modeller

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Markdown · JSON

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Muse Spark 1.3 Contributor er en ræsonnementsudgave i Metas agent- og kodefamilie til prototypeforløb. Producenten angiver tekst-, billed-, video- og PDF-input, tekstoutput og en kontekst på 1.048.576 tokens med ræsonnementsniveauer op til xhigh frem for Standard 1.3s max.

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

Muse Spark 1.3 Contributor er en særskilt navngiven udgave i Metas Muse Spark-familie til prototyper og eksperimenter. Familien er designet til agent- og kodearbejde: værktøjsløkker med flere trin, softwareassistenter og ræsonnement over omfattende kildemateriale. Bevar Contributor-navnet, når udgaven vælges, frem for at behandle den som Standard 1.3-posten med alle indstillinger overført uændret.

Input og kontekst

Den officielle modeltabel angiver tekst, billeder, video og PDF-filer som input og tekst som output med et kontekstvindue på 1.048.576 tokens. En opgave kan kombinere et skriftligt krav, et skærmbillede, et relevant klip eller dokumentsider og bede om en skriftlig forklaring, strukturerede fund eller foreslået kode. Modellens tekstresultat kan blive et artefakt i den omgivende applikation; at rendere en side eller køre kode kræver dette applikationsmiljø.

Identificér hver kilde og dens rolle, før du beder om et resultat. En grænsefladeprototype kan kombinere et skærmbillede med den ønskede adfærd og det eksisterende kodefragment. Bed om de synlige forskelle, den foreslåede implementeringsændring og de antagelser, der stadig skal afklares. En dokumentopgave kan definere de felter, der skal udtrækkes, og bede om den understøttende side eller passage ved siden af hvert fund.

Producenten bemærker, at lydforståelse i version 1.3 ikke er fuldt understøttet og kan give forringede svar. Behandl det som en versionsspecifik begrænsning frem for at overføre lydfunktionerne fra Muse Spark 1.2 eller en særskilt navngiven transskriptionsmodel til denne beskrivelse.

Ræsonnementsniveauer og svarbudget

Muse Spark genererer internt ræsonnement før sit synlige svar. De dokumenterede niveauer, der gælder her, er minimal, low, medium, high og xhigh. Niveauet max tilhører specifikt Standard Muse Spark 1.3 og er ikke tilgængeligt for Contributor-modeller. Deaktivering af ræsonnement med none understøttes ikke; udelades indstillingen, ræsonnerer modellen stadig på et niveau, den selv bestemmer.

Outputtokenbudgettet dækker både internt ræsonnement og synlig tekst. En anmodning om et langt skriftligt resultat kræver derfor plads til begge dele, især ved et højere ræsonnementsniveau. Det rå interne ræsonnement forbliver privat, og logsandsynligheder understøttes ikke som konfidensmål. Bed om den forklaring, de felter eller den endelige kode, opgaven kræver, frem for at antage, at det underliggende ræsonnementsspor returneres som læselig tekst.

Ved et afgrænset udtræknings- eller formateringseksperiment skal du definere den præcise post og kildematerialet. Ved et visuelt problem eller et kodeproblem med flere trin skal du definere de mellemliggende beslutninger og slutresultatet. Et højere ræsonnementsniveau ændrer tildelingen til ræsonnement; det definerer ikke i sig selv, hvad der udgør et fuldført, nyttigt resultat.

Værktøjer og strukturerede fund

Producentens Muse Spark-dokumentation beskriver udviklerdefinerede værktøjskald og struktureret output. Applikationen stiller værktøjsdefinitionerne til rådighed, modellen afgør, hvilken operation der kræves, og forbereder argumenterne, og applikationen udfører hvert kald og returnerer det tilsvarende resultat. Næste svar kan bruge resultaterne til at afgøre, hvad der skal ske derefter. Et foreslået kald er noget andet end en udført operation.

