Muse Spark 1.3 Contributor هو إصدار مسمّى بصورة منفصلة ضمن عائلة Muse Spark من Meta لإعداد النماذج الأولية والتجريب. صُمّمت العائلة للعمل بالوكلاء والبرمجة: حلقات أدوات متعددة الخطوات، ومساعدات برمجية، واستدلال على مادة مصدرية كبيرة. احتفظ باسم Contributor عند اختيار الإصدار، بدلاً من معاملته كإدراج Standard 1.3 تُنقل إليه كل الإعدادات دون تغيير.
المدخلات والسياق
يسرد جدول النموذج الرسمي النص والصور والفيديو وملفات PDF كمدخلات، والنص كناتج، مع نافذة سياق تبلغ 1,048,576 توكن. يمكن للمهمة الجمع بين متطلب مكتوب ولقطة شاشة ومقطع ذي صلة أو صفحات مستند، وطلب شرح مكتوب أو نتائج منظمة أو شيفرة مقترحة. يمكن لنتيجة النموذج النصية أن تصبح مخرجًا في التطبيق المحيط؛ ويتطلب تصيير صفحة أو تنفيذ شيفرة بيئة ذلك التطبيق.
حدد كل مصدر ودوره قبل طلب النتيجة. يمكن لمهمة نموذج أولي لواجهة إرفاق لقطة شاشة بالسلوك المطلوب والمقطع البرمجي الحالي. اطلب الفروق المرئية وتغيير التنفيذ المقترح والافتراضات التي لا تزال تحتاج إلى توضيح. ويمكن لمهمة مستند تحديد الحقول المطلوب استخراجها وطلب الصفحة أو المقطع الداعم بجانب كل نتيجة.
تشير الشركة المصنّعة إلى أن فهم الصوت في الإصدار 1.3 غير مدعوم بالكامل وقد يعطي إجابات متدهورة. تعامل مع ذلك كقيد خاص بالإصدار، بدلاً من نقل القدرات الصوتية لـMuse Spark 1.2 أو نموذج نسخ صوتي مسمّى بصورة منفصلة إلى هذا الوصف.
مستويات الاستدلال وميزانية الإجابة
يولّد Muse Spark استدلالاً داخليًا قبل إجابته المرئية. مستويات الجهد الموثقة المنطبقة هنا هي minimal وlow وmedium وhigh وxhigh. يخص المستوى max نموذج Standard Muse Spark 1.3 تحديدًا، ولا يتاح لنماذج Contributor. لا يُدعَم تعطيل الاستدلال باستخدام none؛ وحذف الإعداد يبقي النموذج مستدلاً بمستوى يحدده بنفسه.
تغطي ميزانية توكنات الناتج الاستدلال الداخلي والنص المرئي معًا. لذلك يحتاج طلب نتيجة مكتوبة طويلة إلى مساحة لكليهما، خصوصًا عند جهد استدلال أعلى. يبقى الاستدلال الداخلي الخام خاصًا، ولا تُدعَم الاحتمالات اللوغاريتمية (log probabilities) بوصفها مقياسًا للثقة. اطلب الشرح أو الحقول أو الشيفرة النهائية اللازمة للمهمة، بدلاً من افتراض إعادة مسار الاستدلال الداخلي كنص مقروء.
لتجربة استخراج أو تنسيق محددة، عرّف السجل الدقيق والمادة المصدرية. ولمشكلة برمجية أو بصرية متعددة الخطوات، عرّف القرارات الوسيطة والمخرج النهائي. يغيّر جهد الاستدلال الأعلى تخصيص الاستدلال؛ ولا يحدد وحده ما يشكّل نتيجة مكتملة ومفيدة.
الأدوات والنتائج المنظمة
يصف توثيق Muse Spark لدى الشركة المصنّعة استدعاء الأدوات التي يعرّفها المطوّر والناتج المنظم. يوفّر التطبيق تعريفات الأدوات، ويقرر النموذج العملية المطلوبة ويُعدّ وسائطها، ثم ينفذ التطبيق كل استدعاء ويعيد النتيجة الموافقة. تستطيع الإجابة التالية استخدام تلك النتائج لتحديد الخطوة التالية. يختلف الاستدعاء المقترح عن العملية المكتملة.
