Meta: Muse Spark 1.2
Muse Spark 1.2 هو نموذج الاستدلال متعدد الوسائط من Meta، يركز على البرمجة البصرية والمخططات والفهم السمعي البصري. يستطيع تحويل الصور أو الفيديو المقدّم إلى شيفرة ويب وألعاب مقترحة عبر أدوات متصلة، مع ناتج نصي وسياق معلن من الشركة المصنّعة يبلغ 1,048,576 توكن.
- Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
POST /v1/chat/completionsmeta/muse-spark-1.2 - Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
POST /v1/messagesmeta/muse-spark-1.2
عن النموذج
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Muse Spark 1.2 هو تحديث يركز على البرمجة لنموذج Muse Spark 1.1 من Meta، مع اهتمام بالفهم متعدد الوسائط والاستدلال البصري. تربط عروض الشركة المصنّعة الصور والفيديو بمخرجات رقمية مثل صفحات الويب والألعاب، بينما يسرد جدول نموذجها سياقًا يبلغ 1,048,576 توكن وناتجًا نصيًا. يخص هذا الإدراج Standard 1.2، وهو مستقل عن Contributor 1.2 و1.3 اللاحق.
البرمجة البصرية
يصف الإصدار ترجمة التخطيط والتسلسل الهرمي والأسلوب البصري إلى شيفرة تعمل، ثم فحص المخرج الناتج عبر الأدوات. لمهمة مفيدة، قدّم الصورة أو المقطع مع السلوك المطلوب تنفيذه. تستطيع لقطة الشاشة إظهار المظهر، لكنها قد تترك التفاعلات دون تحديد، لذا سمِّ عناصر التحكم والحالات والاستجابة المتوقعة لإجراءات المستخدم التي ينبغي للنتيجة تضمينها.
اطلب البنية المرئية والتنفيذ المقترح والافتراضات بصورة منفصلة. على سبيل المثال، يمكن لمهمة إعادة بناء صفحة اشتراط الأقسام المسماة والعلاقات البصرية الظاهرة في المرجع، ثم طلب شيفرة تفاعل واحد محدد. يتطلب تصيير تلك الشيفرة وتجريبها البيئة المتصلة؛ ويمكن للقطة الشاشة الناتجة أو تغذية التنفيذ الراجعة أن تصبح مدخلاً للتصحيح التالي.
تحدد الشركة المصنّعة فهم المخططات والاستدلال البصري أيضًا، إلى جانب توليد الشيفرة. احتفظ بالمحاور والوحدات والتسميات في المخطط واطلب الملاحظة الداعمة لكل استنتاج. ولرسم توضيحي، حدد العلاقة المطلوب شرحها وتسميات المصادر الواجب الاحتفاظ بها. ولصورة مستند، ميّز نسخ الكلمات المرئية عن تلخيصها أو تفسيرها.
مسارات العمل المكانية والسمعية البصرية
يناقش إعلان 1.2 أيضًا إصدارًا متخصصًا للروبوتات ونظامًا بمستويين للتخطيط والإجراء. هذه مكوّنات تجريبية مستقلة: يستدل نموذج عالي المستوى على المشهد والمهام الفرعية، بينما تنفذ سياسة منفصلة للرؤية واللغة والإجراء العمليات منخفضة المستوى. ينبغي ألا يوصف نموذج Standard ذي الناتج النصي بوصفه مشغلاً روبوتيًا لمجرد احتواء إصدار العائلة على ذلك العرض.
لإصدار Standard، يوثق جدول النموذج النص والصور والفيديو والصوت وPDF كمدخلات. يمكن لمهمة سمعية بصرية السؤال عن الحدث أو الشرط المنطوق ذي الصلة بسؤال، وإعادة سرد مرتب للمادة الداعمة. حدد المقطع المعني وشكل الإجابة بدلاً من طلب ملخص غير موجّه لكل وسيلة.
تجمع أمثلة الشركة المصنّعة بين فهم الفيديو والوصف الكثيف والفحص بمساعدة الأدوات. يمكن لمسار عملي مقارنة عرض بإجرائه المكتوب، وطلب أوجه التطابق والاختلاف المرئية، ثم إعداد نتيجة نصية لخطوة تطبيق لاحقة. النص المُولّد والشيفرة والنتائج المنظمة هي الناتج الموثق؛ ويخص توليد الصور أو الكلام مكوّنات مسماة بصورة منفصلة.
إعدادات الاستدلال والسياق
يستدل Muse Spark داخليًا قبل إنتاج النص المرئي. مستويات الجهد الموثقة المنطبقة على 1.2 هي minimal وlow وmedium وhigh وxhigh. يخص max إصدار Standard 1.3، ولا يُدعَم none بوصفه وسيلة لتعطيل الاستدلال. عندما لا يُحدد الجهد، يستخدم النموذج مستوى يحدده بنفسه.
