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Meta: Muse Spark 1.2

Markdown · JSON

Meta: Muse Spark 1.2

Muse Spark 1.2 es el modelo de razonamiento multimodal de Meta centrado en programación visual, gráficos y comprensión audiovisual. Puede convertir imágenes o vídeo aportados en propuestas de código web y de juegos mediante herramientas conectadas, con salida de texto y un contexto de 1,048,576 tokens indicado por el fabricante.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Muse Spark 1.2 es una actualización de Muse Spark 1.1 de Meta centrada en programación, con énfasis en comprensión multimodal y razonamiento visual. Las demostraciones del fabricante conectan imágenes y vídeo con productos digitales como páginas web y juegos, mientras que su tabla de modelos indica un contexto de 1,048,576 tokens y salida de texto. Esta entrada corresponde a Standard 1.2, distinto de Contributor 1.2 y del posterior 1.3.

Programación visual

La publicación describe la traducción de la disposición, la jerarquía y el estilo visuales a código funcional y la posterior inspección del producto resultante mediante herramientas. Para una tarea útil, aporta la imagen o el clip junto al comportamiento que se debe implementar. Una captura de pantalla puede mostrar la apariencia, pero dejar sin especificar las interacciones; por tanto, indica los controles, los estados y la respuesta esperada a las acciones del usuario que debe incluir el resultado.

Pide por separado la estructura visible, la implementación propuesta y los supuestos. Por ejemplo, una tarea de reconstrucción de una página puede exigir las secciones identificadas y las relaciones visuales mostradas en la referencia y después pedir el código de una interacción definida. Renderizar y probar ese código requiere el entorno conectado; la captura de pantalla resultante o la información de ejecución puede convertirse en entrada para la siguiente corrección.

El fabricante identifica comprensión de gráficos y razonamiento visual más allá de la generación de código. Conserva los ejes, las unidades y las etiquetas de un gráfico y pide la observación que respalda cada conclusión. Para un diagrama, identifica la relación que se debe explicar y las etiquetas de origen que se deben conservar. Para una imagen documental, distingue la transcripción de la redacción visible de un resumen o una interpretación.

Flujos espaciales y audiovisuales

El anuncio 1.2 también trata una variante especializada en robótica y un sistema de planificación y acción de dos niveles. Son componentes experimentales diferenciados: un modelo de alto nivel razona sobre la escena y las subtareas, mientras que una política independiente de visión, lenguaje y acción realiza las acciones de bajo nivel. El modelo Standard con salida textual no debe describirse como un actuador robótico simplemente porque la publicación de la familia contenga esa demostración.

Para la versión Standard, la tabla de modelos documenta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF como entradas. Una tarea audiovisual puede pedir el suceso o la condición hablada pertinente para una pregunta y devolver un relato ordenado del material de apoyo. Identifica el segmento pertinente y la forma de la respuesta en lugar de pedir un resumen sin dirección de todas las modalidades.

Los ejemplos del fabricante combinan comprensión de vídeo, descripciones detalladas e inspección asistida por herramientas. Un flujo práctico puede comparar una demostración con su procedimiento escrito, pedir las coincidencias y diferencias visibles y preparar después un resultado textual para un paso posterior de la aplicación. La prosa generada, el código y los hallazgos estructurados son la salida documentada; la generación de imágenes o voz pertenece a componentes con nombres separados.

Ajustes de razonamiento y contexto

Muse Spark razona internamente antes de producir texto visible. Los niveles de esfuerzo documentados aplicables a 1.2 son minimal, low, medium, high y xhigh. Max pertenece a Standard 1.3 y none no es una forma admitida de desactivar el razonamiento. Cuando no se especifica esfuerzo, el modelo utiliza un nivel determinado por el propio modelo.

El contexto de 1,048,576 tokens puede conservar material de origen relacionado y conversación, pero el objetivo y el resultado final siguen necesitando una definición. Para una tarea documental extensa, identifica la pregunta, etiqueta cada fuente y conserva su ubicación junto a la información extraída. Los tokens de razonamiento y de respuesta visible comparten el presupuesto de salida, así que reserva suficiente espacio para la explicación o el código que necesita realmente la tarea.

El razonamiento interno sin procesar no se expone como texto ordinario. La interfaz de chat del fabricante tampoco traslada entre turnos una traza privada legible para quienes la invocan desde fuera; conserva los mensajes visibles, las fuentes y los resultados de herramientas devueltos necesarios para continuar. No se admiten probabilidades logarítmicas, por lo que el modelo no ofrece esa función como medida de confianza para sus conclusiones.

