Source: https://ailoot.ai/models/de-at/meta-muse-spark-1-3/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/meta-muse-spark-1-3/
Language: de-at

# Meta: Muse Spark 1.3

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## [Meta: Muse Spark 1.3](https://ailoot.ai/models/de-at/meta-muse-spark-1-3/)

Muse Spark 1.3 ist Metas multimodales Reasoning-Modell für lang laufende Agenten und Programmierabläufe. Es behält Quellen und frühere Ergebnisse im Blick, unterstützt einen Herstellerkontext von 1.048.576 Token und Reasoning-Stufen bis max in dieser Standard-Ausgabe und liefert Text und vorgeschlagene Werkzeugaktionen.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/de-at/meta-muse-spark-1-3/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/de-at/meta-muse-spark-1-3/#method-1)

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Muse Spark 1.3 ist Metas Reasoning-Modell für ausdauernde Agenten- und Programmierarbeit. Der Hersteller betont die Bewahrung von Kontext und früheren Ergebnissen bei umfangreichen Aufgaben, die Bearbeitung widersprüchlicher Quellen und die Erstellung eines fertigen Ergebnisses. Dieser Eintrag betrifft die Ausgabe Standard 1.3, zu deren dokumentierten Reasoning-Einstellungen max gehört; die gesondert benannte Contributor-Ausgabe hat eigene Einstellungsgrenzen.

Langfristige Agentenarbeit

Die Veröffentlichung beschreibt ein über unterschiedliche Agentenumgebungen trainiertes Modell, das Informationen sammelt, einen Plan bei veränderten Belegen überarbeitet und detaillierte Anforderungen durch eine mehrstufige Aufgabe hindurch bewahrt. Sie beschreibt auch einen verbesserten Umgang mit mehreren Abläufen in einem Gespräch, wobei eingehende Anfragen der jeweiligen Aufgabe zugeordnet werden. Eine nützliche Anfrage sollte Ziel, Quellen, Anforderungen und das als Abschluss geltende Artefakt definieren.

Stellen Sie für eine professionelle Dokumentaufgabe die Quellberichte bereit, benennen Sie die unbedingt zu erhaltenden Fakten und fordern Sie einen strukturierten Überblick mit Quellenpositionen an. Widersprechen sich die Quellen, fordern Sie die widersprüchlichen Aussagen gesondert sowie die zu ihrer Klärung benötigten Informationen an. Fügen Sie für eine Programmieraufgabe das gewünschte Verhalten, betroffene Module und relevanten Code hinzu; fordern Sie die vorgeschlagene Implementierung und die Belege an, die das beabsichtigte Ergebnis erkennbar machen würden.

Der Hersteller erklärt, dass 1.3 bei mehrdeutigen Anfragen nachfragt und bei Blockaden Nutzerhilfe sucht. Er beschreibt auch besseres Urteilsvermögen bei folgenreichen Aktionen. Das sind Verbesserungen des Modellverhaltens und kein Ersatz für die Ausführungskontrollen der Anwendung. Geben Sie dem Agenten die für seine Entscheidung benötigten Informationen und machen Sie das geforderte Ergebnis ausdrücklich klar.

Programmierung und multimodale Belege

Die Veröffentlichung konzentriert sich auf längere Programmieraufgaben, sauberere Ausgaben und weniger unnötige Gesprächsrunden gegenüber 1.2. Ein Coding-Agent-Ablauf kann einen Screenshot prüfen, den relevanten Code finden, eine Korrektur vorschlagen und die von seinen Werkzeugen zurückgegebenen Ausführungs- oder Render-Rückmeldungen nutzen. Geben Sie die kompatibel zu haltende Schnittstelle an und fordern Sie das geänderte Artefakt getrennt von Annahmen und Erklärung an.

Die offizielle Modelltabelle nennt Text-, Bild-, Video- und PDF-Eingaben mit Textausgabe und einem Kontext von 1.048.576 Token. Bilder oder Clips können sichtbare Belege neben der schriftlichen Aufgabe liefern. Eine Diagrammfrage sollte Achsen, Legenden und Einheiten bewahren; eine Screenshotfrage sollte das nachzubildende oder zu prüfende Verhalten benennen. Eine PDF-Frage kann eine quellenverknüpfte Extraktion oder einen Vergleich verlangen statt einer allgemeinen Zusammenfassung jeder Seite.

Der Hersteller weist ausdrücklich darauf hin, dass Audioverständnis in 1.3 nicht vollständig unterstützt wird und Antworten mit Audio schlechter ausfallen können. Das unterscheidet sich von der dokumentierten audiovisuellen Fähigkeit von 1.2. Auch das Textergebnis des Modells erzeugt ohne die umgebenden Anwendungswerkzeuge nicht selbst ein Bild, eine Sprachaufnahme oder eine fertige Datei.

Reasoning-Aufwand und Fortsetzung

Die dokumentierten Stufen sind minimal, low, medium, high, xhigh und max. Max ist Standard 1.3 vorbehalten. Muse Spark unterstützt das Abschalten von Reasoning mit none nicht; ohne Einstellung bleibt eine vom Modell bestimmte Reasoning-Stufe aktiv. Wählen Sie den Aufwand passend zum tatsächlichen Problem und lassen Sie Platz für internes Reasoning und das erforderliche schriftliche Ergebnis.

