Muse Spark 1.3 je model společnosti Meta s uvažováním pro dlouhodobou agentní a programátorskou práci. Výrobce zdůrazňuje zachování kontextu a dřívějších výsledků během rozsáhlých úloh, práci s rozpornými zdroji a vytváření dokončeného výstupu. Tento záznam označuje edici Standard 1.3, jejíž zdokumentovaná nastavení uvažování zahrnují max; samostatně pojmenovaná edice Contributor má vlastní hranice nastavení.
Dlouhodobá práce agentů
Vydání popisuje model trénovaný napříč různými agentními prostředími ke shromažďování informací, úpravě plánu při změně podkladů a zachování podrobných požadavků během vícekrokové úlohy. Popisuje také zlepšené zpracování několika pracovních postupů v jednom vlákně s přiřazováním příchozích požadavků k příslušné úloze. Užitečné zadání by mělo definovat cíl, zdroje, požadavky a artefakt, který se bude považovat za dokončení.
U odborné práce s dokumenty poskytněte zdrojové zprávy, určete fakta, která musí zůstat zachována, a požadujte strukturovaný přehled s umístěními ve zdrojích. Pokud jsou zdroje v rozporu, požadujte rozporná tvrzení samostatně a informace potřebné k jejich vyřešení. U programátorské úlohy přiložte zamýšlené chování, dotčené moduly a příslušný kód; požadujte navrženou implementaci a podklady, které by odlišily zamýšlený výsledek.
Výrobce uvádí, že 1.3 při nejednoznačném požadavku žádá upřesnění a při zablokování hledá pomoc uživatele. Popisuje také lepší úsudek u závažných akcí. Jde o zlepšení chování modelu, nikoli náhradu vykonávacích kontrol aplikace. Dodejte agentovi informace potřebné k rozhodnutí a požadovaný výsledek uveďte výslovně.
Programování a multimodální podklady
Vydání se oproti 1.2 zaměřuje na delší programátorské úlohy, čistší výstup a méně zbytečných tahů. Postup programátorského agenta může zkontrolovat snímek obrazovky, najít příslušný kód, navrhnout opravu a využít zpětnou vazbu ze spuštění nebo vykreslení vrácenou nástroji. Uveďte rozhraní, které musí zůstat kompatibilní, a požadujte změněný artefakt odděleně od jeho předpokladů a vysvětlení.
Oficiální tabulka modelů uvádí vstupy textu, obrázků, videa a PDF s textovým výstupem a kontextem 1 048 576 tokenů. Obrázky nebo klipy mohou dodávat viditelné podklady vedle psaného zadání. Otázka ke grafu by měla zachovat osy, legendy a jednotky; otázka ke snímku obrazovky by měla určit chování k reprodukci nebo kontrole. Otázka k PDF může požadovat extrakci propojenou se zdroji nebo porovnání namísto obecného shrnutí všech stránek.
Výrobce výslovně uvádí, že porozumění zvuku v 1.3 není plně podporováno a odpovědi obsahující zvuk se mohou zhoršit. To se liší od zdokumentovaných audiovizuálních schopností 1.2. Textový výsledek modelu také sám nevytváří obrázek, mluvenou nahrávku nebo hotový soubor bez nástrojů okolní aplikace.
Úsilí při uvažování a návaznost
Zdokumentované úrovně jsou minimal, low, medium, high, xhigh a max. Max je specifické pro Standard 1.3. Muse Spark nepodporuje vypnutí uvažování pomocí none; při vynechání nastavení zůstává úroveň uvažování určená modelem. Zvolte úsilí podle skutečného problému a ponechte prostor pro interní uvažování i požadovaný písemný výsledek.
Tokeny uvažování a viditelné tokeny sdílejí výstupní rozpočet. Syrové interní uvažování zůstává soukromé a nevrací se jako běžný čitelný text. Výrobce rozlišuje viditelnou historii konverzace a návaznost soukromého uvažování: jeho chatové rozhraní nezpřístupňuje záznam, který by externí volající mohli znovu přehrát, zatímco jeho jiný zdokumentovaný konverzační postup podporuje spravované nebo šifrované pokračování uvažování. Zachovejte zdroje, viditelné zprávy a skutečné výsledky nástrojů potřebné pro navazující dotaz a nepředpokládejte, že všechna rozhraní uchovávají soukromé uvažování stejně.
