Meta: Muse Spark 1.1
Muse Spark 1.1 הוא מודל ההסקה הרב-מודאלי של Meta לסוכנים, לשימוש במחשב ולתכנות. הוא עובד עם הקשר טקסטואלי וחזותי נרחב, מפיק טקסט ופעולות כלי מוצעות, וכולל הקשר יצרן של 1,048,576 טוקנים עם רמות הסקה עד xhigh.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmeta/muse-spark-1.1 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmeta/muse-spark-1.1
על המודל
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
Muse Spark 1.1 הוא מודל ההסקה הרב-מודאלי של Meta Superintelligence Labs לעבודת סוכנים, לתכנות ולתהליכי שימוש במחשב. הפרסום המקורי של היצרן מדגיש תכנון, תזמור, ניהול הקשר ושילוב ראיות חזותיות עם פעולות שמספקים כלים. הפלט המתועד הוא טקסט; היישום שסביב המודל מספק את הביצוע בפועל ואת התוצרים המרונדרים.
תכנון סוכנים והקשר ארוך
הפרסום מתאר התאמה לכלים מובנים, לפונקציות מותאמות ולסביבות סוכנים. כסוכן ראשי, המודל יכול לאסוף הקשר, לגבש תוכנית ולהאציל עבודה מוגדרת; בתפקיד מואצל, הוא עוקב אחר המשימה שנמסרה לו ויכול להציף מכשול. אלה יכולות המשמשות סביבת סוכנים, ולא אוסף של תת-סוכנים שנוצר אוטומטית מתשובת טקסט אחת.
טבלת המודלים של היצרן מציינת הקשר של 1,048,576 טוקנים. פרסום 1.1 מתאר זכירת עבודה קודמת ודחיסת המידע הדרוש לשלבים מאוחרים יותר. משימה שימושית צריכה לזהות את המטרה, חומר המקור והתוצר הסופי, תוך שימור מפורש של החלטות חשובות ותוצאות כלים. הקשר גדול עוזר לשמור מידע קשור יחד, אך אינו מגדיר באיזו דרישה התוצאה חייבת לעמוד.
לשאלת פרויקט ארוכה, תייגו את מסמכי המקור ובקשו את הדרישה הרלוונטית, מיקומה והתנאי שטרם נפתר. לתוכנית, בקשו את הפעולות בסדר הקשור למגבלות שסופקו וציינו איזו תוצאה תשלים כל שלב. שמרו את הממצאים והתוצאות הגלויים בבקשת המשך, במקום להניח שזיכרון לא מוגדר מכיל כל עובדה קודמת.
שימוש במחשב ותכנות
היצרן מתאר תהליכי מחשב במגוון יישומים משתנים, כשהמודל בוחר בין אינטראקציה ישירה עם הממשק ובין אוטומציה באמצעות סקריפטים בסביבה מחוברת. צילום מסך יכול לספק את המצב הגלוי והוראת טקסט יכולה להגדיר את מטרת המשתמש. בקשו את הפקד הרלוונטי, הפעולה המוצעת והראיות התומכות בה, ואז החזירו את המצב החדש בפועל אם הסביבה מבצעת את הפעולה הזאת.
לתכנות, הפרסום מתאר אבחון באגים, מימוש תכונות וטיפול בהסבות קוד. הדגמת הדיבוג שלו משלבת יצירת קוד, צילומי מסך, איתור כשל ובחינת התיקון. בקשה מעשית יכולה לספק את ההתנהגות שנכשלת, המקור המושפע והתוצאה הצפויה, ואז לבקש את השינוי המוצע תוך שמירה על הממשק הציבורי. הרצת קוד ושינוי קבצים נשארים פעולות שמספקים כלי היישום.
ספקו למודל את הקוד ואת ההצהרות הקובעים את ההתנהגות. להסבר, ספקו קלט שיש לעקוב אחריו; לשינוי, ציינו את התוצאה ואת המגבלות; למימוש חזותי, כללו את צילום המסך ואת האינטראקציות שהתמונה אינה מציגה. בקשו את התוצר בנפרד מהנחותיו ומהמשוב הדרוש לבחינתו.
קלטים רב-מודאליים
טבלת המודלים מתעדת קלט טקסט, תמונות, וידאו, אודיו ו-PDF ל-1.1, עם פלט טקסט. הפרסום מתאר כיתוב מפורט של תמונות ווידאו, יצירת קוד מחומר חזותי ושימוש בפרטים תפיסתיים לאורך תהליך ממושך. שאלת מסמך יכולה לבקש שדות המקושרים למקור או השוואה; שאלת וידאו יכולה לזהות את האירוע או הרצף שיש לתאר; שאלה אודיו-חזותית יכולה לציין איזה מידע מדובר וגלוי חשוב.
פלט המודל נשאר הסבר כתוב, תוצאה מובנית או קוד מוצע. תמונה שנוצרה, דיבור מסונתז או פעולה חיצונית שהושלמה דורשים רכיב המסופק בנפרד. שמרו על מזהי המקור, התוויות, היחידות והמקטעים הרלוונטיים, כדי שאפשר יהיה להשוות את תוצאת הטקסט לחומר המקורי.
