Meta: Muse Spark 1.2
Muse Spark 1.2 je multimodální model společnosti Meta s uvažováním zaměřený na vizuální programování, grafy a audiovizuální porozumění. Prostřednictvím připojených nástrojů může převést dodané obrázky nebo video na návrh kódu webů a her s textovým výstupem a kontextem výrobce 1 048 576 tokenů.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmeta/muse-spark-1.2 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmeta/muse-spark-1.2
O modelu
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Muse Spark 1.2 je programátorsky zaměřená aktualizace Muse Spark 1.1 společnosti Meta s důrazem na multimodální porozumění a vizuální uvažování. Ukázky výrobce propojují obrázky a video s digitálními artefakty, například webovými stránkami a hrami, zatímco tabulka modelů uvádí kontext 1 048 576 tokenů a textový výstup. Tento záznam se týká Standard 1.2, který se liší od Contributor 1.2 i pozdější 1.3.
Vizuální programování
Vydání popisuje převod vizuálního rozvržení, hierarchie a stylu do funkčního kódu a následnou kontrolu výsledného artefaktu prostřednictvím nástrojů. Pro užitečnou úlohu dodejte obrázek nebo klip společně s chováním k implementaci. Snímek obrazovky může ukazovat vzhled, ale nechat interakce neurčené, proto pojmenujte ovládací prvky, stavy a očekávanou odezvu na akce uživatele, které má výsledek obsahovat.
Požadujte viditelnou strukturu, navrženou implementaci a předpoklady samostatně. Například úloha rekonstrukce stránky může vyžadovat pojmenované části a vizuální vztahy z reference a poté požadovat kód jedné vymezené interakce. Vykreslení a vyzkoušení tohoto kódu vyžaduje připojené prostředí; výsledný snímek obrazovky nebo zpětná vazba ze spuštění se mohou stát vstupem pro další opravu.
Výrobce uvádí porozumění grafům a vizuální uvažování i mimo generování kódu. U grafu zachovejte osy, jednotky a popisky a požadujte pozorování podporující každý závěr. U diagramu určete vztah k vysvětlení a označení zdrojů k zachování. U obrázku dokumentu odlišujte přepis viditelného znění od shrnutí nebo interpretace.
Prostorové a audiovizuální postupy
Oznámení 1.2 se také věnuje specializované robotické variantě a dvouúrovňovému systému plánování a akcí. Jde o odlišné experimentální komponenty: model vyšší úrovně uvažuje o scéně a dílčích úlohách, zatímco samostatná politika vision-language-action provádí akce nižší úrovně. Model Standard s textovým výstupem se nemá popisovat jako robotický akční člen jen proto, že vydání rodiny obsahuje takovou ukázku.
Pro verzi Standard tabulka modelů dokumentuje jako vstupy text, obrázky, video, zvuk a PDF. Audiovizuální úloha může požadovat událost nebo mluvenou podmínku relevantní k otázce a vrátit uspořádaný přehled podpůrného materiálu. Určete příslušný úsek a podobu odpovědi namísto požadavku na nesměrované shrnutí každé modality.
Příklady výrobce spojují porozumění videu, podrobné popisování obsahu a kontrolu s podporou nástrojů. Praktický postup může porovnat ukázku s jejím psaným postupem, požadovat viditelné shody a rozdíly a potom připravit textový výsledek pro pozdější krok aplikace. Generovaná próza, kód a strukturovaná zjištění jsou zdokumentovaným výstupem; generování obrázků nebo řeči patří samostatně pojmenovaným komponentám.
Nastavení uvažování a kontext
Muse Spark před vytvořením viditelného textu interně uvažuje. Zdokumentované úrovně úsilí platné pro 1.2 jsou minimal, low, medium, high a xhigh. Max patří ke Standard 1.3 a none není podporovaným způsobem vypnutí uvažování. Pokud úsilí není zadáno, model používá úroveň, kterou sám určí.