Nástroje a strukturované výstupy
Aplikace dodává popisy funkcí definovaných vývojářem, model vytváří potřebné argumenty volání a aplikace každé volání provádí a vrací související výsledek. Model může během jednoho tahu požádat o několik funkcí. Před požadavkem na další závěr vraťte výsledek každé původní operace, aby odpověď používala skutečně vyhledané nebo vypočtené informace.
Výrobce samostatně dokumentuje vestavěné vyhledávací nástroje vykonávané v jeho připojené službě. Funkce vývojáře a tyto vestavěné nástroje mají odlišné uspořádání vykonávání. Model může uvažovat o potřebných informacích, ale samotný výběr modelu neposkytuje přístup k repozitáři, prohlížeč nebo soukromý informační zdroj.
Strukturovaný výstup může omezit výsledek na dodané schéma JSON. Definujte pole a typy potřebné pro další krok a zacházení s chybějícími informacemi ve zdrojích. Ve striktním režimu schémat výrobce je kořenem běžný objekt, každá vlastnost je povinná a další vlastnosti jsou zakázány; rekurzivní schémata se odmítají. Jde o omezení strukturovaného rozhraní výrobce, nikoli důkaz pravdivosti faktů ve správně tvarovaném záznamu.
Pro užitečný konečný artefakt požadujte zjištění podložená zdroji, navrženou změnu nebo dokument a nevyřešené podmínky samostatně. Prostudované zdroje neuvádějí nezávislou pevnou maximální kapacitu vstupních nebo výstupních tokenů nad rámec zdokumentovaného kontextu. Během celé úlohy ponechte výslovně uvedenou identitu Standard 1.3, volbu uvažování a výsledky připojeného vykonávání.
", "aboutText": "Muse Spark 1.3 je model společnosti Meta s uvažováním pro dlouhodobou agentní a programátorskou práci. Výrobce zdůrazňuje zachování kontextu a dřívějších výsledků během rozsáhlých úloh, práci s rozpornými zdroji a vytváření dokončeného výstupu. Tento záznam označuje edici Standard 1.3, jejíž zdokumentovaná nastavení uvažování zahrnují max; samostatně pojmenovaná edice Contributor má vlastní hranice nastavení.\n\nDlouhodobá práce agentů\n\nVydání popisuje model trénovaný napříč různými agentními prostředími ke shromažďování informací, úpravě plánu při změně podkladů a zachování podrobných požadavků během vícekrokové úlohy. Popisuje také zlepšené zpracování několika pracovních postupů v jednom vlákně s přiřazováním příchozích požadavků k příslušné úloze. Užitečné zadání by mělo definovat cíl, zdroje, požadavky a artefakt, který se bude považovat za dokončení.\n\nU odborné práce s dokumenty poskytněte zdrojové zprávy, určete fakta, která musí zůstat zachována, a požadujte strukturovaný přehled s umístěními ve zdrojích. Pokud jsou zdroje v rozporu, požadujte rozporná tvrzení samostatně a informace potřebné k jejich vyřešení. U programátorské úlohy přiložte zamýšlené chování, dotčené moduly a příslušný kód; požadujte navrženou implementaci a podklady, které by odlišily zamýšlený výsledek.\n\nVýrobce uvádí, že 1.3 při nejednoznačném požadavku žádá upřesnění a při zablokování hledá pomoc uživatele. Popisuje také lepší úsudek u závažných akcí. Jde o zlepšení chování modelu, nikoli náhradu vykonávacích kontrol aplikace. Dodejte agentovi informace potřebné k rozhodnutí a požadovaný výsledek uveďte výslovně.\n\nProgramování a multimodální podklady\n\nVydání se oproti 1.2 zaměřuje na delší programátorské úlohy, čistší výstup a méně zbytečných tahů. Postup programátorského agenta může zkontrolovat snímek obrazovky, najít příslušný kód, navrhnout opravu a využít zpětnou vazbu ze spuštění nebo vykreslení vrácenou nástroji. Uveďte rozhraní, které musí zůstat kompatibilní, a požadujte změněný artefakt odděleně od jeho předpokladů a vysvětlení.\n\nOficiální tabulka modelů uvádí vstupy textu, obrázků, videa a PDF s textovým výstupem a kontextem 1 048 576 tokenů. Obrázky nebo klipy mohou dodávat viditelné podklady vedle psaného zadání. Otázka ke grafu by měla zachovat osy, legendy a jednotky; otázka ke snímku obrazovky by měla určit chování k reprodukci nebo kontrole. Otázka k PDF může požadovat extrakci propojenou se zdroji nebo porovnání namísto obecného shrnutí všech stránek.