Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Muse Spark 1.2 Contributor je samostatně pojmenovaná edice společnosti Meta s uvažováním pro prototypové a experimentální agentní postupy. Meta dokumentuje kontext 1 048 576 tokenů a multimodální vstup s textovým výstupem; edice zachovává vlastní identitu a úrovně uvažování bez max ze Standard 1.3.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmeta/muse-spark-1.2-contributor - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmeta/muse-spark-1.2-contributor
O modelu
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Muse Spark 1.2 Contributor je experimentální a prototypová edice rodiny Muse Spark 1.2 společnosti Meta s uvažováním. Identifikátor Contributor oddělujte od Standard 1.2 a pozdějších edic 1.3. Dokumentace rodiny od výrobce popisuje agentní práci, softwarové asistenty, multimodální uvažování, používání nástrojů a strukturované textové výsledky; z ukázek Standard nevyplývá samostatná záruka výkonu Contributor.
Zdokumentované vstupy a kontext
Výrobce pro verzi 1.2 uvádí vstupní modality textu, obrázků, videa, zvuku a PDF a text jako výstup s kontextem 1 048 576 tokenů. Tato tabulka definuje zdokumentovaný rozsah modelu výrobce. Výsledkem může být písemné vysvětlení, strukturovaná zjištění nebo navržený kód; vykreslení rozhraní, vytvoření nahrávky nebo provedení jiné externí akce vyžaduje komponentu aplikace.
Pro prototyp vyberte jednu vymezenou úlohu a dodejte materiál potřebný ke kontrole výsledku. Snímek obrazovky může doprovázet požadavek na konkrétní interakci. PDF může poskytovat tvrzení k porovnání nebo extrakci. Video může ukazovat viditelnou posloupnost k popisu, zatímco audiovizuální otázka by měla určit důležitý mluvený nebo viditelný detail. Označte každý zdroj a požadujte podklady podporující odpověď.
Vydání 1.2 popisuje silné stránky rodiny při převodu vizuálního materiálu na kód a uvažování nad grafy nebo scénami. Uplatňujte je jako oblasti úloh, nikoli tvrzení, že tato edice Contributor reprodukuje každou ukázku Standard. Praktický požadavek může žádat prvky rozvržení viditelné na snímku obrazovky, navrženou implementaci a zbývající otázky ohledně chování, které obrázek neukazuje.
Uvažování a příprava výsledku
Příručka Muse Spark k uvažování poskytuje pro tuto edici úrovně úsilí minimal, low, medium, high a xhigh. Max je specifické pro Standard 1.3 a vypnutí uvažování pomocí none není podporováno. Bez výslovného nastavení model stále používá úroveň uvažování, kterou sám určí. Malá extrakce a vícekrokový vizuální nebo programátorský problém proto mohou mít různé volby úsilí při zachování stejné identity 1.2 Contributor.
Výstupní rozpočet zahrnuje společně interní uvažování a viditelný text. Syrové uvažování je soukromé, proto požadujte vysvětlení nebo konečný artefakt potřebný pro uživatele a neočekávejte základní záznam. Délku odpovědi a pole úlohy stanovte podle toho, co se bude následně kontrolovat.
Při porovnání dokumentů požadujte zdrojové tvrzení, jeho stránku, podmínku, kterou stanovuje, a případný rozpor. U prototypu kódu určete přijímaný vstup, očekávaný výsledek a rozhraní k zachování. Navržený úsek požadujte odděleně od jeho předpokladů a ukázkových vstupů. Tyto požadavky definují kontrolovatelný výsledek namísto otevřeného experimentu bez kritéria dokončení.
Experimenty s podporou nástrojů
Používání nástrojů definovaných vývojářem probíhá ve smyčce modelu a aplikace. Aplikace popíše funkce, model vybere operaci a připraví argumenty a aplikace ji vykoná a vrátí výsledek. Vyhledání může dodat referenční informace; vykonávací nástroj může dodat, co se stalo při spuštění navrženého kódu. Před požadavkem na další odpověď uchovejte původní operaci a vrácený výsledek vzájemně propojené.