يميّز التوثيق نفسه أدوات البحث المدمجة المتصلة عن الدوال التي يعرّفها المطوّر. البحث أو تنفيذ الشيفرة جزء من بيئة الأدوات، وليس وسيلة محتوى إضافية للإجابة النصية. في نموذج أولي، قدّم العمليات ذات الصلة بالسؤال فقط وصف ما تعيده كل منها، كي تظل الإجابة اللاحقة مرتبطة بالمعلومات المسترجعة أو المحسوبة فعليًا.
للاستخراج المنظم، حدد أسماء الحقول والمعلومات المطلوبة وتمثيل القيم الناقصة. يمكن لسجل عملي احتواء معرّف المصدر والحقيقة المرصودة والتفسير والسؤال الذي لا يزال يحتاج إلى توضيح. أبقِ السجل منفصلاً عن النص الاختياري عندما يحتاج تطبيق إلى معالجة الحقول بموثوقية. ترفض واجهة المخططات لدى الشركة المصنّعة المخططات العودية وتحد التداخل بعشرة مستويات. يتطلب وضعها الصارم أن يكون الجذر كائنًا عاديًا، وأن تكون كل خاصية مدرجة مطلوبة، وأن تُمنع الخصائص الإضافية. مطابقة البنية لا تثبت صحة الحقائق.
مهمة مفيدة لنموذج أولي
اختر مسار عمل واحدًا يستطيع إنتاج مخرج قابل للفحص. قدّم المتطلب ومثالاً بصريًا والشيفرة التي تحدد السلوك الحالي. اطلب مقارنة قصيرة ومقطعًا منقحًا مقترحًا وأمثلة تميّز السلوك المتوقع عن الحالي. أدرج أي نتيجة بحث أو تنفيذ أعادها التطبيق قبل طلب الشرح النهائي.
لنموذج أولي قائم على المستندات، قدّم PDF والسؤال المطلوب إجابته، ثم اطلب ملخصًا مرتبطًا بالمصادر أو جدول مقارنة. وللفيديو، حدد الحدث أو العلاقة البصرية المطلوب فحصها واطلب وصفًا مرتبًا مع الملاحظات الداعمة. عرّف طول الإجابة النهائية وأقسامها كي يخدم السياق الكبير للنموذج السؤال الفعلي.
حدود الإصدار والاستمرارية
يظل Contributor إصدار 1.3 مسمّى مستقلاً بسياقه وأنواع مدخلاته الموثقة. يميّز دليل الاستدلال لدى Meta بين سجل المحادثة المعتاد والاحتفاظ بالاستدلال الخاص عبر الأدوار: لا تعيد واجهة الدردشة لدى الشركة المصنّعة ذلك المسار الخاص إلى المستدعين الخارجيين. احتفظ بالرسائل المرئية والمصادر ونتائج الأدوات اللازمة للمتابعة، بدلاً من افتراض أن كل واجهة تنقل الاستدلال الداخلي إلى الخطوة التالية.
لا تحدد المصادر المقروءة حدًا أقصى صارمًا منفصلاً لسعة توكنات المدخلات أو المخرجات يتجاوز نافذة السياق. احتفظ بالإصدار وإعداد المدخلات والمخرج المطلوب، وأبقِ تنفيذ الأدوات وتسليم النص النهائي مرتبطين بالنتائج التي تحققت فعليًا في مسار النموذج الأولي.