\n\nVýrobce výslovně uvádí, že porozumění zvuku v 1.3 není plně podporováno a odpovědi obsahující zvuk se mohou zhoršit. To se liší od zdokumentovaných audiovizuálních schopností 1.2. Textový výsledek modelu také sám nevytváří obrázek, mluvenou nahrávku nebo hotový soubor bez nástrojů okolní aplikace.\n\nÚsilí při uvažování a návaznost\n\nZdokumentované úrovně jsou minimal, low, medium, high, xhigh a max. Max je specifické pro Standard 1.3. Muse Spark nepodporuje vypnutí uvažování pomocí none; při vynechání nastavení zůstává úroveň uvažování určená modelem. Zvolte úsilí podle skutečného problému a ponechte prostor pro interní uvažování i požadovaný písemný výsledek.\n\nTokeny uvažování a viditelné tokeny sdílejí výstupní rozpočet. Syrové interní uvažování zůstává soukromé a nevrací se jako běžný čitelný text. Výrobce rozlišuje viditelnou historii konverzace a návaznost soukromého uvažování: jeho chatové rozhraní nezpřístupňuje záznam, který by externí volající mohli znovu přehrát, zatímco jeho jiný zdokumentovaný konverzační postup podporuje spravované nebo šifrované pokračování uvažování. Zachovejte zdroje, viditelné zprávy a skutečné výsledky nástrojů potřebné pro navazující dotaz a nepředpokládejte, že všechna rozhraní uchovávají soukromé uvažování stejně.\n\nNástroje a strukturované výstupy\n\nAplikace dodává popisy funkcí definovaných vývojářem, model vytváří potřebné argumenty volání a aplikace každé volání provádí a vrací související výsledek. Model může během jednoho tahu požádat o několik funkcí. Před požadavkem na další závěr vraťte výsledek každé původní operace, aby odpověď používala skutečně vyhledané nebo vypočtené informace.\n\nVýrobce samostatně dokumentuje vestavěné vyhledávací nástroje vykonávané v jeho připojené službě. Funkce vývojáře a tyto vestavěné nástroje mají odlišné uspořádání vykonávání. Model může uvažovat o potřebných informacích, ale samotný výběr modelu neposkytuje přístup k repozitáři, prohlížeč nebo soukromý informační zdroj.\n\nStrukturovaný výstup může omezit výsledek na dodané schéma JSON. Definujte pole a typy potřebné pro další krok a zacházení s chybějícími informacemi ve zdrojích. Ve striktním režimu schémat výrobce je kořenem běžný objekt, každá vlastnost je povinná a další vlastnosti jsou zakázány; rekurzivní schémata se odmítají. Jde o omezení strukturovaného rozhraní výrobce, nikoli důkaz pravdivosti faktů ve správně tvarovaném záznamu.\n\nPro užitečný konečný artefakt požadujte zjištění podložená zdroji, navrženou změnu nebo dokument a nevyřešené podmínky samostatně. Prostudované zdroje neuvádějí nezávislou pevnou maximální kapacitu vstupních nebo výstupních tokenů nad rámec zdokumentovaného kontextu. Během celé úlohy ponechte výslovně uvedenou identitu Standard 1.3, volbu uvažování a výsledky připojeného vykonávání.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technický příklad v angličtině
Resolve conflicting project reports\n\nPrepare a decision brief from these reports. Engineering E: migration scripts passed staging checks. Operations O: production backup restoration has not been rehearsed. Release policy P: rehearsal must pass before migration approval. State what is established, what blocks approval and the next evidence needed. Keep staging success separate from production readiness and cite E, O or P beside each point.A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.meta/muse-spark-1.3Muse Spark 1.3 je multimodální model společnosti Meta s uvažováním pro dlouhodobé agenty a programátorské postupy. Sleduje zdroje a předchozí výsledky, podporuje kontext výrobce 1 048 576 tokenů a úrovně uvažování až po max v této edici Standard a vrací text a návrhy akcí nástrojů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Muse Spark 1.3 je model společnosti Meta s uvažováním pro dlouhodobou agentní a programátorskou práci. Výrobce zdůrazňuje zachování kontextu a dřívějších výsledků během rozsáhlých úloh, práci s rozpornými zdroji a vytváření dokončeného výstupu. Tento záznam označuje edici Standard 1.3, jejíž zdokumentovaná nastavení uvažování zahrnují max; samostatně pojmenovaná edice Contributor má vlastní hranice nastavení.
