Meta paga gli utenti che condividono prompt per il modello Muse Spark
Testo scritto con l’intelligenza artificiale a partire da una fonte citata, senza revisione umana prima della pubblicazione.
La società offre sconti fino al 95% su token di input e output in cambio della condivisione dei prompt e delle risposte, mettendo un prezzo esplicito sui dati d'uso.
Meta applica uno sconto di circa il 95% sull’uso di Muse Spark a chi accetta di condividere prompt e output per lo sviluppo di futuri modelli1.
Il listino è esplicito. Un milione di token di input costa $1,25 con l’accordo standard. Con il “contributor pricing” scende a $0,10. Per l’output, il prezzo standard è $4,25 a milione di token. Con il contributo, il costo cala a $0,201.
La condizione è la cessione dei dati d’uso. Gli utenti che “contribuiscono” autorizzano la condivisione dei propri prompt e delle risposte del modello. In cambio ottengono il taglio di prezzo. Molti strumenti di intelligenza artificiale permettono di rinunciare alla condivisione dei dati d’uso per il miglioramento dei modelli. Qui lo scambio ha un prezzo preciso1.
Muse Spark è pensato per far operare agenti di coding e altri agenti. Il programma di sconti punta a raccogliere esempi di utilizzo attraverso prompt e output, materiali utili allo sviluppo di modelli successivi1.
Meta ha avuto difficoltà a procurarsi dati di addestramento. All’inizio dell’anno ha lanciato un’iniziativa per tracciare l’uso del computer dei dipendenti. Il progetto ha incontrato forti critiche interne ed è stato sospeso a giugno1.
La società non ha risposto a una domanda di TechCrunch sul nuovo modello di prezzo1.
Il meccanismo è semplice. I prezzi standard restano per chi non condivide. Chi sceglie il “contributor pricing” paga molto meno per lo stesso volume di token. Lo sconto medio si aggira intorno al 95% rispetto ai listini base, sia per input sia per output, secondo gli esempi di prezzo pubblicati1.
I dati degli utenti contano per gli strumenti basati su agenti. Raccolte strutturate di prompt e output aiutano a far funzionare meglio questi sistemi. È questo il tipo di informazione che la formula di prezzo intende ottenere1.
La mossa si inserisce in un quadro già noto. Molti fornitori consentono l’opt-out dall’uso dei dati per l’addestramento. Meta lega la condivisione a un risparmio significativo per chi usa grandi volumi di token. Il risultato è una tariffa che rende esplicito il valore economico dei dati di utilizzo, misurato su input e output1.
Resta da vedere come gli utenti valuteranno lo scambio. Il listino separa con chiarezza le condizioni: prezzi standard senza cessione dei dati, forti sconti con la condivisione. La scelta mette al centro prompt e output come risorsa per migliorare agenti di coding e altri agenti, riflettendo l’idea che questo tipo di dati sia decisivo per l’efficacia di tali strumenti1.
Fonti
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