הסקה, כלים ופלט מובנה
מדריך ההסקה של Muse Spark מתעד minimal, low, medium, high ו-xhigh למהדורה הזאת. Max הוא הגדרה מאוחרת יותר של Standard 1.3, ו-none אינו נתמך. הסקה מתרחשת גם בלי ערך מאמץ מפורש, ותקציב הפלט מכסה הן את ההסקה הפנימית הפרטית והן את התשובה הגלויה. הסקה גולמית והסתברויות לוגריתמיות אינן נחשפות כשדות ביטחון או הסבר רגילים.
קריאות לכלים שהמפתח מגדיר פועלות במחזור: היישום מספק פעולות, המודל מכין ארגומנטים, היישום מבצע כל קריאה ומחזיר את תוצאתה, והתשובה הבאה משתמשת בתוצאה. קריאה לכלי יכולה לבקש מידע או פעולה; היא אינה ראיה בפני עצמה שהפעולה הושלמה. שמרו על שיוך בין הקריאה המקורית לתוצאה לאורך השיחה.
היצרן מתעד גם טקסט מובנה המוגבל באמצעות סכמת JSON שסופקה. הגדירו את השדות שהיישום דורש ואת סוגיהם, ושמרו מידע מקור בנפרד מפרשנות כשהם משרתים מטרות שונות. צורה מובנית אינה מבססת נכונות עובדתית; המקורות המקוריים ותוצאות הכלים בפועל עדיין קובעים את תוכנה של תשובה שאפשר לבחון.
גבולות מהדורה והמשכיות
Muse Spark 1.1 נשאר מהדורה בפני עצמה. אין לייחס לו את שינויי התכנות הספציפיים של 1.2, את עדכוני ההתנהגות במשימות ממושכות של 1.3 ואת הגדרת max של Standard 1.3 רק מפני שהם שייכים לאותה משפחה. ממשק הצ׳אט של היצרן אינו נותן ליישומים חיצוניים הקוראים לממשק הסקה פרטית לשחזור, ולכן שמרו היסטוריה גלויה והשתמשו במנגנוני ההמשכיות שמציע הממשק המחובר.
המקורות שנקראו אינם מציינים קיבולות מרביות קשיחות נפרדות לטוקני קלט או פלט מעבר להקשר המתועד. הגדירו את תוצר הטקסט הדרוש ושמרו את הראיות הנדרשות לכל פעולה או מסקנה, תוך הבחנה בין התכנון והתפיסה של המודל ובין הסביבה המבצעת את פעולותיו המוצעות.
משימה מעשית
משימה מעשית
דוגמה טכנית באנגלית
Plan an approval workflow
Plan a document approval flow from these constraints: the author submits a draft; a reviewer must approve before the coordinator publishes; rejected drafts return to the author; publication needs a recorded approval ID. Give the ordered steps and evidence required at each transition. Mark any actor permission that the supplied rules do not define.התוצאה הצפויה
A numbered workflow with approval evidence, rejection path and unresolved permission questions.בדיקת התוצאה
Verify every publication path requires a recorded approval ID and rejection cannot skip review.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.1
meta/muse-spark-1.1התחלה
Muse Spark 1.1 הוא מודל ההסקה הרב-מודאלי של Meta לסוכנים, לשימוש במחשב ולתכנות. הוא עובד עם הקשר טקסטואלי וחזותי נרחב, מפיק טקסט ופעולות כלי מוצעות, וכולל הקשר יצרן של 1,048,576 טוקנים עם רמות הסקה עד xhigh.
- סוגי קלט נתמכים
- טקסט
- תוצאות
- טקסט
זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- סוגי קלט
text- סוגי פלט
text- פורמט פלט
- json או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות meta/muse-spark-1.1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות דוגמאות: system, user, assistant, tool, function תנאים: התפקידים האלה מיוצגים במפורש בטיפוסי התאימות בקוד המקור; מערך התפקידים המדויק נשאר ייחודי לכל מודל. תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring|content_part[]|null | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_calls | סוגtool_call[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].tool_call_id | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].name | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_content | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].reasoning_details | סוגobject|array | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmax_completion_tokens | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שדהstream_options.include_usage | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtemperature | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtop_p | סוגnumber | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהstop | סוגstring|string[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools | סוגfunction_tool[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].type | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.name | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.description | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtools[].function.parameters | סוגJSON_schema | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהtool_choice | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהparallel_tool_calls | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהresponse_format | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning_effort | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהreasoning | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהservice_tier | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהinstructions | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
שדהfunctions | סוגfunction[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהfunction_call | סוגstring|object | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהprompt_cache_options | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
שדהmodalities | סוגstring[] | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
שדהcache_control.ttl | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: 1h נדחה במיקומים המשמשים בפועל למטמון הנחיות | ברירת מחדל— |
שילובים של חומרי קלט
טקסט · טקסט UTF8
messages[].content
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרmessages | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
פרמטרfile_material | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
פרמטרcontrol_scope | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
פרמטרoutput_modalities | מפרטtext |
פרמטרhosted_operations | מפרטfalse |
פרמטרmultimodal_input_binding | מפרטnull |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
שלחו את מזהה המודל המדויק עם messages.