Samme dokumentation skelner mellem tilsluttede indbyggede søgeværktøjer og udviklerdefinerede funktioner. Søgning eller kodekørsel er en del af værktøjsmiljøet og ikke en yderligere indholdsmodalitet i tekstsvaret. I en prototype skal du kun stille de operationer til rådighed, der er relevante for spørgsmålet, og beskrive, hvad hver returnerer, så det efterfølgende svar fortsat er knyttet til faktisk hentet eller beregnet information.

Ved struktureret udtrækning skal du angive feltnavne, krævede oplysninger og repræsentation af manglende værdier. En praktisk post kan indeholde kildeidentifikatoren, den observerede oplysning, fortolkningen og det spørgsmål, der stadig skal afklares. Hold posten adskilt fra valgfri prosa, når en applikation skal behandle felterne pålideligt. Producentens skemagrænseflade afviser rekursive skemaer og begrænser indlejring til ti niveauer. Dens strikte tilstand kræver et almindeligt objekt som rod, at alle angivne egenskaber er påkrævede, og at ekstra egenskaber er forbudt. En matchende struktur fastslår ikke faktuel korrekthed.

En nyttig prototypeopgave

Vælg én arbejdsgang, der kan producere et artefakt, som kan undersøges. Vedlæg kravet, et visuelt eksempel og den kode, der bestemmer den aktuelle adfærd. Bed om en kort sammenligning, et foreslået revideret fragment og eksempler, der adskiller den forventede adfærd fra den aktuelle. Medtag eventuelle opslags- eller udførelsesresultater fra applikationen, før du beder om den endelige forklaring.

Ved en dokumentorienteret prototype skal du vedlægge PDF-filen og det spørgsmål, der skal besvares, og derefter bede om et kildeforbundet resumé eller en sammenligningstabel. Ved video skal du identificere den hændelse eller visuelle relation, der skal undersøges, og bede om en ordnet beskrivelse med de understøttende observationer. Definér det endelige svars længde og afsnit, så modellens store kontekst tjener det faktiske spørgsmål.

Grænser for udgave og kontinuitet

Contributor forbliver sin egen navngivne 1.3-udgave med den dokumenterede kontekst og de dokumenterede inputtyper. Metas ræsonnementsvejledning skelner mellem almindelig samtalehistorik og bevarelse af privat ræsonnement på tværs af samtaleture: producentens chatgrænseflade returnerer ikke dette private spor til eksterne kaldere. Bevar de synlige beskeder, kilder og værktøjsudfald, der kræves til en opfølgning, frem for at antage, at alle grænseflader viderefører internt ræsonnement.

De læste kilder angiver ikke en særskilt hård maksimal input- eller outputtokenkapacitet ud over kontekstvinduet. Bevar udgaven, inputforberedelsen og det ønskede artefakt, og hold værktøjsudførelse og endelig tekstlevering knyttet til de resultater, der faktisk er opnået i prototypeforløbet.

Praktisk opgave

Praktisk opgave

Teknisk eksempel på engelsk

Prototype and test a text-only helper

Design a small Python prototype for an appointment reminder. Input records contain id and minutes_until_start. Return IDs where 0 <= minutes_until_start <= 30, preserving input order. Supply the function and cases at -1, 0, 30 and 31 minutes. Include a short note on assumptions; no calendar connection or reminder sending is available.

Forventet resultat

A self-contained function, boundary-case assertions and explicit assumptions about input fields.

Kontrollér resultatet

Exactly the 0- and 30-minute records qualify, and the function does not send messages or assume calendar access.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.3-contributor

meta/muse-spark-1.3-contributor

Meta /meta/muse-spark-1.3-contributor

Start

Muse Spark 1.3 Contributor er en ræsonnementsudgave i Metas agent- og kodefamilie til prototypeforløb. Producenten angiver tekst-, billed-, video- og PDF-input, tekstoutput og en kontekst på 1.048.576 tokens med ræsonnementsniveauer op til xhigh frem for Standard 1.3s max.

