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Meta: Muse Wonder

Markdown · JSON

Meta: Muse Wonder

Muse Wonder es el modelo de razonamiento multimodal de Meta para agentes de larga duración y tareas complejas de ingeniería. Lee texto, imágenes, vídeo, audio y documentos PDF en un contexto de 1.048.576 tokens y devuelve texto, con funciones publicadas de llamadas a herramientas, salida estructurada y esfuerzo de razonamiento configurable.

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 Wonder es el modelo de razonamiento de Meta para tareas que necesitan un plan sostenido sobre un conjunto considerable de pruebas. Sus entradas publicadas incluyen texto, imágenes, vídeo, audio y documentos PDF y su salida es texto. Por tanto, una sola tarea puede combinar un repositorio, una colección documental y pruebas visuales manteniendo un entregable escrito definido.

Planifique el trabajo en torno al artefacto requerido

Describa qué debe producir el trabajo y cómo se comprobará el resultado. Para una tarea de software, identifique el comportamiento que debe conservarse, los archivos pertinentes y los criterios de verificación. Para análisis documental, nombre la pregunta, las fuentes y la información que debería mantener el informe final.

El diseño publicado de agentes incluye planificación, subtareas delegadas, uso paralelo de herramientas y recuperación de errores. En una aplicación, conecte esas capacidades del modelo con un flujo de ejecución controlado: las herramientas realizan las acciones, las observaciones devueltas aportan pruebas y el siguiente paso del modelo utiliza esas observaciones. Conserve los hallazgos completados para que los pasos posteriores no pierdan las decisiones ya tomadas.

Trabaje con archivos y medios

El uso de ingeniería documentado de Muse Wonder abarca varios archivos en un repositorio existente. Proporcione un conjunto coherente de código y restricciones pertinentes, en lugar de un extracto desconectado cuando el cambio cruce límites de componentes. Solicite las interfaces afectadas y los pasos de verificación junto a las modificaciones propuestas.

Para trabajo visual o audiovisual, aporte el material que contiene las pruebas. Una captura puede aclarar un defecto de diseño; un vídeo puede mostrar una secuencia de interacción; un documento puede combinar texto, tablas y figuras. Indique qué debería extraer o explicar el modelo a partir de esas pruebas y solicite un resultado textual que conserve las observaciones útiles.

Razonamiento y salida estructurada

La configuración publicada de Muse Wonder incluye razonamiento obligatorio con niveles de esfuerzo minimal, low, medium, high, xhigh y max, con medium como valor predeterminado. Elija un ajuste según la profundidad de la tarea y especifique qué debería establecer la respuesta. Conserve los mismos criterios al comparar resultados con distintos niveles de esfuerzo.

Las llamadas a herramientas y la salida estructurada guiada por esquemas son funciones publicadas del modelo. Un flujo puede utilizarlas para solicitar hallazgos identificados, referencias de pruebas, un plan de cambios o una lista de resultados de verificación. Mantenga los campos consumidos por máquinas enfocados en el siguiente paso y conserve la explicación legible cuando un revisor necesite comprender una decisión.

Continuidad de contexto largo

La ventana de contexto publicada es de 1.048.576 tokens. Organice las entradas largas con nombres claros de fuentes y límites de secciones, y distinga las observaciones confirmadas de las suposiciones abiertas. Utilice el contexto para conservar decisiones importantes durante una tarea, en lugar de llenarlo de material no relacionado.

Un artefacto final útil identifica qué cambió, las pruebas utilizadas, las comprobaciones realizadas y las preguntas que aún requieren atención. Puede ser una revisión de repositorio, una propuesta de cambios en varios archivos o un análisis de un conjunto de documentos combinados. La salida textual de Muse Wonder describe y dirige el trabajo; la aplicación circundante proporciona la ejecución, las herramientas y el almacenamiento que lo convierten en un flujo completado.

  • Comprensión de texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, con salida de texto.
  • Contexto publicado de 1.048.576 tokens.
  • Planificación, delegación de subtareas, uso paralelo de herramientas y recuperación ante errores en el trabajo de agentes.
  • Flujos de ingeniería de software que abarcan varios archivos.
  • Razonamiento obligatorio con niveles de esfuerzo publicados y salida guiada por un esquema.
  • Tarea de ingeniería en varios archivos — Código pertinente, un resultado deseado y criterios de verificación. Un plan de cambios o una revisión coherentes entre los componentes afectados.
  • Agente controlado de ejecución prolongada — Un objetivo, un entorno de ejecución del agente y las observaciones de herramientas conservadas. Decisiones sucesivas vinculadas a un artefacto final que puede revisarse.
  • Investigación multimodal — Documentos y medios que contienen las pruebas para una pregunta concreta. Un análisis en forma de texto con observaciones vinculadas a sus fuentes.
  • Síntesis de un conjunto amplio de pruebas — Una colección organizada con fuentes identificadas y un contrato de salida. Un informe que conserva las conclusiones, las pruebas y los supuestos aún sin confirmar.
  • Contexto — Ventana de contexto publicada: 1.048.576 tokens.
  • Salida — El tipo de salida publicado es texto.
  • Razonamiento — El razonamiento es obligatorio; la fuente enumera los niveles de esfuerzo minimal, low, medium, high, xhigh y max.
  • Ejecución — Las herramientas y la aplicación que las integra ejecutan las acciones y conservan sus resultados.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-wonder

meta/muse-wonder

Meta /meta/muse-wonder

Primeros pasos

Muse Wonder es el modelo de razonamiento multimodal de Meta para agentes de larga duración y tareas complejas de ingeniería. Lee texto, imágenes, vídeo, audio y documentos PDF en un contexto de 1.048.576 tokens y devuelve texto, con funciones publicadas de llamadas a herramientas, salida estructurada y esfuerzo de razonamiento configurable.

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-wonder
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Conversación textual
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
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
Parámetrocontrol_scopeContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false.
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Alias de método: /chat/completions

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
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

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 $0.008 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.04 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 $0.008 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.04 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 SDK
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-wonder","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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-wonder", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

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-wonder

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

meta/muse-wonder

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

meta/muse-wonder

Meta /meta/muse-wonder

Primeros pasos

Muse Wonder es el modelo de razonamiento multimodal de Meta para agentes de larga duración y tareas complejas de ingeniería. Lee texto, imágenes, vídeo, audio y documentos PDF en un contexto de 1.048.576 tokens y devuelve texto, con funciones publicadas de llamadas a herramientas, salida estructurada y esfuerzo de razonamiento configurable.

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-wonder
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
Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default)

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 $0.008 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.04 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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 $0.008 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.04 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 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-wonder",
  "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-wonder', '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-wonder', '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-wonder

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

meta/muse-wonder

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

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

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

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-wonder: model, messages, stream

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

¿Qué límites se aplican?

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

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