Herramientas y productos estructurados

La aplicación describe funciones del desarrollador, el modelo genera las llamadas y los argumentos propuestos, y la aplicación los ejecuta y devuelve el resultado de cada llamada. El modelo puede entonces examinar la información real recibida y elegir el siguiente paso. El énfasis de la publicación en examinar tanto las entradas visuales como los productos generados depende de que esas herramientas formen parte del entorno.

La salida estructurada puede restringir el texto a un esquema JSON definido. Un registro de extracción visual puede contener la imagen de origen, el objeto o etiqueta, el valor observado y la interpretación. Una revisión de código puede identificar el símbolo afectado, la discrepancia y el cambio propuesto. El modo estricto del fabricante exige una raíz de objeto simple, que todas las propiedades enumeradas sean obligatorias y que se desactiven las propiedades adicionales; se rechazan los esquemas recursivos.

Define la corrección del producto en términos prácticos: qué detalles de origen debe conservar, cómo debe comportarse una interacción y qué información devuelta establecería ese comportamiento. Las fuentes consultadas no proporcionan capacidades máximas independientes de entrada o de tokens de salida más allá del contexto del modelo. Conserva la edición Standard 1.2 y la diferencia entre un producto textual propuesto y el resultado de ejecución o renderizado utilizado para examinarlo.

Tarea práctica

Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

Implement a specified responsive layout

Draft semantic HTML and CSS for a product comparison section with a title, introduction and three feature columns. At narrow widths, stack the columns in the same reading order. Each column needs a heading and three bullet points. Use the placeholder copy supplied in your code and explain the breakpoint choice; return source only, without claiming a rendered result.

Resultado esperado

A bounded HTML/CSS section and a short explanation of stacking behavior and reading order.

Comprobar el resultado

At the proposed narrow breakpoint, the DOM order and visual order match and no horizontal overflow is introduced.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.2

meta/muse-spark-1.2

Meta /meta/muse-spark-1.2

Primeros pasos

Muse Spark 1.2 es el modelo de razonamiento multimodal de Meta centrado en programación visual, gráficos y comprensión audiovisual. Puede convertir imágenes o vídeo aportados en propuestas de código web y de juegos mediante herramientas conectadas, con salida de texto y un contexto de 1,048,576 tokens indicado por el fabricante.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
meta/muse-spark-1.2
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Ejemplos: system, user, assistant, tool, function
Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo.
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto
Predeterminado—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice
Predeterminado—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
function
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada
Predeterminado—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Campo de compatibilidad
Predeterminado—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
text
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra
Predeterminado—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parámetrocontrol_scopeContratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Esfuerzo de razonamiento · alto
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto
Esfuerzo de razonamiento · bajo
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es bajo
Esfuerzo de razonamiento · medio
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es medio
Esfuerzo de razonamiento · mínimo
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es mínimo
Esfuerzo de razonamiento · xhigh
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es xhigh

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0085 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0003 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0085 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0003 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKFlujo en Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

meta/muse-spark-1.2

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.2

meta/muse-spark-1.2

Meta /meta/muse-spark-1.2

Primeros pasos

Muse Spark 1.2 es el modelo de razonamiento multimodal de Meta centrado en programación visual, gráficos y comprensión audiovisual. Puede convertir imágenes o vídeo aportados en propuestas de código web y de juegos mediante herramientas conectadas, con salida de texto y un contexto de 1,048,576 tokens indicado por el fabricante.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipos de entrada
text
Tipos de salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
meta/muse-spark-1.2
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)
Esfuerzo de razonamiento · alto
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es alto
Esfuerzo de razonamiento · bajo
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es bajo
Esfuerzo de razonamiento · medio
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es medio
Esfuerzo de razonamiento · mínimo
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es mínimo
Esfuerzo de razonamiento · xhigh
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo de razonamiento es xhigh

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0085 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0003 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.0025 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0085 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0003 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "meta/muse-spark-1.2",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2

Alias de rutas de métodos

Usa las rutas de método indicadas arriba.

ID de modelo relacionados

meta/muse-spark-1.2

FAQ · Meta: Muse Spark 1.2
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.2: text → text

POST /v1/messages · meta/muse-spark-1.2: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.2: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta/muse-spark-1.2: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.2: messages.min_items: 1

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