Dlouhodobá práce agentů
Vydání popisuje model trénovaný napříč různými agentními prostředími ke shromažďování informací, úpravě plánu při změně podkladů a zachování podrobných požadavků během vícekrokové úlohy. Popisuje také zlepšené zpracování několika pracovních postupů v jednom vlákně s přiřazováním příchozích požadavků k příslušné úloze. Užitečné zadání by mělo definovat cíl, zdroje, požadavky a artefakt, který se bude považovat za dokončení.
U odborné práce s dokumenty poskytněte zdrojové zprávy, určete fakta, která musí zůstat zachována, a požadujte strukturovaný přehled s umístěními ve zdrojích. Pokud jsou zdroje v rozporu, požadujte rozporná tvrzení samostatně a informace potřebné k jejich vyřešení. U programátorské úlohy přiložte zamýšlené chování, dotčené moduly a příslušný kód; požadujte navrženou implementaci a podklady, které by odlišily zamýšlený výsledek.
Výrobce uvádí, že 1.3 při nejednoznačném požadavku žádá upřesnění a při zablokování hledá pomoc uživatele. Popisuje také lepší úsudek u závažných akcí. Jde o zlepšení chování modelu, nikoli náhradu vykonávacích kontrol aplikace. Dodejte agentovi informace potřebné k rozhodnutí a požadovaný výsledek uveďte výslovně.
Programování a multimodální podklady
Vydání se oproti 1.2 zaměřuje na delší programátorské úlohy, čistší výstup a méně zbytečných tahů. Postup programátorského agenta může zkontrolovat snímek obrazovky, najít příslušný kód, navrhnout opravu a využít zpětnou vazbu ze spuštění nebo vykreslení vrácenou nástroji. Uveďte rozhraní, které musí zůstat kompatibilní, a požadujte změněný artefakt odděleně od jeho předpokladů a vysvětlení.
Oficiální tabulka modelů uvádí vstupy textu, obrázků, videa a PDF s textovým výstupem a kontextem 1 048 576 tokenů. Obrázky nebo klipy mohou dodávat viditelné podklady vedle psaného zadání. Otázka ke grafu by měla zachovat osy, legendy a jednotky; otázka ke snímku obrazovky by měla určit chování k reprodukci nebo kontrole. Otázka k PDF může požadovat extrakci propojenou se zdroji nebo porovnání namísto obecného shrnutí všech stránek.
Výrobce výslovně uvádí, že porozumění zvuku v 1.3 není plně podporováno a odpovědi obsahující zvuk se mohou zhoršit. To se liší od zdokumentovaných audiovizuálních schopností 1.2. Textový výsledek modelu také sám nevytváří obrázek, mluvenou nahrávku nebo hotový soubor bez nástrojů okolní aplikace.
Úsilí při uvažování a návaznost
Zdokumentované úrovně jsou minimal, low, medium, high, xhigh a max. Max je specifické pro Standard 1.3. Muse Spark nepodporuje vypnutí uvažování pomocí none; při vynechání nastavení zůstává úroveň uvažování určená modelem. Zvolte úsilí podle skutečného problému a ponechte prostor pro interní uvažování i požadovaný písemný výsledek.
Tokeny uvažování a viditelné tokeny sdílejí výstupní rozpočet. Syrové interní uvažování zůstává soukromé a nevrací se jako běžný čitelný text. Výrobce rozlišuje viditelnou historii konverzace a návaznost soukromého uvažování: jeho chatové rozhraní nezpřístupňuje záznam, který by externí volající mohli znovu přehrát, zatímco jeho jiný zdokumentovaný konverzační postup podporuje spravované nebo šifrované pokračování uvažování. Zachovejte zdroje, viditelné zprávy a skutečné výsledky nástrojů potřebné pro navazující dotaz a nepředpokládejte, že všechna rozhraní uchovávají soukromé uvažování stejně.
Nástroje a strukturované výstupy
Aplikace dodává popisy funkcí definovaných vývojářem, model vytváří potřebné argumenty volání a aplikace každé volání provádí a vrací související výsledek. Model může během jednoho tahu požádat o několik funkcí. Před požadavkem na další závěr vraťte výsledek každé původní operace, aby odpověď používala skutečně vyhledané nebo vypočtené informace.
