Meta предложила пользователям своей новой модели Muse Spark, предназначенной для управления агентами в кодинге и других задачах, существенную скидку на API в обмен на доступ к их данным. По условиям программы contributor pricing, пользователи, разрешающие использовать свои промпты и результаты генерации для обучения будущих моделей, получают скидку около 95% по сравнению со стандартными тарифами. Так, 1 млн входных токенов по стандартному соглашению стоит $1.25, а по программе — всего 10 центов; для выходных токенов цена снижается с $4.25 до 20 центов за миллион.
Этот шаг — попытка Meta решить давнюю проблему нехватки качественных данных для обучения ИИ, особенно в области агентных систем, которые должны выполнять сложные многошаговые задачи. Ранее компания пыталась собирать данные, отслеживая использование компьютеров сотрудниками, но эта инициатива, запущенная в начале года, столкнулась с критикой внутри компании и была приостановлена в июне. Теперь Meta предлагает пользователям явное вознаграждение за данные, что может быть более приемлемым подходом.
| Тип токенов | Стандартная цена за 1 млн | Цена по contributor-программе |
|---|---|---|
| Входные | $1.25 | $0.10 |
| Выходные | $4.25 | $0.20 |
Эксперты отмечают, что данные о взаимодействии пользователей с агентными инструментами критически важны для их улучшения. Марио Цехнер, разработчик открытого инструмента Pi, связывает значительный прогресс в кодинг-агентах в 2025 году с тем, что Claude Code по умолчанию сохранял сессии пользователей и использовал их для обучения с подкреплением. Однако за пределами программирования получить такие данные сложнее: профессиональные рабочие процессы часто не оставляют цифровых следов, а компании неохотно делятся данными из-за рисков утечки.
Стандартная цена за 1 млн входных токенов — $1.25, по программе contributor — 10 центов; для выходных — $4.25 против 20 центов.
Профессор Принстонского университета Арвинд Нараянан указывает, что крупные компании предпочитают тарифы с хранением данных, даже если они дороже, чтобы избежать использования их данных для обучения. Возможно, учитывая это, Meta предлагает явную компенсацию. В документации компании говорится, что contributor tier «снижает барьер для прототипирования, тестирования интеграций и масштабирования экспериментов, где обучение на ваших данных допустимо». Нараянан предполагает, что это может стимулировать компании более тщательно оценивать, какие данные являются проприетарными, а какие можно передать разработчикам ИИ.
Эта модель также может усилить ценовую конкуренцию между ведущими лабораториями. Anthropic недавно снизила цены на обработку кэшированных токенов для новых моделей Fable и Mythos, а OpenAI в конце июля значительно урезала цены на свои последние модели. Предложение Meta — еще один шаг в этой гонке, который может изменить подход к монетизации ИИ и сбору данных.