", "aboutText": "Muse Spark 1.3 Contributor هو إصدار مسمّى بصورة منفصلة ضمن عائلة Muse Spark من Meta لإعداد النماذج الأولية والتجريب. صُمّمت العائلة للعمل بالوكلاء والبرمجة: حلقات أدوات متعددة الخطوات، ومساعدات برمجية، واستدلال على مادة مصدرية كبيرة. احتفظ باسم Contributor عند اختيار الإصدار، بدلاً من معاملته كإدراج Standard 1.3 تُنقل إليه كل الإعدادات دون تغيير.\n\nالمدخلات والسياق\n\nيسرد جدول النموذج الرسمي النص والصور والفيديو وملفات PDF كمدخلات، والنص كناتج، مع نافذة سياق تبلغ 1,048,576 توكن. يمكن للمهمة الجمع بين متطلب مكتوب ولقطة شاشة ومقطع ذي صلة أو صفحات مستند، وطلب شرح مكتوب أو نتائج منظمة أو شيفرة مقترحة. يمكن لنتيجة النموذج النصية أن تصبح مخرجًا في التطبيق المحيط؛ ويتطلب تصيير صفحة أو تنفيذ شيفرة بيئة ذلك التطبيق.\n\nحدد كل مصدر ودوره قبل طلب النتيجة. يمكن لمهمة نموذج أولي لواجهة إرفاق لقطة شاشة بالسلوك المطلوب والمقطع البرمجي الحالي. اطلب الفروق المرئية وتغيير التنفيذ المقترح والافتراضات التي لا تزال تحتاج إلى توضيح. ويمكن لمهمة مستند تحديد الحقول المطلوب استخراجها وطلب الصفحة أو المقطع الداعم بجانب كل نتيجة.\n\nتشير الشركة المصنّعة إلى أن فهم الصوت في الإصدار 1.3 غير مدعوم بالكامل وقد يعطي إجابات متدهورة. تعامل مع ذلك كقيد خاص بالإصدار، بدلاً من نقل القدرات الصوتية لـMuse Spark 1.2 أو نموذج نسخ صوتي مسمّى بصورة منفصلة إلى هذا الوصف.\n\nمستويات الاستدلال وميزانية الإجابة\n\nيولّد Muse Spark استدلالاً داخليًا قبل إجابته المرئية. مستويات الجهد الموثقة المنطبقة هنا هي minimal وlow وmedium وhigh وxhigh. يخص المستوى max نموذج Standard Muse Spark 1.3 تحديدًا، ولا يتاح لنماذج Contributor. لا يُدعَم تعطيل الاستدلال باستخدام none؛ وحذف الإعداد يبقي النموذج مستدلاً بمستوى يحدده بنفسه.\n\nتغطي ميزانية توكنات الناتج الاستدلال الداخلي والنص المرئي معًا. لذلك يحتاج طلب نتيجة مكتوبة طويلة إلى مساحة لكليهما، خصوصًا عند جهد استدلال أعلى. يبقى الاستدلال الداخلي الخام خاصًا، ولا تُدعَم الاحتمالات اللوغاريتمية (log probabilities) بوصفها مقياسًا للثقة. اطلب الشرح أو الحقول أو الشيفرة النهائية اللازمة للمهمة، بدلاً من افتراض إعادة مسار الاستدلال الداخلي كنص مقروء.\n\nلتجربة استخراج أو تنسيق محددة، عرّف السجل الدقيق والمادة المصدرية. ولمشكلة برمجية أو بصرية متعددة الخطوات، عرّف القرارات الوسيطة والمخرج النهائي. يغيّر جهد الاستدلال الأعلى تخصيص الاستدلال؛ ولا يحدد وحده ما يشكّل نتيجة مكتملة ومفيدة.\n\nالأدوات والنتائج المنظمة\n\nيصف توثيق Muse Spark لدى الشركة المصنّعة استدعاء الأدوات التي يعرّفها المطوّر والناتج المنظم. يوفّر التطبيق تعريفات الأدوات، ويقرر النموذج العملية المطلوبة ويُعدّ وسائطها، ثم ينفذ التطبيق كل استدعاء ويعيد النتيجة الموافقة. تستطيع الإجابة التالية استخدام تلك النتائج لتحديد الخطوة التالية. يختلف الاستدعاء المقترح عن العملية المكتملة.\n\nيميّز التوثيق نفسه أدوات البحث المدمجة المتصلة عن الدوال التي يعرّفها المطوّر. البحث أو تنفيذ الشيفرة جزء من بيئة الأدوات، وليس وسيلة محتوى إضافية للإجابة النصية. في نموذج أولي، قدّم العمليات ذات الصلة بالسؤال فقط وصف ما تعيده كل منها، كي تظل الإجابة اللاحقة مرتبطة بالمعلومات المسترجعة أو المحسوبة فعليًا.