Výrobce samostatně dokumentuje vestavěné vyhledávací nástroje vykonávané v jeho připojené službě. Funkce vývojáře a tyto vestavěné nástroje mají odlišné uspořádání vykonávání. Model může uvažovat o potřebných informacích, ale samotný výběr modelu neposkytuje přístup k repozitáři, prohlížeč nebo soukromý informační zdroj.
Strukturovaný výstup může omezit výsledek na dodané schéma JSON. Definujte pole a typy potřebné pro další krok a zacházení s chybějícími informacemi ve zdrojích. Ve striktním režimu schémat výrobce je kořenem běžný objekt, každá vlastnost je povinná a další vlastnosti jsou zakázány; rekurzivní schémata se odmítají. Jde o omezení strukturovaného rozhraní výrobce, nikoli důkaz pravdivosti faktů ve správně tvarovaném záznamu.
Pro užitečný konečný artefakt požadujte zjištění podložená zdroji, navrženou změnu nebo dokument a nevyřešené podmínky samostatně. Prostudované zdroje neuvádějí nezávislou pevnou maximální kapacitu vstupních nebo výstupních tokenů nad rámec zdokumentovaného kontextu. Během celé úlohy ponechte výslovně uvedenou identitu Standard 1.3, volbu uvažování a výsledky připojeného vykonávání.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity meta/muse-spark-1.3 | 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— |
Text · text UTF8
messages[].content
| 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.
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
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 $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
set -eu\n: "${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", "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',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',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 nebo SSE
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.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| 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 |
| 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. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3
Použijte cesty metod uvedené výše.
meta/muse-spark-1.3Muse Spark 1.3 je multimodální model společnosti Meta s uvažováním pro dlouhodobé agenty a programátorské postupy. Sleduje zdroje a předchozí výsledky, podporuje kontext výrobce 1 048 576 tokenů a úrovně uvažování až po max v této edici Standard a vrací text a návrhy akcí nástrojů.
Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.
Muse Spark 1.3 je model společnosti Meta s uvažováním pro dlouhodobou agentní a programátorskou práci. Výrobce zdůrazňuje zachování kontextu a dřívějších výsledků během rozsáhlých úloh, práci s rozpornými zdroji a vytváření dokončeného výstupu. Tento záznam označuje edici Standard 1.3, jejíž zdokumentovaná nastavení uvažování zahrnují max; samostatně pojmenovaná edice Contributor má vlastní hranice nastavení.
Dlouhodobá práce agentů
Vydání popisuje model trénovaný napříč různými agentními prostředími ke shromažďování informací, úpravě plánu při změně podkladů a zachování podrobných požadavků během vícekrokové úlohy. Popisuje také zlepšené zpracování několika pracovních postupů v jednom vlákně s přiřazováním příchozích požadavků k příslušné úloze. Užitečné zadání by mělo definovat cíl, zdroje, požadavky a artefakt, který se bude považovat za dokončení.
U odborné práce s dokumenty poskytněte zdrojové zprávy, určete fakta, která musí zůstat zachována, a požadujte strukturovaný přehled s umístěními ve zdrojích. Pokud jsou zdroje v rozporu, požadujte rozporná tvrzení samostatně a informace potřebné k jejich vyřešení. U programátorské úlohy přiložte zamýšlené chování, dotčené moduly a příslušný kód; požadujte navrženou implementaci a podklady, které by odlišily zamýšlený výsledek.
Výrobce uvádí, že 1.3 při nejednoznačném požadavku žádá upřesnění a při zablokování hledá pomoc uživatele. Popisuje také lepší úsudek u závažných akcí. Jde o zlepšení chování modelu, nikoli náhradu vykonávacích kontrol aplikace. Dodejte agentovi informace potřebné k rozhodnutí a požadovaný výsledek uveďte výslovně.
Programování a multimodální podklady
Vydání se oproti 1.2 zaměřuje na delší programátorské úlohy, čistší výstup a méně zbytečných tahů. Postup programátorského agenta může zkontrolovat snímek obrazovky, najít příslušný kód, navrhnout opravu a využít zpětnou vazbu ze spuštění nebo vykreslení vrácenou nástroji. Uveďte rozhraní, které musí zůstat kompatibilní, a požadujte změněný artefakt odděleně od jeho předpokladů a vysvětlení.