אורך ההקשר אינו תקרת פלט.
קובץ טקסט יכול לספק טקסט מילולי; קלטי תמונה/אודיו/אובייקט קובץ דורשים קישור מדויק.
תעריפים
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
- מצב מהיר
- תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
- מצב Flex
- תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
- מאמץ חשיבה מרבי
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)
- מאמץ חשיבה · high
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־high
- מאמץ חשיבה · low
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low
- מאמץ חשיבה · medium
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־medium
- מאמץ חשיבה · minimal
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־minimal
- מאמץ חשיבה · xhigh
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־xhigh
תעריפי Ailoot
מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0025 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0085 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0025 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0085 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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-1.1", "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-1.1',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-1.1',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")
קבלה ושמירה של תוצאות
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json או SSE
שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו כל בחירה ואת התוכן, קריאות הכלים וההנמקה שלה. ב-SSE הרכיבו עדכונים לפי אינדקס הבחירה/הכלי ושמרו את סיבת הסיום הסופית ואת השימוש.
כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהchoices[].index | סוגinteger |
שדהchoices[].message.content | סוגstring|null |
שדהchoices[].message.tool_calls | סוגtool_call[] |
שדהchoices[].message.reasoning_content | סוגstring |
שדהchoices[].message.reasoning_details | סוגobject|array |
שדהchoices[].finish_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
כינויים
כינויים למודל
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.1
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.1
meta/muse-spark-1.1התחלה
Muse Spark 1.1 הוא מודל ההסקה הרב-מודאלי של Meta לסוכנים, לשימוש במחשב ולתכנות. הוא עובד עם הקשר טקסטואלי וחזותי נרחב, מפיק טקסט ופעולות כלי מוצעות, וכולל הקשר יצרן של 1,048,576 טוקנים עם רמות הסקה עד xhigh.
- סוגי קלט נתמכים
- טקסט
- תוצאות
- json · sse
זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- סוגי קלט
text- סוגי פלט
json,sse- פורמט פלט
- JSON או SSE
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות meta/muse-spark-1.1 | ברירת מחדל— |
שדהmessages | סוגmessage[] | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].role | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
שדהmessages[].content | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהmax_tokens | סוגinteger | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
שדהstream | סוגboolean | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
שילובים של חומרי קלט
טקסט · טקסט UTF-8
מחרוזת messages[].content
פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, messages, max_tokens |
פרמטרoptional_controls | מפרטstream |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext |
פרמטרtext_file_material | מפרטקראו את מסמך UTF-8 בפועל והכניסו את הטקסט שלו לקלט שצוין או למחרוזת תוכן ההודעה. |
מחזור חיים: synchronous_or_streamed
תעריפים
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
- מצב מהיר
- תעריף רגיל כאשר נבחר מצב מהיר
- מצב Flex
- תעריף רגיל כאשר נבחר מצב flex
- מאמץ חשיבה מרבי
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)
- מאמץ חשיבה · high
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־high
- מאמץ חשיבה · low
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־low
- מאמץ חשיבה · medium
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־medium
- מאמץ חשיבה · minimal
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־minimal
- מאמץ חשיבה · xhigh
- תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־xhigh
תעריפי Ailoot
מחירים לפי תצורה
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | טוקנים בהקשר, יותר מ- | טוקנים בהקשר, עד וכולל | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי הבסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | טוקנים בהקשר, יותר מ-— | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0025 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0085 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
| תצורהרמת אורך בקשה 1 | טבלת תעריפים— | טוקנים בהקשר, יותר מ-0 | טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליון | חיוב קלט · טוקני קלט $0.0025 / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט $0.0085 / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון $0.0003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "meta/muse-spark-1.1",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-1.1', '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-1.1', '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))
קבלה ושמירה של תוצאות
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON או SSE
שמירת כל התוצאות שהושלמו
שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.
שמרו את כל בלוקי התוכן, חתימות החשיבה ומזהי השימוש בכלים בפועל. הרכיבו את כל עדכוני הבלוקים של SSE; בלוק הטקסט הראשון אינו הפלט המלא.
כשצריך לבדוק את התגובה המקורית
שמרו מזהי בקשות/תגובות וכותרות. לא מסופק URL כללי לאחזור משימת טקסט.
שדות התגובה
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהid | סוגstring |
שדהmodel | סוגstring |
שדהcontent[] | סוגtext|thinking|tool_use|other content block |
שדהstop_reason | סוגstring|null |
שדהusage | סוגobject |
שגיאות והשלבים הבאים
| תגובה | תנאי | השלב הבא |
|---|---|---|
תגובה400 · invalid_request_error | תנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים | השלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה. |
כינויים
כינויים למודל
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.1
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
FAQ · Meta: Muse Spark 1.1
- אילו קלטים ותוצאות זמינים?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.1:text→textPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.1:text→json,sse- באילו שדות הבקשה משתמשת?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.1:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.1:model,messages,max_tokens,stream- אילו מגבלות חלות?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.1:messages.min_items:1