يمكن للسياق البالغ 1,048,576 توكن الاحتفاظ بالمادة المصدرية والمحادثة المترابطتين، لكن يجب مع ذلك تعريف الهدف والمخرج النهائي. لمهمة مستند طويل، حدد السؤال وضع تسمية لكل مصدر وأبقِ موضعه بجانب المعلومات المستخرجة. تشترك توكنات الاستدلال والإجابة المرئية في ميزانية الناتج، لذا احجز مساحة كافية للشرح أو الشيفرة التي تحتاجها المهمة فعليًا.
لا يُكشف الاستدلال الداخلي الخام كنص عادي. ولا تنقل واجهة الدردشة لدى الشركة المصنّعة أيضًا مسارًا خاصًا مقروءًا عبر الأدوار للمستدعين الخارجيين؛ فاحتفظ بالرسائل المرئية والمصادر ونتائج الأدوات المعادة اللازمة للمتابعة. لا تُدعَم الاحتمالات اللوغاريتمية (log probabilities)، لذلك لا يقدّم النموذج هذه الخاصية كمقياس ثقة لاستنتاجاته.
الأدوات والمخرجات المنظمة
يصف التطبيق دوال المطوّر، ويولّد النموذج الاستدعاءات والوسائط المقترحة، وينفذها التطبيق ويعيد نتيجة كل استدعاء. يستطيع النموذج بعد ذلك فحص التغذية الراجعة الفعلية واختيار الخطوة التالية. يعتمد تركيز الإصدار على فحص المدخلات البصرية والمخرجات المُولّدة معًا على كون تلك الأدوات جزءًا من البيئة.
يمكن للناتج المنظم تقييد النص بمخطط JSON محدد. يمكن لسجل استخراج بصري احتواء الصورة المصدرية والكائن أو التسمية والقيمة المرصودة والتفسير. ويمكن لمراجعة برمجية تحديد الرمز المتأثر وعدم التطابق والتغيير المقترح. يتطلب الوضع الصارم لدى الشركة المصنّعة جذرًا من كائن عادي، وكل الخصائص المدرجة مطلوبة، والخصائص الإضافية معطلة؛ وتُرفض المخططات العودية.
عرّف صحة المخرج بعبارات عملية: التفاصيل المصدرية التي يجب أن يحافظ عليها، وكيف ينبغي لتفاعل أن يتصرف، وما التغذية الراجعة المعادة التي تثبت ذلك السلوك. لا تقدّم المصادر المقروءة سعات قصوى مستقلة لتوكنات المدخلات أو المخرجات تتجاوز سياق النموذج. احتفظ بإصدار Standard 1.2 والفرق بين مخرج نصي مقترح ونتيجة التنفيذ أو التصيير المستخدمة لفحصه.
مهمة عملية
مهمة عملية
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Implement a specified responsive layout
Draft semantic HTML and CSS for a product comparison section with a title, introduction and three feature columns. At narrow widths, stack the columns in the same reading order. Each column needs a heading and three bullet points. Use the placeholder copy supplied in your code and explain the breakpoint choice; return source only, without claiming a rendered result.النتيجة المتوقعة
A bounded HTML/CSS section and a short explanation of stacking behavior and reading order.التحقق من النتيجة
At the proposed narrow breakpoint, the DOM order and visual order match and no horizontal overflow is introduced.Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.2
meta/muse-spark-1.2البداية
Muse Spark 1.2 هو نموذج الاستدلال متعدد الوسائط من Meta، يركز على البرمجة البصرية والمخططات والفهم السمعي البصري. يستطيع تحويل الصور أو الفيديو المقدّم إلى شيفرة ويب وألعاب مقترحة عبر أدوات متصلة، مع ناتج نصي وسياق معلن من الشركة المصنّعة يبلغ 1,048,576 توكن.
- المدخلات المقبولة
- النص
- النتائج
- النص
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions
- الإدخال
text- الإخراج
text- صيغة الإخراج
- json أو SSE
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود meta/muse-spark-1.2 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: 1 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring|content_part[]|null | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_calls | النوعtool_call[] | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].tool_call_id | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].name | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_content | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].reasoning_details | النوعobject|array | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_completion_tokens | النوعinteger | المتطلباختياري | القيم والحدود الحد الأدنى: 1 يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
الحقلstream_options.include_usage | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtemperature | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtop_p | النوعnumber | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلstop | النوعstring|string[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools | النوعfunction_tool[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].type | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود function يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.name | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.description | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtools[].function.parameters | النوعJSON_schema | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلtool_choice | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلparallel_tool_calls | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلresponse_format | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning_effort | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلreasoning | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلservice_tier | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلinstructions | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود حقل للتوافق | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunctions | النوعfunction[] | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلfunction_call | النوعstring|object | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلprompt_cache_options | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود يعتمد على النموذج | القيمة الافتراضية— |
الحقلmodalities | النوعstring[] | المتطلباختياري | القيم والحدود text | القيمة الافتراضية— |
الحقلprovider | النوعobject | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا | القيمة الافتراضية— |
الحقلcache_control.ttl | النوعstring | المتطلباختياري | القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه | القيمة الافتراضية— |
تركيبات مواد الإدخال
النص · نص UTF8
messages[].content
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةmessages | المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content |
المعلمةfile_material | المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
المعلمةcontrol_scope | المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة |
المعلمةoutput_modalities | المواصفاتtext |
المعلمةhosted_operations | المواصفاتfalse |
المعلمةmultimodal_input_binding | المواصفاتnull |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.
طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.
يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
- جهد الاستدلال · مرتفع
- التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال مرتفعًا
- جهد الاستدلال · منخفض
- التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال منخفضًا
- جهد الاستدلال · متوسط
- التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال متوسطًا
- جهد الاستدلال · أدنى
- التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال في أدنى مستوياته
- جهد الاستدلال · xhigh
- التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال xhigh
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0025 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0085 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.0003 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0025 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0085 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.0003 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
for event in stream:
payload=event.to_dict(mode="json")
log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
final=stream.get_final_completion()
save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · محادثة OpenAI
json أو SSE
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
حقول الاستجابة
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلchoices[].index | النوعinteger |
الحقلchoices[].message.content | النوعstring|null |
الحقلchoices[].message.tool_calls | النوعtool_call[] |
الحقلchoices[].message.reasoning_content | النوعstring |
الحقلchoices[].message.reasoning_details | النوعobject|array |
الحقلchoices[].finish_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
الأخطاء والخطوات التالية
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages meta/muse-spark-1.2
meta/muse-spark-1.2البداية
Muse Spark 1.2 هو نموذج الاستدلال متعدد الوسائط من Meta، يركز على البرمجة البصرية والمخططات والفهم السمعي البصري. يستطيع تحويل الصور أو الفيديو المقدّم إلى شيفرة ويب وألعاب مقترحة عبر أدوات متصلة، مع ناتج نصي وسياق معلن من الشركة المصنّعة يبلغ 1,048,576 توكن.
- المدخلات المقبولة
- النص
- النتائج
- json · sse
متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages
- الإدخال
text- الإخراج
json,sse- صيغة الإخراج
- JSON أو SSE
| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود meta/muse-spark-1.2 | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages | النوعmessage[] | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].role | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود user, assistant | القيمة الافتراضية— |
الحقلmessages[].content | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلmax_tokens | النوعinteger | المتطلبمطلوب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية— |
الحقلstream | النوعboolean | المتطلباختياري | القيم والحدود | القيمة الافتراضيةfalse |
تركيبات مواد الإدخال
النص · نص UTF-8
سلسلة نصية messages[].content
معلمات الطريقة ودورة حياتها
| المعلمة | المواصفات |
|---|---|
المعلمةcontent_type | المواصفاتapplication/json |
المعلمةrequired | المواصفاتmodel, messages, max_tokens |
المعلمةoptional_controls | المواصفاتstream |
المعلمةmaterial_types | المواصفاتtext |
المعلمةtext_file_material | المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة. |
دورة الحياة: synchronous_or_streamed
الباقات
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
- الوضع السريع
- التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
- الوضع المرن
- التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
- أقصى جهد للاستدلال
- التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال
- جهد الاستدلال · مرتفع
- التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال مرتفعًا
- جهد الاستدلال · منخفض
- التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال منخفضًا
- جهد الاستدلال · متوسط
- التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال متوسطًا
- جهد الاستدلال · أدنى
- التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال في أدنى مستوياته
- جهد الاستدلال · xhigh
- التعرفة القياسية عندما يكون جهد الاستدلال xhigh
تعرفات Ailoot
الأسعار حسب الإعدادات
طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.
| الإعدادات | جدول التعرفة | رموز السياق، أكثر من | رموز السياق، حتى القيمة شاملةً | الرسوم |
|---|---|---|---|---|
| الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز | جدول التعرفةالتعرفة الأساسية | رموز السياق، أكثر من— | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0025 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0085 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.0003 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
| الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب | جدول التعرفة— | رموز السياق، أكثر من0 | رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى | الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0025 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0085 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.0003 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
أمثلة للطلبات
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
{
"model": "meta/muse-spark-1.2",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError
api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
with urlopen(request, timeout=120) as response:
raw = response.read()
Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
Path('result.json').write_bytes(error.read())
Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path
result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
استلام النتائج وحفظها
Ailoot Ultra · رسائل Anthropic
JSON أو SSE
الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة
احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.
احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.
عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
حقول الاستجابة
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
الأخطاء والخطوات التالية
| الاستجابة | الشرط | الخطوة التالية |
|---|---|---|
الاستجابة400 · invalid_request_error | الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة | الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد. |
الأسماء البديلة
الأسماء البديلة للنموذج
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2
الأسماء البديلة لمسارات الطرائق
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
معرّفات النماذج ذات الصلة IDs
FAQ · Meta: Muse Spark 1.2
- ما المدخلات والنتائج المتاحة؟
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2:text→textPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.2:text→json,sse- ما الحقول التي يستخدمها الطلب؟
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.2:model,messages,max_tokens,stream- ما الحدود المطبقة؟
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2:messages.min_items:1