabilnym identyfikatorem modelu i dostępem do produkcyjnego API.
Jedna przestrzeń robocza do porównywania modeli, dostrajania promptów, sprawdzania routingu, migracji kodu i wdrażania przetestowanego rozwiązania początkowego.
Uruchom ten sam prompt w czołowych modelach i uzyskaj rekomendację popartą dowodami.
Zamodeluj pięć wymiarów rozliczeń, przetestuj realistyczne obciążenie i przed wdrożeniem zdecyduj, gdzie Opus jest wart swojej wyższej ceny.
Odtwarzaj rzeczywiste obciążenia zamiast porównywać ceny tokenów w oderwaniu od kontekstu. Wczytaj ustawienia wstępne, a następnie dostosuj każdy wymiar rozliczeń.
Nowe instrukcje, pliki i kontekst rozmowy przesyłane w każdej turze.
Ogranicz pobrany kontekst, zanim trafi do modelu.
Rozumowanie, kod i tekst wygenerowane przez model.
Stosuj jednoznaczne kryteria ukończenia i limity danych wyjściowych.
Użyj Opus, gdy zadanie obejmuje architekturę, wiele plików i niejednoznaczne kompromisy implementacyjne.
Dobry wybór, gdy agent musi zachować pierwotny cel podczas wielu wywołań narzędzi i etapów odzyskiwania.
Zarezerwuj go do przeglądów bezpieczeństwa, migracji i systemów produkcyjnych, gdzie przeoczenie problemu kosztuje więcej niż tokeny.
Klasyfikacja, ekstrakcja i proste rozmowy zwykle zapewniają lepszą ekonomikę jednostkową w modelach Sonnet lub Haiku.
Zachowaj preferowany zestaw SDK i zmień bazowy adres URL, klucz oraz identyfikator modelu.
import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
const client = new Anthropic({
apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});
const message = await client.messages.create({
model: 'muse-ember',
max_tokens: 4096,
messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.
Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.
Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla Muse Mmber, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał Muse Mmber w Twoich projektach.
Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.
Używaj Muse Mmber w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom text, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.
Czat produkcyjny i przepływy pracy agentów
Kodowanie, analiza i generowanie strukturalne
Automatyzacja na dużą skalę za pomocą jednego API
Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.
CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.
Claude Fable 5.2 to zaawansowany model sztucznej inteligencji firmy Anthropic, przeznaczony do złożonych, otwartych zadań technicznych, które wymagają długotrwałego rozumowania, planowania i realizacji w wielu krokach.
Gemini 4 Carbon to model rozumowania firmy Google przeznaczony do złożonej inżynierii oprogramowania, rozumowania naukowego i długotrwałych przepływów pracy agentów. Jest dostępny w CometAPI za pośrednictwem natywnego Gemini API oraz kompatybilnego z OpenAI Chat API.
Tencent Hy4 to nowej generacji duży model językowy opracowany przez zespół Hunyuan firmy Tencent, przeznaczony do złożonego rozumowania, przepływów pracy opartych na agentach, inżynierii oprogramowania oraz zadań związanych z produktywnością w rzeczywistych zastosowaniach.
GPT-6 Luna (gpt-6-luna) to wydajny model GPT-6 od OpenAI, przeznaczony do skoncentrowanych, wysokowolumenowych obciążeń. OpenAI pozycjonuje Lunę poniżej GPT-6 Sol w rodzinie GPT-6, kładąc nacisk na efektywność, powtarzalność i zastosowania produkcyjne wrażliwe na koszty.
17 października 2026 r. firma udostępniła **DeepSeek-V4.1-Flash-1017**, ukierunkowaną aktualizację swojego modelu V4.1-Flash (pierwotnie wydanego 10 września 2026 r.). Reklamowany jako zapewniający znaczące ulepszenia w zakresie rozumowania, programowania, możliwości agentowych i rozumienia wizualnego — przy jednoczesnym skróceniu czasu wykonywania zadań i długości odpowiedzi — ten checkpoint jest pozycjonowany jako najmocniejszy dotąd efektywny model DeepSeek do rzeczywistych obciążeń związanych z agentami i programowaniem.
Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.
Śledź istotne zmiany dotyczące dostępności, cen i możliwości Muse Mmber, zachowując stabilną stronę modelu.
Informacje o wydaniach, zmiany cen, aktualizacje wyników benchmarków i wskazówki dotyczące migracji gromadzą się tutaj, a kanoniczny adres URL pozostaje niezmieniony.
Muse Mmber jest dostępny w katalogu modeli CometAPI i dokumentacji API.
AktualnyCena, kontekst, dostępność i limity są traktowane jako właściwości dynamiczne, a nie jako elementy tytułu strony lub tożsamości modelu.
Dostawca i slug modelu tworzą trwały kanoniczny adres URL; przyszłe aktualizacje treści i danych pozostaną na tej stronie.