Oznámení rodiny 1.2 zdůrazňuje používání nástrojů k podrobnější kontrole vizuálních vstupů a generovaných artefaktů. To znamená, že prostředí poskytuje operaci kontroly nebo vykreslení. Samotný textový návrh není vykreslená stránka ani provedená interakce. Definujte, co nástroje vracejí, aby model mohl propojit zpětnou vazbu se skutečným požadavkem.
Strukturovaný výstup může uspořádat zjištění experimentu do dodaného schématu. Definujte názvy polí, požadované typy a zacházení s chybějícími hodnotami a u extrahovaných informací zachovejte identifikátory zdrojů. Syntakticky platný záznam a správná interpretace jsou různé vlastnosti; původní materiál ponechte dostupný pro kontrolu interpretace.
Omezení edice a návaznosti
Běžný chatový postup výrobce nevrací soukromý kontext uvažování k opětovnému přehrání externími volajícími. Při pokračování experimentu zachovejte viditelnou historii, zdrojová fakta a výsledky nástrojů a používejte pouze mechanismy návaznosti zdokumentované pro připojené rozhraní. Muse Spark nepodporuje logaritmické pravděpodobnosti, proto se nemají považovat za vestavěné skóre jistoty extrahovaného pole.
Zveřejněná tabulka kontextu a modalit patří k této pojmenované edici 1.2; nemá přebírat nastavení max z 1.3 ani její zvukové omezení. Prostudované zdroje neuvádějí samostatnou maximální kapacitu vstupních nebo výstupních tokenů nad rámec kontextu. Cíl prototypu, materiál a kontrolovatelný textový výsledek ponechte výslovně uvedené a zachovejte identitu Contributor i skutečné výsledky vrácené jeho nástroji.
Praktická úloha
Praktická úloha
Technický příklad v angličtině
Prototype a bounded state reducer
Propose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.Očekávaný výsledek
Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.Ověření výsledku
Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.2-contributor
meta/muse-spark-1.2-contributor
meta/muse-spark-1.2-contributorÚvod
Muse Spark 1.2 Contributor je samostatně pojmenovaná edice společnosti Meta s uvažováním pro prototypové a experimentální agentní postupy. Meta dokumentuje kontext 1 048 576 tokenů a multimodální vstup s textovým výstupem; edice zachovává vlastní identitu a úrovně uvažování bez max ze Standard 1.3.
- Přijímané vstupy
- Text
- Výsledky
- Text
Dostupné v Ailoot · vstupy a metody
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Vstup
text- Výstup
text- Výstupní formát
- json nebo SSE
| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity meta/muse-spark-1.2-contributor | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Minimální počet položek: 1 | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Příklady: system, user, assistant, tool, function Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model. Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID | Výchozí— |
Polemessages[].name | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá | Výchozí— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletemperature | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletop_p | Typnumber | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polestop | Typstring|string[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].type | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity function Závisí na modelu | Výchozí— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity Platí, když: nástroj typu funkce je dodán | Výchozí— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleresponse_format | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polereasoning | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleservice_tier | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleinstructions | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Výchozí— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Závisí na modelu | Výchozí— |
Polemodalities | Typstring[] | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity text | Výchozí— |
Poleprovider | Typobject | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno | Výchozí— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána | Výchozí— |
Kombinace vstupních materiálů
Text · text UTF8
messages[].content
Parametry a životní cyklus metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontraktpole zpráv se strukturou role/content |
Parametrfile_material | Kontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.
Délka kontextu není limitem výstupu.
Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.
