Source: https://ailoot.ai/models/he/meta-muse-spark-1-2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/meta-muse-spark-1-2/
Language: he

# Meta: Muse Spark 1.2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/meta-muse-spark-1-2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/meta-muse-spark-1-2/facts.json)

## [Meta: Muse Spark 1.2](https://ailoot.ai/models/he/meta-muse-spark-1-2/)

Muse Spark 1.2 הוא מודל ההסקה הרב-מודאלי של Meta עם דגש על תכנות חזותי, תרשימים והבנה אודיו-חזותית. הוא יכול להפוך תמונות או וידאו שסופקו לקוד מוצע לאתרים ולמשחקים באמצעות כלים מחוברים, עם פלט טקסט והקשר יצרן של 1,048,576 טוקנים.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/he/meta-muse-spark-1-2/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/he/meta-muse-spark-1-2/#method-1)

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

Muse Spark 1.2 הוא עדכון ממוקד תכנות ל-Muse Spark 1.1 של Meta, עם דגש על הבנה רב-מודאלית והסקה חזותית. הדגמות היצרן מקשרות תמונות ווידאו לתוצרים דיגיטליים כגון דפי אינטרנט ומשחקים, ואילו טבלת המודלים שלו מציינת הקשר של 1,048,576 טוקנים ופלט טקסט. רשומה זו עוסקת ב-Standard 1.2, בנפרד מ-Contributor 1.2 ומ-1.3 המאוחר יותר.

תכנות חזותי

הפרסום מתאר תרגום של פריסה, היררכיה וסגנון חזותיים לקוד עובד, ואז בחינת התוצר המתקבל באמצעות כלים. למשימה שימושית, ספקו את התמונה או קטע הווידאו יחד עם ההתנהגות שיש לממש. צילום מסך יכול להציג מראה אך עשוי להשאיר אינטראקציות לא מוגדרות, ולכן ציינו את הפקדים, המצבים והתגובה הצפויה לפעולות משתמש שהתוצאה צריכה לכלול.

בקשו בנפרד את המבנה הגלוי, המימוש המוצע וההנחות. לדוגמה, משימת שחזור דף יכולה לדרוש את הסעיפים בעלי השם ואת היחסים החזותיים המוצגים בתמונת הייחוס, ואז לבקש את הקוד לאינטראקציה מוגדרת אחת. רינדור הקוד והפעלתו דורשים את הסביבה המחוברת; צילום המסך או משוב ההרצה המתקבלים יכולים להפוך לקלט לתיקון הבא.

היצרן מציין הבנת תרשימים והסקה חזותית מעבר ליצירת קוד. שמרו על הצירים, היחידות והתוויות בתרשים ובקשו את התצפית התומכת בכל מסקנה. לתרשים סכמטי, זהו את הקשר שיש להסביר ואת תוויות המקור שיש לשמר. לתמונת מסמך, הבחינו בין תמלול הניסוח הגלוי ובין סיכום או פרשנות.

תהליכים מרחביים ואודיו-חזותיים

הכרזת 1.2 דנה גם בגרסה ייעודית לרובוטיקה ובמערכת תכנון ופעולה דו-רמתית. אלה רכיבים ניסיוניים נפרדים: מודל ברמה גבוהה מסיק לגבי הסצנה ומשימות המשנה, ואילו מדיניות ראייה-שפה-פעולה נפרדת מבצעת פעולות ברמה נמוכה. אין לתאר את מודל Standard בעל פלט הטקסט כמפעיל רובוטי רק מפני שפרסום המשפחה כולל את ההדגמה הזאת.

לגרסת Standard, טבלת המודלים מתעדת טקסט, תמונות, וידאו, אודיו וקובצי PDF כקלטים. משימה אודיו-חזותית יכולה לבקש את האירוע או התנאי המדובר הרלוונטיים לשאלה ולהחזיר תיאור מסודר של החומר התומך. זהו את המקטע הרלוונטי ואת צורת התשובה, במקום לבקש סיכום לא מכוון של כל מודאליות.