Accepterede input
Tekst
Resultater
Tekst

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inputtyper
text
Outputtyper
text
Outputformat
json eller SSE
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
meta/muse-spark-1.3-contributor
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænser
Minimumsantal elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
Eksempler: system, user, assistant, tool, function
Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt.
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Afhænger af modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfritVærdier og grænser
function
Afhænger af modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
Gælder når: funktionsværktøj angivet
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfritVærdier og grænser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching
Standard—
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages
Parametermaterial_typesKontrakttext
ParametermessagesKontraktbeskedarray med strukturen role/content
Parameterfile_materialKontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes
Parameteroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer
Parameteroutput_modalitiesKontrakttext
Parameterhosted_operationsKontraktfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraktnull

Livscyklus: synchronous_or_streamed

Send det præcise model-ID med messages.

Kontekstlængde er ikke et outputloft.

En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.

Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ræsonneringsindsats · high
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high
Ræsonneringsindsats · low
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low
Ræsonneringsindsats · max
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til max
Ræsonneringsindsats · medium
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium
Ræsonneringsindsats · minimal
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er minimal
Ræsonneringsindsats · xhigh
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til xhigh

Ailoot-takster

Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

KonfigurationTakstplanKonteksttokens, mere endKonteksttokens, op til og medBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstKonteksttokens, mere end—Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0004 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0.000004 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning — / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens
KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1Takstplan—Konteksttokens, mere end0Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0004 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0.000004 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning — / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream
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-1.3-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-1.3-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-1.3-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")

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3-contributor

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

meta/muse-spark-1.3-contributor

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.3-contributor

meta/muse-spark-1.3-contributor

Meta /meta/muse-spark-1.3-contributor

Start

Muse Spark 1.3 Contributor er en ræsonnementsudgave i Metas agent- og kodefamilie til prototypeforløb. Producenten angiver tekst-, billed-, video- og PDF-input, tekstoutput og en kontekst på 1.048.576 tokens med ræsonnementsniveauer op til xhigh frem for Standard 1.3s max.

Accepterede input
Tekst
Resultater
json · sse

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inputtyper
text
Outputtyper
json, sse
Outputformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
meta/muse-spark-1.3-contributor
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content som streng

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontraktstream
Parametermaterial_typesKontrakttext
Parametertext_file_materialKontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng.

Livscyklus: synchronous_or_streamed

Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats
Ræsonneringsindsats · high
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til high
Ræsonneringsindsats · low
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til low
Ræsonneringsindsats · max
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til max
Ræsonneringsindsats · medium
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til medium
Ræsonneringsindsats · minimal
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er minimal
Ræsonneringsindsats · xhigh
Standardpris Når ræsonneringsindsatsen er sat til xhigh

Ailoot-takster

Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

KonfigurationTakstplanKonteksttokens, mere endKonteksttokens, op til og medBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstKonteksttokens, mere end—Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0004 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0.000004 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning — / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens
KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1Takstplan—Konteksttokens, mere end0Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0004 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0.000004 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning — / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet
{
  "model": "meta/muse-spark-1.3-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-1.3-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-1.3-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))

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3-contributor

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

meta/muse-spark-1.3-contributor

FAQ · Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Hvilke input og resultater er tilgængelige?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.3-contributor: text → text

POST /v1/messages · meta/muse-spark-1.3-contributor: text → json, sse

Hvilke felter bruger anmodningen?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.3-contributor: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta/muse-spark-1.3-contributor: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grænser gælder?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.3-contributor: messages.min_items: 1

Flere oplysninger

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement
Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.
Rabatkode på op til 50%
Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.
Udgifter i historikken
Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

Vælg abonnement · Se modelpriser

Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation
Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.
Licens til forhandlere
Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.
Dokumenter på websitet
Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

Anmod om forhandlerlicens · Tilbudsvilkår og licensaftale