\n\nللاستخراج المنظم، حدد أسماء الحقول والمعلومات المطلوبة وتمثيل القيم الناقصة. يمكن لسجل عملي احتواء معرّف المصدر والحقيقة المرصودة والتفسير والسؤال الذي لا يزال يحتاج إلى توضيح. أبقِ السجل منفصلاً عن النص الاختياري عندما يحتاج تطبيق إلى معالجة الحقول بموثوقية. ترفض واجهة المخططات لدى الشركة المصنّعة المخططات العودية وتحد التداخل بعشرة مستويات. يتطلب وضعها الصارم أن يكون الجذر كائنًا عاديًا، وأن تكون كل خاصية مدرجة مطلوبة، وأن تُمنع الخصائص الإضافية. مطابقة البنية لا تثبت صحة الحقائق.\n\nمهمة مفيدة لنموذج أولي\n\nاختر مسار عمل واحدًا يستطيع إنتاج مخرج قابل للفحص. قدّم المتطلب ومثالاً بصريًا والشيفرة التي تحدد السلوك الحالي. اطلب مقارنة قصيرة ومقطعًا منقحًا مقترحًا وأمثلة تميّز السلوك المتوقع عن الحالي. أدرج أي نتيجة بحث أو تنفيذ أعادها التطبيق قبل طلب الشرح النهائي.\n\nلنموذج أولي قائم على المستندات، قدّم PDF والسؤال المطلوب إجابته، ثم اطلب ملخصًا مرتبطًا بالمصادر أو جدول مقارنة. وللفيديو، حدد الحدث أو العلاقة البصرية المطلوب فحصها واطلب وصفًا مرتبًا مع الملاحظات الداعمة. عرّف طول الإجابة النهائية وأقسامها كي يخدم السياق الكبير للنموذج السؤال الفعلي.\n\nحدود الإصدار والاستمرارية\n\nيظل Contributor إصدار 1.3 مسمّى مستقلاً بسياقه وأنواع مدخلاته الموثقة. يميّز دليل الاستدلال لدى Meta بين سجل المحادثة المعتاد والاحتفاظ بالاستدلال الخاص عبر الأدوار: لا تعيد واجهة الدردشة لدى الشركة المصنّعة ذلك المسار الخاص إلى المستدعين الخارجيين. احتفظ بالرسائل المرئية والمصادر ونتائج الأدوات اللازمة للمتابعة، بدلاً من افتراض أن كل واجهة تنقل الاستدلال الداخلي إلى الخطوة التالية.\n\nلا تحدد المصادر المقروءة حدًا أقصى صارمًا منفصلاً لسعة توكنات المدخلات أو المخرجات يتجاوز نافذة السياق. احتفظ بالإصدار وإعداد المدخلات والمخرج المطلوب، وأبقِ تنفيذ الأدوات وتسليم النص النهائي مرتبطين بالنتائج التي تحققت فعليًا في مسار النموذج الأولي.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "مثال تقني باللغة الإنجليزية
Prototype and test a text-only helper\n\nDesign a small Python prototype for an appointment reminder. Input records contain id and minutes_until_start. Return IDs where 0 <= minutes_until_start <= 30, preserving input order. Supply the function and cases at -1, 0, 30 and 31 minutes. Include a short note on assumptions; no calendar connection or reminder sending is available.A self-contained function, boundary-case assertions and explicit assumptions about input fields.Exactly the 0- and 30-minute records qualify, and the function does not send messages or assume calendar access.meta/muse-spark-1.3-contributorMuse Spark 1.3 Contributor هو إصدار استدلال ضمن عائلة Meta للوكلاء والبرمجة، لمسارات عمل النماذج الأولية. تدرج الشركة المصنّعة النص والصور والفيديو وPDF كمدخلات، والنص كناتج، وسياقًا يبلغ 1,048,576 توكن، مع مستويات استدلال تصل إلى xhigh، بدلاً من max الخاص بـStandard 1.3.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Muse Spark 1.3 Contributor هو إصدار مسمّى بصورة منفصلة ضمن عائلة Muse Spark من Meta لإعداد النماذج الأولية والتجريب. صُمّمت العائلة للعمل بالوكلاء والبرمجة: حلقات أدوات متعددة الخطوات، ومساعدات برمجية، واستدلال على مادة مصدرية كبيرة. احتفظ باسم Contributor عند اختيار الإصدار، بدلاً من معاملته كإدراج Standard 1.3 تُنقل إليه كل الإعدادات دون تغيير.
