Meta giảm khoảng 95% giá sử dụng Muse Spark cho khách hàng đồng ý chia sẻ câu lệnh và kết quả do mô hình tạo ra. Meta có thể dùng dữ liệu được chia sẻ để phát triển các mô hình AI tương lai. Doanh nghiệp vì thế phải cân nhắc khoản tiết kiệm cùng yêu cầu bảo mật và lưu giữ dữ liệu.
Theo bài viết gốc của TechCrunch, chính sách này áp dụng cho Muse Spark. Meta thiết kế mô hình để vận hành tác tử lập trình và các loại tác tử khác.
Nội dung chính: chia sẻ dữ liệu để được giảm khoảng 95%
Meta gọi những khách hàng chấp nhận cung cấp câu lệnh và kết quả là bên “đóng góp” cho quá trình phát triển mô hình tương lai. Theo bảng giá Muse Spark của Meta, nhóm này được giảm trung bình khoảng 95% so với thỏa thuận tiêu chuẩn.
Một triệu token đầu vào có giá tiêu chuẩn 1,25 USD. Giá dành cho bên đóng góp là 0,10 USD cho mỗi một triệu token đầu vào. Một triệu token đầu ra có giá tiêu chuẩn 4,25 USD. Mức này giảm xuống 0,20 USD cho mỗi một triệu token đầu ra nếu người dùng đồng ý chia sẻ dữ liệu. Các mức giá này do Meta công bố.
Meta cho biết mức giá dành cho bên đóng góp giúp giảm rào cản khi thử nghiệm nguyên mẫu, kiểm tra khả năng tích hợp và mở rộng thí nghiệm. Điều kiện là người dùng phải chấp nhận để dữ liệu của mình được sử dụng cho huấn luyện.
Meta cần dấu vết từ quá trình sử dụng thực tế
Dữ liệu từ các phiên làm việc cho Meta thấy tác tử xử lý nhiệm vụ thực tế như thế nào, kết quả đạt được và điểm cần cải thiện. Loại dữ liệu này đặc biệt có giá trị khi hoạt động của tác tử diễn ra trong những quy trình khó quan sát bằng các bộ dữ liệu huấn luyện thông thường.
Mario Zechner là nhà phát triển bộ công cụ nguồn mở Pi. Ông nói với TechCrunch rằng năng lực của tác tử lập trình đã tăng mạnh từ tháng 4 đến tháng 10 năm 2025. Theo Zechner, một nguyên nhân là Claude Code mặc định lưu các phiên làm việc. Những phiên này được dùng cho huấn luyện tăng cường.
Những dấu vết này khó thu thập hơn khi tác tử được đưa ra ngoài lĩnh vực phần mềm. Nhiều quy trình nghề nghiệp phức tạp và không để lại đủ dữ liệu số. Vì vậy, các phòng thí nghiệm khó đánh giá mô hình đã làm tốt đến đâu. Đây cũng là vấn đề cốt lõi khi xem xét cách tác tử AI lập trình hoạt động trong môi trường làm việc thực tế.
Nỗ lực thu thập dữ liệu trước đó của Meta đã gặp phản ứng nội bộ. Đầu năm 2026, công ty triển khai chương trình theo dõi cách nhân viên sử dụng máy tính. Chương trình bị chỉ trích và tạm dừng vào tháng 6. Reuters cho biết Meta dừng công nghệ theo dõi chuột để xem xét các vấn đề bảo mật dữ liệu. Công ty không trả lời câu hỏi của TechCrunch về cơ chế giá mới.
Doanh nghiệp phải định ranh giới dữ liệu có thể chia sẻ
Khoản giảm giá của Meta đặt doanh nghiệp trước một lựa chọn cụ thể: trả mức phí tiêu chuẩn để hạn chế việc sử dụng dữ liệu, hoặc trả ít hơn và cho phép dữ liệu hỗ trợ huấn luyện mô hình. Quyết định phụ thuộc vào tính độc quyền của dữ liệu, chính sách lưu giữ và yêu cầu quản trị nội bộ.
Arvind Narayanan, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Princeton, nhận định có bằng chứng rõ ràng rằng các công ty lớn không muốn dữ liệu của họ được dùng để huấn luyện mô hình.
Theo số liệu Narayanan nêu và được TechCrunch dẫn lại, doanh nghiệp vẫn dùng gói doanh nghiệp tính phí theo token. Trong khi đó, các gói cho người tiêu dùng như Claude Max và ChatGPT Pro rẻ hơn từ 10 đến 20 lần, thậm chí hơn. Khác biệt chính nằm ở chính sách lưu giữ dữ liệu và khả năng quản trị công nghệ thông tin dành cho doanh nghiệp.
Bằng cách cung cấp lợi ích trực tiếp dưới dạng giảm giá, Meta đang thử thuyết phục doanh nghiệp xác định dữ liệu nào thực sự độc quyền và dữ liệu nào có thể cung cấp cho nhà phát triển mô hình. Việc đánh giá cách dữ liệu được lưu giữ và sử dụng là một phần của quá trình áp dụng AI trong doanh nghiệp, không chỉ là phép so sánh chi phí.
Giá mô hình AI tiếp tục giảm
Chính sách của Muse Spark đưa quyền sử dụng dữ liệu vào cạnh tranh về giá giữa các phòng thí nghiệm AI. Meta giảm giá token đầu vào và token đầu ra cho khách hàng chấp nhận chia sẻ dữ liệu. Câu lệnh và kết quả của họ có thể hỗ trợ huấn luyện thế hệ mô hình tiếp theo.
Theo TechCrunch, Anthropic công bố Fable và Mythos vào ngày 2 tháng 9 năm 2026 với chi phí xử lý dữ liệu đệm thấp hơn. OpenAI cũng giảm mạnh giá các mô hình mới nhất vào cuối tháng 7 năm 2026.
Mức giảm của Muse Spark có thể phù hợp với hoạt động thử nghiệm, nhưng doanh nghiệp vẫn phải đánh giá giá trị của dữ liệu trước khi chấp nhận. Các đội ngũ chuẩn bị hạ tầng cho tác tử cần đưa điều kiện lưu giữ và sử dụng dữ liệu vào kế hoạch vận hành hạ tầng AI, thay vì chỉ so sánh đơn giá.
Hãy tiếp tục theo dõi Sine để cập nhật cách các hãng AI định giá dữ liệu và tác tử trong thực tế.
