This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.

Meta has launched a newer model, Muse Spark 1.2 (xhigh). We suggest considering it instead.

For more information, see comparison of Muse Spark 1.2 (xhigh) to other models and API provider benchmarks for Muse Spark 1.2 (xhigh).

Muse Spark 1.1 (xhigh) Benchmarking e análise de provedores de API

Comparação de modelos

Esta análise ajuda você a escolher o melhor provedor de API de Muse Spark 1.1 (xhigh) para seu caso de uso.

Mais rápido

Velocidade de saída

1 provedor no total

Menor latência

Tempo até o primeiro token da resposta final

1 provedor no total

Menor preço

Velocidade

Output tokens per second · Higher is better

No data available

Tempo de resposta de ponta a ponta

Seconds · Lower is better

No data available

Preço

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Preços

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens) · Lower is better · 10,000 input tokens

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Pricing: Blended Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

Pricing: Cache Discount

1 - (cache hit price / input price) · Higher is better

Reduction in input token cost due to cache hit relative to input price. Formula: 1 - (Cache Hit Price per Token / Input Token Price), where cache hit price is the first-party cache hit price or the median provider cache hit price. Note that this discount figure does not account for all costs associated with cache hits, such as cache write and storage costs.

Output Speed vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)

Most attractive quadrant

No data available

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Velocidade

Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)

Output Speed: Muse Spark 1.1 (xhigh)

Output speed: output tokens per second · 10,000 input tokens

No data available

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Latency vs. Output Speed

Latency: seconds to first token received · Output speed: output tokens per second · 10,000 input tokens

Most attractive quadrant

No data available

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Latência

Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token

Tempo até o primeiro token da resposta final: provedores do Muse Spark 1.1 (xhigh)

Seconds to first token received · Lower is better · 10,000 input tokens

No data available

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Figures represent median (P50) measurement over the past 72 hours to reflect sustained changes in performance.

Tempo de resposta de ponta a ponta

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

Tempo de resposta de ponta a ponta: provedores do Muse Spark 1.1 (xhigh)

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better · 10,000 input tokens

No data available

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

Input time: Time to receive the first response token
Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Principais métricas de comparação e recursos da API



Meta	1.05M			Proprietário	$1.38	--	--	--	--

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre os provedores do Muse Spark 1.1 (xhigh)

Muse Spark 1.1 (xhigh) está disponível em 1 provedor de API: Meta. Cada provedor oferece características de desempenho e preços diferentes.

Atualmente, o Muse Spark 1.1 (xhigh) está disponível em 1 provedor de API que avaliamos e acompanhamos.

O provedor mais acessível para o Muse Spark 1.1 (xhigh) em preço combinado é Meta ($0.78 por 1M de tokens). O preço combinado usa uma proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída.

O provedor com o menor preço de tokens de entrada para o Muse Spark 1.1 (xhigh) é Meta ($1.25 por 1M de tokens de entrada).

O provedor com o menor preço de tokens de saída para o Muse Spark 1.1 (xhigh) é Meta ($4.25 por 1M de tokens de saída).

O único provedor do Muse Spark 1.1 (xhigh) é compatível com o modo JSON para saída estruturada.

O único provedor do Muse Spark 1.1 (xhigh) é compatível com chamadas de funções (uso de ferramentas).

Ao escolher um provedor para o Muse Spark 1.1 (xhigh), considere a velocidade de saída (para tarefas que exigem alta vazão), a latência (para aplicações interativas que precisam de respostas iniciais rápidas), o preço (para cargas de trabalho atentas aos custos) e os recursos da API, como modo JSON e chamadas de funções.

Sim. O desempenho dos provedores pode variar ao longo do tempo devido a mudanças na infraestrutura, balanceamento de carga e atualizações. Avaliamos continuamente todos os provedores e exibimos as tendências históricas de desempenho nos gráficos de evolução ao longo do tempo.

Para saber mais sobre a inteligência, as capacidades e as modalidades do Muse Spark 1.1 (xhigh), além de como ele se compara a outros modelos, consulte a página de visão geral do modelo. Ver visão geral do modelo

Muse Spark 1.1 (xhigh) Benchmarking e análise de provedores de API

Mais rápido

Menor latência

Menor preço

Velocidade

Tempo de resposta de ponta a ponta

Preço

Preços

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Cache Hit

Pricing: Blended Price

Price

Pricing: Cache Discount

Cache Price Discount

Output Speed vs. Price

Output Speed

Velocidade

Output Speed: Muse Spark 1.1 (xhigh)

Output Speed

Model Performance Representation

Latency vs. Output Speed

Output Speed

Latência

Tempo até o primeiro token da resposta final: provedores do Muse Spark 1.1 (xhigh)

Time to First Answer Token

Median

Tempo de resposta de ponta a ponta

Tempo de resposta de ponta a ponta: provedores do Muse Spark 1.1 (xhigh)

End-to-End Response Time

Principais métricas de comparação e recursos da API

Perguntas frequentes

Onde posso acessar o Muse Spark 1.1 (xhigh)?

Quantos provedores de API oferecem o Muse Spark 1.1 (xhigh)?

Qual é o provedor mais barato para o Muse Spark 1.1 (xhigh)?

Qual provedor tem o menor preço de entrada para o Muse Spark 1.1 (xhigh)?

Qual provedor tem o menor preço de saída para o Muse Spark 1.1 (xhigh)?

Quais provedores do Muse Spark 1.1 (xhigh) são compatíveis com o modo JSON?

Quais provedores do Muse Spark 1.1 (xhigh) são compatíveis com chamadas de funções?

Como escolher um provedor para o Muse Spark 1.1 (xhigh)?

O desempenho dos provedores do Muse Spark 1.1 (xhigh) muda ao longo do tempo?

Quais são as capacidades gerais do Muse Spark 1.1 (xhigh)?