المدخلات والسياق
يسرد جدول النموذج الرسمي النص والصور والفيديو وملفات PDF كمدخلات، والنص كناتج، مع نافذة سياق تبلغ 1,048,576 توكن. يمكن للمهمة الجمع بين متطلب مكتوب ولقطة شاشة ومقطع ذي صلة أو صفحات مستند، وطلب شرح مكتوب أو نتائج منظمة أو شيفرة مقترحة. يمكن لنتيجة النموذج النصية أن تصبح مخرجًا في التطبيق المحيط؛ ويتطلب تصيير صفحة أو تنفيذ شيفرة بيئة ذلك التطبيق.
حدد كل مصدر ودوره قبل طلب النتيجة. يمكن لمهمة نموذج أولي لواجهة إرفاق لقطة شاشة بالسلوك المطلوب والمقطع البرمجي الحالي. اطلب الفروق المرئية وتغيير التنفيذ المقترح والافتراضات التي لا تزال تحتاج إلى توضيح. ويمكن لمهمة مستند تحديد الحقول المطلوب استخراجها وطلب الصفحة أو المقطع الداعم بجانب كل نتيجة.
تشير الشركة المصنّعة إلى أن فهم الصوت في الإصدار 1.3 غير مدعوم بالكامل وقد يعطي إجابات متدهورة. تعامل مع ذلك كقيد خاص بالإصدار، بدلاً من نقل القدرات الصوتية لـMuse Spark 1.2 أو نموذج نسخ صوتي مسمّى بصورة منفصلة إلى هذا الوصف.
مستويات الاستدلال وميزانية الإجابة
يولّد Muse Spark استدلالاً داخليًا قبل إجابته المرئية. مستويات الجهد الموثقة المنطبقة هنا هي minimal وlow وmedium وhigh وxhigh. يخص المستوى max نموذج Standard Muse Spark 1.3 تحديدًا، ولا يتاح لنماذج Contributor. لا يُدعَم تعطيل الاستدلال باستخدام none؛ وحذف الإعداد يبقي النموذج مستدلاً بمستوى يحدده بنفسه.
تغطي ميزانية توكنات الناتج الاستدلال الداخلي والنص المرئي معًا. لذلك يحتاج طلب نتيجة مكتوبة طويلة إلى مساحة لكليهما، خصوصًا عند جهد استدلال أعلى. يبقى الاستدلال الداخلي الخام خاصًا، ولا تُدعَم الاحتمالات اللوغاريتمية (log probabilities) بوصفها مقياسًا للثقة. اطلب الشرح أو الحقول أو الشيفرة النهائية اللازمة للمهمة، بدلاً من افتراض إعادة مسار الاستدلال الداخلي كنص مقروء.
لتجربة استخراج أو تنسيق محددة، عرّف السجل الدقيق والمادة المصدرية. ولمشكلة برمجية أو بصرية متعددة الخطوات، عرّف القرارات الوسيطة والمخرج النهائي. يغيّر جهد الاستدلال الأعلى تخصيص الاستدلال؛ ولا يحدد وحده ما يشكّل نتيجة مكتملة ومفيدة.
الأدوات والنتائج المنظمة
يصف توثيق Muse Spark لدى الشركة المصنّعة استدعاء الأدوات التي يعرّفها المطوّر والناتج المنظم. يوفّر التطبيق تعريفات الأدوات، ويقرر النموذج العملية المطلوبة ويُعدّ وسائطها، ثم ينفذ التطبيق كل استدعاء ويعيد النتيجة الموافقة. تستطيع الإجابة التالية استخدام تلك النتائج لتحديد الخطوة التالية. يختلف الاستدعاء المقترح عن العملية المكتملة.
يميّز التوثيق نفسه أدوات البحث المدمجة المتصلة عن الدوال التي يعرّفها المطوّر. البحث أو تنفيذ الشيفرة جزء من بيئة الأدوات، وليس وسيلة محتوى إضافية للإجابة النصية. في نموذج أولي، قدّم العمليات ذات الصلة بالسؤال فقط وصف ما تعيده كل منها، كي تظل الإجابة اللاحقة مرتبطة بالمعلومات المسترجعة أو المحسوبة فعليًا.