Oficiální tabulka modelů uvádí vstupy textu, obrázků, videa a PDF s textovým výstupem a kontextem 1 048 576 tokenů. Obrázky nebo klipy mohou dodávat viditelné podklady vedle psaného zadání. Otázka ke grafu by měla zachovat osy, legendy a jednotky; otázka ke snímku obrazovky by měla určit chování k reprodukci nebo kontrole. Otázka k PDF může požadovat extrakci propojenou se zdroji nebo porovnání namísto obecného shrnutí všech stránek.
Výrobce výslovně uvádí, že porozumění zvuku v 1.3 není plně podporováno a odpovědi obsahující zvuk se mohou zhoršit. To se liší od zdokumentovaných audiovizuálních schopností 1.2. Textový výsledek modelu také sám nevytváří obrázek, mluvenou nahrávku nebo hotový soubor bez nástrojů okolní aplikace.
Úsilí při uvažování a návaznost
Zdokumentované úrovně jsou minimal, low, medium, high, xhigh a max. Max je specifické pro Standard 1.3. Muse Spark nepodporuje vypnutí uvažování pomocí none; při vynechání nastavení zůstává úroveň uvažování určená modelem. Zvolte úsilí podle skutečného problému a ponechte prostor pro interní uvažování i požadovaný písemný výsledek.
Tokeny uvažování a viditelné tokeny sdílejí výstupní rozpočet. Syrové interní uvažování zůstává soukromé a nevrací se jako běžný čitelný text. Výrobce rozlišuje viditelnou historii konverzace a návaznost soukromého uvažování: jeho chatové rozhraní nezpřístupňuje záznam, který by externí volající mohli znovu přehrát, zatímco jeho jiný zdokumentovaný konverzační postup podporuje spravované nebo šifrované pokračování uvažování. Zachovejte zdroje, viditelné zprávy a skutečné výsledky nástrojů potřebné pro navazující dotaz a nepředpokládejte, že všechna rozhraní uchovávají soukromé uvažování stejně.
Nástroje a strukturované výstupy
Aplikace dodává popisy funkcí definovaných vývojářem, model vytváří potřebné argumenty volání a aplikace každé volání provádí a vrací související výsledek. Model může během jednoho tahu požádat o několik funkcí. Před požadavkem na další závěr vraťte výsledek každé původní operace, aby odpověď používala skutečně vyhledané nebo vypočtené informace.
Výrobce samostatně dokumentuje vestavěné vyhledávací nástroje vykonávané v jeho připojené službě. Funkce vývojáře a tyto vestavěné nástroje mají odlišné uspořádání vykonávání. Model může uvažovat o potřebných informacích, ale samotný výběr modelu neposkytuje přístup k repozitáři, prohlížeč nebo soukromý informační zdroj.
Strukturovaný výstup může omezit výsledek na dodané schéma JSON. Definujte pole a typy potřebné pro další krok a zacházení s chybějícími informacemi ve zdrojích. Ve striktním režimu schémat výrobce je kořenem běžný objekt, každá vlastnost je povinná a další vlastnosti jsou zakázány; rekurzivní schémata se odmítají. Jde o omezení strukturovaného rozhraní výrobce, nikoli důkaz pravdivosti faktů ve správně tvarovaném záznamu.
Pro užitečný konečný artefakt požadujte zjištění podložená zdroji, navrženou změnu nebo dokument a nevyřešené podmínky samostatně. Prostudované zdroje neuvádějí nezávislou pevnou maximální kapacitu vstupních nebo výstupních tokenů nad rámec zdokumentovaného kontextu. Během celé úlohy ponechte výslovně uvedenou identitu Standard 1.3, volbu uvažování a výsledky připojeného vykonávání.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Požadavek | Hodnoty a limity | Výchozí |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožadavekPovinné | Hodnoty a limity meta/muse-spark-1.3 | 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 |
Text · text UTF-8
řetězec messages[].content
| 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
Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.
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 $0.0003 / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů |
Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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 nebo SSE
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.
Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| 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. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3
Použijte cesty metod uvedené výše.
Technický příklad v angličtině
Resolve conflicting project reports\n\nPrepare a decision brief from these reports. Engineering E: migration scripts passed staging checks. Operations O: production backup restoration has not been rehearsed. Release policy P: rehearsal must pass before migration approval. State what is established, what blocks approval and the next evidence needed. Keep staging success separate from production readiness and cite E, O or P beside each point.A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.