דוגמאות היצרן משלבות הבנת וידאו, כתיבת כיתובים מפורטים ובדיקה בסיוע כלים. תהליך מעשי יכול להשוות הדגמה לנוהל הכתוב שלה, לבקש את ההתאמות וההבדלים הגלויים ואז להכין תוצאת טקסט לשלב יישום מאוחר יותר. פרוזה, קוד וממצאים מובנים שנוצרו הם הפלט המתועד; יצירת תמונות או דיבור שייכת לרכיבים בעלי שם נפרד.

הגדרות הסקה והקשר

Muse Spark מסיק באופן פנימי לפני הפקת טקסט גלוי. רמות המאמץ המתועדות החלות על 1.2 הן minimal, low, medium, high ו-xhigh. Max שייך ל-Standard 1.3, ו-none אינו דרך נתמכת לכיבוי הסקה. כשלא מצוין מאמץ, המודל משתמש ברמה שהוא קובע.

הקשר של 1,048,576 טוקנים יכול לשמר חומר מקור ושיחה קשורים, אך עדיין צריך להגדיר את המטרה ואת התוצר הסופי. למשימת מסמך ארוכה, זהו את השאלה, תייגו כל מקור ושמרו את מיקומו לצד המידע שחולץ. טוקני ההסקה והתשובה הגלויה חולקים את תקציב הפלט, ולכן השאירו די מקום להסבר או לקוד שהמשימה צריכה בפועל.

הסקה פנימית גולמית אינה נחשפת כטקסט רגיל. ממשק הצ׳אט של היצרן גם אינו מעביר עקבה פרטית קריאה בין סבבי שיחה עבור יישומים חיצוניים הקוראים לממשק; שמרו את ההודעות הגלויות, המקורות ותוצאות הכלים שהוחזרו הדרושים לבקשת המשך. הסתברויות לוגריתמיות אינן נתמכות, ולכן המודל אינו מספק את התכונה הזאת כמדד ביטחון למסקנותיו.

כלים ותוצרים מובנים

היישום מתאר פונקציות שהמפתח מגדיר, המודל יוצר את הקריאות והארגומנטים המוצעים, והיישום מבצע את הקריאות ומחזיר את התוצאה לכל קריאה. המודל יכול אז לבחון את המשוב בפועל ולבחור את השלב הבא. הדגש של הפרסום על בחינת קלטים חזותיים ותוצרים שנוצרו תלוי בכך שהכלים האלה יהיו חלק מהסביבה.

פלט מובנה יכול להגביל את הטקסט לסכמת JSON מוגדרת. רשומת חילוץ חזותי יכולה להכיל את תמונת המקור, האובייקט או התווית, הערך שנצפה והפרשנות. סקירת קוד יכולה לזהות את הסמל המושפע, אי-ההתאמה והשינוי המוצע. המצב הקשיח של היצרן דורש שורש שהוא אובייקט רגיל, שכל המאפיינים הרשומים יהיו חובה ושמאפיינים נוספים יהיו מושבתים; סכמות רקורסיביות נדחות.

הגדירו את נכונות התוצר במונחים מעשיים: אילו פרטי מקור עליו לשמר, כיצד אינטראקציה צריכה להתנהג ואיזה משוב מוחזר יבסס את ההתנהגות הזאת. המקורות שנקראו אינם מספקים קיבולות מרביות עצמאיות לטוקני קלט או פלט מעבר להקשר המודל. שמרו על מהדורת Standard 1.2 ועל ההבדל בין תוצר טקסט מוצע ובין תוצאת ההרצה או הרינדור המשמשת לבחינתו.