للاستخراج المنظم، حدد أسماء الحقول والمعلومات المطلوبة وتمثيل القيم الناقصة. يمكن لسجل عملي احتواء معرّف المصدر والحقيقة المرصودة والتفسير والسؤال الذي لا يزال يحتاج إلى توضيح. أبقِ السجل منفصلاً عن النص الاختياري عندما يحتاج تطبيق إلى معالجة الحقول بموثوقية. ترفض واجهة المخططات لدى الشركة المصنّعة المخططات العودية وتحد التداخل بعشرة مستويات. يتطلب وضعها الصارم أن يكون الجذر كائنًا عاديًا، وأن تكون كل خاصية مدرجة مطلوبة، وأن تُمنع الخصائص الإضافية. مطابقة البنية لا تثبت صحة الحقائق.
مهمة مفيدة لنموذج أولي
اختر مسار عمل واحدًا يستطيع إنتاج مخرج قابل للفحص. قدّم المتطلب ومثالاً بصريًا والشيفرة التي تحدد السلوك الحالي. اطلب مقارنة قصيرة ومقطعًا منقحًا مقترحًا وأمثلة تميّز السلوك المتوقع عن الحالي. أدرج أي نتيجة بحث أو تنفيذ أعادها التطبيق قبل طلب الشرح النهائي.
لنموذج أولي قائم على المستندات، قدّم PDF والسؤال المطلوب إجابته، ثم اطلب ملخصًا مرتبطًا بالمصادر أو جدول مقارنة. وللفيديو، حدد الحدث أو العلاقة البصرية المطلوب فحصها واطلب وصفًا مرتبًا مع الملاحظات الداعمة. عرّف طول الإجابة النهائية وأقسامها كي يخدم السياق الكبير للنموذج السؤال الفعلي.
حدود الإصدار والاستمرارية
يظل Contributor إصدار 1.3 مسمّى مستقلاً بسياقه وأنواع مدخلاته الموثقة. يميّز دليل الاستدلال لدى Meta بين سجل المحادثة المعتاد والاحتفاظ بالاستدلال الخاص عبر الأدوار: لا تعيد واجهة الدردشة لدى الشركة المصنّعة ذلك المسار الخاص إلى المستدعين الخارجيين. احتفظ بالرسائل المرئية والمصادر ونتائج الأدوات اللازمة للمتابعة، بدلاً من افتراض أن كل واجهة تنقل الاستدلال الداخلي إلى الخطوة التالية.
لا تحدد المصادر المقروءة حدًا أقصى صارمًا منفصلاً لسعة توكنات المدخلات أو المخرجات يتجاوز نافذة السياق. احتفظ بالإصدار وإعداد المدخلات والمخرج المطلوب، وأبقِ تنفيذ الأدوات وتسليم النص النهائي مرتبطين بالنتائج التي تحققت فعليًا في مسار النموذج الأولي.
POST /v1/chat/completionstexttext| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود meta/muse-spark-1.3-contributor | 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— |
النص · نص UTF8
messages[].content
| 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.
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
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 $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0004 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.000004 / 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 $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0004 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.000004 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.3-contributor", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.3-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.3-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson أو SSE
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.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| 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 |
| 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. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3-contributor
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
meta/muse-spark-1.3-contributorMuse Spark 1.3 Contributor هو إصدار استدلال ضمن عائلة Meta للوكلاء والبرمجة، لمسارات عمل النماذج الأولية. تدرج الشركة المصنّعة النص والصور والفيديو وPDF كمدخلات، والنص كناتج، وسياقًا يبلغ 1,048,576 توكن، مع مستويات استدلال تصل إلى xhigh، بدلاً من max الخاص بـStandard 1.3.
يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.
Muse Spark 1.3 Contributor هو إصدار مسمّى بصورة منفصلة ضمن عائلة Muse Spark من Meta لإعداد النماذج الأولية والتجريب. صُمّمت العائلة للعمل بالوكلاء والبرمجة: حلقات أدوات متعددة الخطوات، ومساعدات برمجية، واستدلال على مادة مصدرية كبيرة. احتفظ باسم Contributor عند اختيار الإصدار، بدلاً من معاملته كإدراج Standard 1.3 تُنقل إليه كل الإعدادات دون تغيير.