Kontext 1 048 576 tokenů může zachovat související zdrojový materiál a konverzaci, cíl a konečný artefakt však stále potřebují definici. U úlohy s dlouhými dokumenty určete otázku, označte každý zdroj a u extrahovaných informací ponechte jeho umístění. Tokeny uvažování a viditelné odpovědi sdílejí výstupní rozpočet, proto vyhraďte dostatek prostoru pro vysvětlení nebo kód, který úloha skutečně potřebuje.
Syrové interní uvažování se nezpřístupňuje jako běžný text. Chatové rozhraní výrobce také nepřenáší mezi tahy čitelný soukromý záznam pro externí volající; zachovejte viditelné zprávy, zdroje a vrácené výsledky nástrojů potřebné pro navazující dotaz. Logaritmické pravděpodobnosti nejsou podporovány, takže model tuto funkci nenabízí jako měřítko jistoty svých závěrů.
Nástroje a strukturované artefakty
Aplikace popisuje funkce vývojáře, model generuje navržená volání a argumenty a aplikace je vykonává a vrací výsledek každého volání. Model pak může zkontrolovat skutečnou zpětnou vazbu a vybrat další krok. Důraz vydání na zkoumání vizuálních vstupů i generovaných artefaktů závisí na tom, zda jsou tyto nástroje součástí prostředí.
Strukturovaný výstup může omezit text na definované schéma JSON. Záznam vizuální extrakce může obsahovat zdrojový obrázek, objekt nebo popisek, pozorovanou hodnotu a interpretaci. Revize kódu může určit dotčený symbol, neshodu a navrženou změnu. Striktní režim výrobce vyžaduje kořen typu běžného objektu, všechny uvedené vlastnosti povinné a další vlastnosti zakázané; rekurzivní schémata se odmítají.
Správnost artefaktu definujte prakticky: které podrobnosti zdroje musí zachovat, jak se má interakce chovat a jaká vrácená zpětná vazba by toto chování doložila. Prostudované zdroje neuvádějí nezávislé maximální kapacity vstupních nebo výstupních tokenů nad rámec kontextu modelu. Zachovejte edici Standard 1.2 a rozdíl mezi navrženým textovým artefaktem a výsledkem spuštění nebo vykreslení používaným k jeho kontrole.
Praktická úloha
Praktická úloha
Technický příklad v angličtině
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.Očekávaný výsledek
A bounded HTML/CSS section and a short explanation of stacking behavior and reading order.Ověření výsledku
At the proposed narrow breakpoint, the DOM order and visual order match and no horizontal overflow is introduced.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.2
meta/muse-spark-1.2Úvod
Muse Spark 1.2 je multimodální model společnosti Meta s uvažováním zaměřený na vizuální programování, grafy a audiovizuální porozumění. Prostřednictvím připojených nástrojů může převést dodané obrázky nebo video na návrh kódu webů a her s textovým výstupem a kontextem výrobce 1 048 576 tokenů.
- 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 | 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 $0.0025 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0085 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 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 $0.0025 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0085 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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", "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")
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
Aliasy cest metod
Použijte cesty metod uvedené výše.
Související ID modelů
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.2
meta/muse-spark-1.2Úvod
Muse Spark 1.2 je multimodální model společnosti Meta s uvažováním zaměřený na vizuální programování, grafy a audiovizuální porozumění. Prostřednictvím připojených nástrojů může převést dodané obrázky nebo video na návrh kódu webů a her s textovým výstupem a kontextem výrobce 1 048 576 tokenů.
- 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 | 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 $0.0025 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0085 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 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 $0.0025 / 1K tokenů Výstup · Výstupní tokeny $0.0085 / 1K tokenů Vstup · Čtení z mezipaměti $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
Příklady požadavků
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "meta/muse-spark-1.2",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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))
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
Aliasy cest metod
Použijte cesty metod uvedené výše.
Související ID modelů
FAQ · Meta: Muse Spark 1.2
- Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2:text→textPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.2:text→json,sse- Jaká pole požadavek používá?
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- Jaké limity platí?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2:messages.min_items:1