משימה מעשית

### משימה מעשית

דוגמה טכנית באנגלית

```
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.
```

#### התוצאה הצפויה

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

#### בדיקת התוצאה

```
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`](https://ailoot.ai/models/he/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=chat)

Meta /`meta/muse-spark-1.2`

### התחלה

Muse Spark 1.2 הוא מודל ההסקה הרב-מודאלי של Meta עם דגש על תכנות חזותי, תרשימים והבנה אודיו-חזותית. הוא יכול להפוך תמונות או וידאו שסופקו לקוד מוצע לאתרים ולמשחקים באמצעות כלים מחוברים, עם פלט טקסט והקשר יצרן של 1,048,576 טוקנים.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות meta/muse-spark-1.2 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | 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— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string\|content_part[]\|null` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_calls` | סוג`tool_call[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].tool_call_id` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].name` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_content` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].reasoning_details` | סוג`object\|array` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`max_completion_tokens` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |
| שדה`stream_options.include_usage` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`temperature` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`top_p` | סוג`number` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`stop` | סוג`string\|string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools` | סוג`function_tool[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].type` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות function תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.name` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות חל כאשר: סופק כלי פונקציה | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.description` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tools[].function.parameters` | סוג`JSON_schema` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`tool_choice` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`parallel_tool_calls` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`response_format` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning_effort` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`reasoning` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`service_tier` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`instructions` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות שדה תאימות | ברירת מחדל— |
| שדה`functions` | סוג`function[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`function_call` | סוג`string\|object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt_cache_options` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תלוי במודל | ברירת מחדל— |
| שדה`modalities` | סוג`string[]` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות text | ברירת מחדל— |
| שדה`provider` | סוג`object` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra | ברירת מחדל— |
| שדה`cache_control.ttl` | סוג`string` | 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 |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`messages` | מפרטמערך הודעות במבנה role/content |
| פרמטר`file_material` | מפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| פרמטר`control_scope` | מפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים |
| פרמטר`output_modalities` | מפרטtext |
| פרמטר`hosted_operations` | מפרטfalse |
| פרמטר`multimodal_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 →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKהזרמה ב-Python

```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-1.2", "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
```

```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-1.2',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"))
```

```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-1.2',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")
```

### 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 |
| --- | --- |
| שדה`choices[].index` | סוגinteger |
| שדה`choices[].message.content` | סוגstring\|null |
| שדה`choices[].message.tool_calls` | סוגtool\_call\[\] |
| שדה`choices[].message.reasoning_content` | סוגstring |
| שדה`choices[].message.reasoning_details` | סוגobject\|array |
| שדה`choices[].finish_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | 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-1.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=chat)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=chat)

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

[`meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=messages)

Meta /`meta/muse-spark-1.2`

### התחלה

Muse Spark 1.2 הוא מודל ההסקה הרב-מודאלי של Meta עם דגש על תכנות חזותי, תרשימים והבנה אודיו-חזותית. הוא יכול להפוך תמונות או וידאו שסופקו לקוד מוצע לאתרים ולמשחקים באמצעות כלים מחוברים, עם פלט טקסט והקשר יצרן של 1,048,576 טוקנים.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות meta/muse-spark-1.2 | ברירת מחדל— |
| שדה`messages` | סוג`message[]` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].role` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות user, assistant | ברירת מחדל— |
| שדה`messages[].content` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`max_tokens` | סוג`integer` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדלfalse |

שילובים של חומרי קלט

**טקסט** · טקסט UTF-8

`מחרוזת messages[].content`

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, messages, max\_tokens |
| פרמטר`optional_controls` | מפרטstream |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext |
| פרמטר`text_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 →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה

```json
{
  "model": "meta/muse-spark-1.2",
  "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-1.2', '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
```

```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-1.2', '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))
```

### 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 |
| --- | --- |
| שדה`id` | סוגstring |
| שדה`model` | סוגstring |
| שדה`content[]` | סוגtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| שדה`stop_reason` | סוגstring\|null |
| שדה`usage` | 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-1.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=messages)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/he/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=messages)

FAQ · Meta: Muse Spark 1.2

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

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

באילו שדות הבקשה משתמשת?

`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`

אילו מגבלות חלות?

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

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

## קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי

בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.

קוד הנחה עד 50%

הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.

הוצאות בהיסטוריה

המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

[בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/)

## חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי

שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.

רישיון למכירה מחדש

שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.

מסמכים באתר

ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

[בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he)

## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה





Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.





החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.





Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.