المدخلات والسياق
يسرد جدول النموذج الرسمي النص والصور والفيديو وملفات PDF كمدخلات، والنص كناتج، مع نافذة سياق تبلغ 1,048,576 توكن. يمكن للمهمة الجمع بين متطلب مكتوب ولقطة شاشة ومقطع ذي صلة أو صفحات مستند، وطلب شرح مكتوب أو نتائج منظمة أو شيفرة مقترحة. يمكن لنتيجة النموذج النصية أن تصبح مخرجًا في التطبيق المحيط؛ ويتطلب تصيير صفحة أو تنفيذ شيفرة بيئة ذلك التطبيق.
حدد كل مصدر ودوره قبل طلب النتيجة. يمكن لمهمة نموذج أولي لواجهة إرفاق لقطة شاشة بالسلوك المطلوب والمقطع البرمجي الحالي. اطلب الفروق المرئية وتغيير التنفيذ المقترح والافتراضات التي لا تزال تحتاج إلى توضيح. ويمكن لمهمة مستند تحديد الحقول المطلوب استخراجها وطلب الصفحة أو المقطع الداعم بجانب كل نتيجة.
تشير الشركة المصنّعة إلى أن فهم الصوت في الإصدار 1.3 غير مدعوم بالكامل وقد يعطي إجابات متدهورة. تعامل مع ذلك كقيد خاص بالإصدار، بدلاً من نقل القدرات الصوتية لـMuse Spark 1.2 أو نموذج نسخ صوتي مسمّى بصورة منفصلة إلى هذا الوصف.
مستويات الاستدلال وميزانية الإجابة
يولّد Muse Spark استدلالاً داخليًا قبل إجابته المرئية. مستويات الجهد الموثقة المنطبقة هنا هي minimal وlow وmedium وhigh وxhigh. يخص المستوى max نموذج Standard Muse Spark 1.3 تحديدًا، ولا يتاح لنماذج Contributor. لا يُدعَم تعطيل الاستدلال باستخدام none؛ وحذف الإعداد يبقي النموذج مستدلاً بمستوى يحدده بنفسه.
تغطي ميزانية توكنات الناتج الاستدلال الداخلي والنص المرئي معًا. لذلك يحتاج طلب نتيجة مكتوبة طويلة إلى مساحة لكليهما، خصوصًا عند جهد استدلال أعلى. يبقى الاستدلال الداخلي الخام خاصًا، ولا تُدعَم الاحتمالات اللوغاريتمية (log probabilities) بوصفها مقياسًا للثقة. اطلب الشرح أو الحقول أو الشيفرة النهائية اللازمة للمهمة، بدلاً من افتراض إعادة مسار الاستدلال الداخلي كنص مقروء.
لتجربة استخراج أو تنسيق محددة، عرّف السجل الدقيق والمادة المصدرية. ولمشكلة برمجية أو بصرية متعددة الخطوات، عرّف القرارات الوسيطة والمخرج النهائي. يغيّر جهد الاستدلال الأعلى تخصيص الاستدلال؛ ولا يحدد وحده ما يشكّل نتيجة مكتملة ومفيدة.
الأدوات والنتائج المنظمة
يصف توثيق Muse Spark لدى الشركة المصنّعة استدعاء الأدوات التي يعرّفها المطوّر والناتج المنظم. يوفّر التطبيق تعريفات الأدوات، ويقرر النموذج العملية المطلوبة ويُعدّ وسائطها، ثم ينفذ التطبيق كل استدعاء ويعيد النتيجة الموافقة. تستطيع الإجابة التالية استخدام تلك النتائج لتحديد الخطوة التالية. يختلف الاستدعاء المقترح عن العملية المكتملة.
يميّز التوثيق نفسه أدوات البحث المدمجة المتصلة عن الدوال التي يعرّفها المطوّر. البحث أو تنفيذ الشيفرة جزء من بيئة الأدوات، وليس وسيلة محتوى إضافية للإجابة النصية. في نموذج أولي، قدّم العمليات ذات الصلة بالسؤال فقط وصف ما تعيده كل منها، كي تظل الإجابة اللاحقة مرتبطة بالمعلومات المسترجعة أو المحسوبة فعليًا.