Tarify
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
- Rychlý režim
- Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
- Režim flex
- Standardní sazba Při výběru režimu flex
- Maximální intenzita uvažování
- Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
- Intenzita uvažování · vysoká
- Standardní sazba Při vysoké intenzitě uvažování
- Intenzita uvažování · nízká
- Standardní sazba Při nízké intenzitě uvažování
- Intenzita uvažování · střední
- Standardní sazba Při střední intenzitě uvažování
- Intenzita uvažování · minimální
- Standardní sazba Při minimální intenzitě uvažování
- Intenzita uvažování · xhigh
- Standardní sazba Při intenzitě uvažování xhigh
Sazby Ailoot
Ceny podle konfigurace
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0004 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.000004 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0004 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.000004 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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-contributor", "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-contributor',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-contributor',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")
Přijímání a ukládání výsledků
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json nebo SSE
Uchovejte všechny dokončené výsledky
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.
Pokud je nutné ověřit původní odpověď
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
Pole odpovědi
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Chyby a další kroky
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
Aliasy cest metod
Použijte cesty metod uvedené výše.
Související ID modelů
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.2-contributor
meta/muse-spark-1.2-contributor
meta/muse-spark-1.2-contributorÚvod
Muse Spark 1.2 Contributor je samostatně pojmenovaná edice společnosti Meta s uvažováním pro prototypové a experimentální agentní postupy. Meta dokumentuje kontext 1 048 576 tokenů a multimodální vstup s textovým výstupem; edice zachovává vlastní identitu a úrovně uvažování bez max ze Standard 1.3.
- Přijímané vstupy
- Text
- Výsledky
- json · sse
Dostupné v Ailoot · vstupy a metody
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Vstup
text- Výstup
json,sse- Výstupní formát
- JSON nebo SSE
| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity meta/muse-spark-1.2-contributor | Výchozí— |
Polemessages | Typmessage[] | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemessages[].role | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Výchozí— |
Polemessages[].content | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity | Výchozí— |
Polestream | Typboolean | PožadavekVolitelné | Hodnoty a limity | Výchozífalse |
Kombinace vstupních materiálů
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
Parametry a životní cyklus metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy. |
Životní cyklus: synchronous_or_streamed
Tarify
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
- Rychlý režim
- Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
- Režim flex
- Standardní sazba Při výběru režimu flex
- Maximální intenzita uvažování
- Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)
- Intenzita uvažování · vysoká
- Standardní sazba Při vysoké intenzitě uvažování
- Intenzita uvažování · nízká
- Standardní sazba Při nízké intenzitě uvažování
- Intenzita uvažování · střední
- Standardní sazba Při střední intenzitě uvažování
- Intenzita uvažování · minimální
- Standardní sazba Při minimální intenzitě uvažování
- Intenzita uvažování · xhigh
- Standardní sazba Při intenzitě uvažování xhigh
Sazby Ailoot
Ceny podle konfigurace
Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.
| Konfigurace | Tabulka sazeb | Tokeny kontextu, více než | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetně | Poplatek |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguraceZákladní sazby za tokeny | Tabulka sazebZákladní sazba | Tokeny kontextu, více než— | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0004 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.000004 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
| KonfiguracePásmo délky požadavku 1 | Tabulka sazeb— | Tokeny kontextu, více než0 | Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní meze | Poplatek Vstup · Vstupní tokeny $0.0002 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0004 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.000004 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "meta/muse-spark-1.2-contributor",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-contributor', '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-contributor', '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))
Přijímání a ukládání výsledků
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON nebo SSE
Uchovejte všechny dokončené výsledky
Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.
Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.
Pokud je nutné ověřit původní odpověď
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
Pole odpovědi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Chyby a další kroky
| Odpověď | Podmínka | Další krok |
|---|---|---|
Odpověď400 · invalid_request_error | PodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametru | Další krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
Aliasy cest metod
Použijte cesty metod uvedené výše.
Související ID modelů
FAQ · Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
- Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2-contributor:text→textPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.2-contributor:text→json,sse- Jaká pole požadavek používá?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2-contributor:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.2-contributor:model,messages,max_tokens,stream- Jaké limity platí?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2-contributor:messages.min_items:1