Reasoning-Token und sichtbare Token teilen sich das Ausgabebudget. Rohes internes Reasoning bleibt privat und wird nicht als gewöhnlicher lesbarer Text zurückgegeben. Der Hersteller unterscheidet sichtbaren Gesprächsverlauf von privater Reasoning-Fortsetzung: Seine Chatschnittstelle legt keine Spur offen, die externe Aufrufer erneut einspielen können, während sein anderer dokumentierter Gesprächsablauf verwaltete oder verschlüsselte Reasoning-Fortsetzung unterstützt. Bewahren Sie Quellen, sichtbare Nachrichten und tatsächliche Werkzeugergebnisse für eine Folgeanfrage, statt anzunehmen, dass alle Schnittstellen privates Reasoning identisch erhalten.

Werkzeuge und strukturierte Ergebnisse

Die Anwendung stellt entwicklerdefinierte Funktionsbeschreibungen bereit, das Modell erzeugt die erforderlichen Aufrufargumente, und die Anwendung führt jeden Aufruf aus und gibt das zugehörige Ergebnis zurück. Das Modell kann in einer Gesprächsrunde mehrere Funktionen anfordern. Geben Sie für jede ursprüngliche Operation das Ergebnis zurück, bevor Sie die nächste Schlussfolgerung anfordern, damit die Antwort tatsächlich abgerufene oder berechnete Informationen verwendet.

Der Hersteller dokumentiert gesondert eingebaute Suchwerkzeuge, die innerhalb seines angebundenen Dienstes ausgeführt werden. Entwicklerfunktionen und diese eingebauten Werkzeuge haben unterschiedliche Ausführungsweisen. Das Modell kann beurteilen, welche Informationen es benötigt; die Modellauswahl allein stellt jedoch keinen Repository-Zugriff, Browser oder private Informationsquelle bereit.

Strukturierte Ausgabe kann das Ergebnis auf ein vorgegebenes JSON-Schema beschränken. Definieren Sie die vom nächsten Schritt benötigten Felder und Typen sowie die Behandlung fehlender Quelleninformationen. Im strikten Schemamodus des Herstellers ist die Wurzel ein einfaches Objekt, jede Eigenschaft ist erforderlich und zusätzliche Eigenschaften sind ausgeschlossen; rekursive Schemata werden zurückgewiesen. Das sind Einschränkungen der strukturierten Herstellerschnittstelle und kein Beleg dafür, dass die Fakten in einem korrekt geformten Datensatz wahr sind.

Fordern Sie für ein nützliches fertiges Artefakt quellenbelegte Befunde, die vorgeschlagene Änderung oder das Dokument und ungeklärte Bedingungen getrennt an. Die gelesenen Quellen nennen über den dokumentierten Kontext hinaus keine unabhängige harte maximale Eingabe- oder Ausgabetokenkapazität. Halten Sie Identität Standard 1.3, Reasoning-Auswahl und Ergebnisse der angebundenen Ausführung während der gesamten Aufgabe ausdrücklich fest.

Praktische Aufgabe

### Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

```
Resolve conflicting project reports

Prepare 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.
```

#### Erwartetes Ergebnis

```
A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.
```

#### Ergebnis prüfen

```
Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.3`

[`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=chat)

Meta /`meta/muse-spark-1.3`

### Einstieg

Muse Spark 1.3 ist Metas multimodales Reasoning-Modell für lang laufende Agenten und Programmierabläufe. Es behält Quellen und frühere Ergebnisse im Blick, unterstützt einen Herstellerkontext von 1.048.576 Token und Reasoning-Stufen bis max in dieser Standard-Ausgabe und liefert Text und vorgeschlagene Werkzeugaktionen.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`text`

Ausgabeformat

json oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits meta/muse-spark-1.3 | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
| Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
| Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
| Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
| Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
| Parameter`output_modalities` | Vertragtext |
| Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull |

Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed`

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Denkaufwand · hoch

Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist

Denkaufwand · niedrig

Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist

Denkaufwand · max

Standardtarif Wenn der Denkaufwand max ist

Denkaufwand · mittel

Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist

Denkaufwand · minimal

Standardtarif Wenn der Denkaufwand minimal ist

Denkaufwand · xhigh

Standardtarif Wenn der Denkaufwand xhigh ist

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0085** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0003** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0085** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0003** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream

```bash
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", "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
```

```python
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',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"))
```

```python
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',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")
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=chat)

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

[`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=messages)

Meta /`meta/muse-spark-1.3`

### Einstieg

Muse Spark 1.3 ist Metas multimodales Reasoning-Modell für lang laufende Agenten und Programmierabläufe. Es behält Quellen und frühere Ergebnisse im Blick, unterstützt einen Herstellerkontext von 1.048.576 Token und Reasoning-Stufen bis max in dieser Standard-Ausgabe und liefert Text und vorgeschlagene Werkzeugaktionen.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

json · sse

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Eingabe

`text`

Ausgabe

`json`, `sse`

Ausgabeformat

JSON oder SSE

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits meta/muse-spark-1.3 | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF-8-Text

`Zeichenfolge messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`text_file_material` | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |

Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed`

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Denkaufwand · hoch

Standardtarif Wenn der Denkaufwand hoch ist

Denkaufwand · niedrig

Standardtarif Wenn der Denkaufwand niedrig ist

Denkaufwand · max

Standardtarif Wenn der Denkaufwand max ist

Denkaufwand · mittel

Standardtarif Wenn der Denkaufwand mittel ist

Denkaufwand · minimal

Standardtarif Wenn der Denkaufwand minimal ist

Denkaufwand · xhigh

Standardtarif Wenn der Denkaufwand xhigh ist

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0085** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0003** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0025** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0085** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.0003** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **—** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "meta/muse-spark-1.3",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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', '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
```

```python
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', '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))
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=messages)

FAQ · Meta: Muse Spark 1.3

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

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

Welche Felder verwendet die Anfrage?

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

Welche Grenzen gelten?

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

Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

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Ausgaben in der Historie

Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert.

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Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an.

Dokumente auf der Website

Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich.

[Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-at)

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