للاستخراج المنظم، حدد أسماء الحقول والمعلومات المطلوبة وتمثيل القيم الناقصة. يمكن لسجل عملي احتواء معرّف المصدر والحقيقة المرصودة والتفسير والسؤال الذي لا يزال يحتاج إلى توضيح. أبقِ السجل منفصلاً عن النص الاختياري عندما يحتاج تطبيق إلى معالجة الحقول بموثوقية. ترفض واجهة المخططات لدى الشركة المصنّعة المخططات العودية وتحد التداخل بعشرة مستويات. يتطلب وضعها الصارم أن يكون الجذر كائنًا عاديًا، وأن تكون كل خاصية مدرجة مطلوبة، وأن تُمنع الخصائص الإضافية. مطابقة البنية لا تثبت صحة الحقائق.
مهمة مفيدة لنموذج أولي
اختر مسار عمل واحدًا يستطيع إنتاج مخرج قابل للفحص. قدّم المتطلب ومثالاً بصريًا والشيفرة التي تحدد السلوك الحالي. اطلب مقارنة قصيرة ومقطعًا منقحًا مقترحًا وأمثلة تميّز السلوك المتوقع عن الحالي. أدرج أي نتيجة بحث أو تنفيذ أعادها التطبيق قبل طلب الشرح النهائي.
لنموذج أولي قائم على المستندات، قدّم PDF والسؤال المطلوب إجابته، ثم اطلب ملخصًا مرتبطًا بالمصادر أو جدول مقارنة. وللفيديو، حدد الحدث أو العلاقة البصرية المطلوب فحصها واطلب وصفًا مرتبًا مع الملاحظات الداعمة. عرّف طول الإجابة النهائية وأقسامها كي يخدم السياق الكبير للنموذج السؤال الفعلي.
حدود الإصدار والاستمرارية
يظل Contributor إصدار 1.3 مسمّى مستقلاً بسياقه وأنواع مدخلاته الموثقة. يميّز دليل الاستدلال لدى Meta بين سجل المحادثة المعتاد والاحتفاظ بالاستدلال الخاص عبر الأدوار: لا تعيد واجهة الدردشة لدى الشركة المصنّعة ذلك المسار الخاص إلى المستدعين الخارجيين. احتفظ بالرسائل المرئية والمصادر ونتائج الأدوات اللازمة للمتابعة، بدلاً من افتراض أن كل واجهة تنقل الاستدلال الداخلي إلى الخطوة التالية.
لا تحدد المصادر المقروءة حدًا أقصى صارمًا منفصلاً لسعة توكنات المدخلات أو المخرجات يتجاوز نافذة السياق. احتفظ بالإصدار وإعداد المدخلات والمخرج المطلوب، وأبقِ تنفيذ الأدوات وتسليم النص النهائي مرتبطين بالنتائج التي تحققت فعليًا في مسار النموذج الأولي.
POST /v1/messagestextjson, sse| الحقل | النوع | المتطلب | القيم والحدود | القيمة الافتراضية |
|---|---|---|---|---|
الحقلmodel | النوعstring | المتطلبمطلوب | القيم والحدود meta/muse-spark-1.3-contributor | 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 |
النص · نص UTF-8
سلسلة نصية messages[].content
| 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
مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.
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 $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0004 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.000004 / 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 $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0004 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.000004 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت — / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز |
تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.3-contributor",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON أو SSE
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.
احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.
| الحقل | النوع |
|---|---|
الحقلid | النوعstring |
الحقلmodel | النوعstring |
الحقلcontent[] | النوعtext|thinking|tool_use|other content block |
الحقلstop_reason | النوعstring|null |
الحقلusage | النوعobject |
| 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. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3-contributor
استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.
مثال تقني باللغة الإنجليزية
Prototype and test a text-only helper\n\nDesign a small Python prototype for an appointment reminder. Input records contain id and minutes_until_start. Return IDs where 0 <= minutes_until_start <= 30, preserving input order. Supply the function and cases at -1, 0, 30 and 31 minutes. Include a short note on assumptions; no calendar connection or reminder sending is available.A self-contained function, boundary-case assertions and explicit assumptions about input fields.Exactly the 0- and 30-minute records qualify, and the function does not send messages or assume calendar access.