מודלים

Meta: Muse Spark 1.3

Markdown · JSON

Meta: Muse Spark 1.3

Muse Spark 1.3 הוא מודל ההסקה הרב-מודאלי של Meta לסוכנים הפועלים לאורך זמן ולתהליכי תכנות. הוא עוקב אחר מקורות ותוצאות קודמות, תומך בהקשר יצרן של 1,048,576 טוקנים וברמות הסקה עד max במהדורת Standard זו, ומחזיר טקסט ופעולות כלי מוצעות.

על המודל

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

Muse Spark 1.3 הוא מודל ההסקה של Meta לעבודת סוכנים ותכנות מתמשכת. היצרן מדגיש שימור הקשר ותוצאות קודמות לאורך משימות ממושכות, התמודדות עם מקורות סותרים והפקת תוצר שהושלם. רשומה זו מתייחסת למהדורת Standard 1.3, שהגדרות ההסקה המתועדות שלה כוללות max; למהדורת Contributor בעלת השם הנפרד יש גבולות הגדרות משלה.

עבודת סוכן ממושכת

הפרסום מתאר מודל שאומן בסביבות סוכנים שונות לאיסוף מידע, לתיקון תוכנית כאשר הראיות משתנות ולשימור דרישות מפורטות לאורך משימה מרובת שלבים. הוא מתאר גם טיפול משופר בכמה תהליכים בשרשור אחד, כאשר בקשות נכנסות ממופות למשימה הרלוונטית. בקשה שימושית צריכה להגדיר את המטרה, המקורות, הדרישות והתוצר שייחשב כהשלמה.

למשימת מסמך מקצועית, ספקו את דוחות המקור, זהו אילו עובדות חייבות להישמר ובקשו תמצית מובנית עם מיקומי מקורות. אם המקורות סותרים, בקשו בנפרד את האמירות הסותרות ואת המידע הדרוש לפתרונן. למשימת תכנות, כללו את ההתנהגות המיועדת, המודולים המושפעים והקוד הרלוונטי; בקשו את המימוש המוצע ואת הראיות שיבדילו את התוצאה המיועדת.

היצרן אומר ש-1.3 מבקש הבהרה כשהבקשה עמומה ופונה לעזרת המשתמש כשהוא חסום. הוא מתאר גם שיקול דעת טוב יותר סביב פעולות בעלות השלכות. אלה שיפורים בהתנהגות המודל ולא תחליף לבקרות הביצוע של היישום. ספקו לסוכן את המידע הדרוש להחלטה והגדירו את התוצאה הדרושה במפורש.

תכנות וראיות רב-מודאליות

הפרסום מתמקד במשימות תכנות ארוכות יותר, בפלט נקי יותר ובפחות סבבי שיחה מיותרים בהשוואה ל-1.2. תהליך של סוכן תכנות יכול לבחון צילום מסך, לאתר את הקוד הרלוונטי, להציע תיקון ולהשתמש במשוב הרצה או רינדור שהכלים שלו מחזירים. ציינו את הממשק שחייב להישאר תואם ובקשו את התוצר ששונה בנפרד מהנחותיו ומההסבר שלו.

טבלת המודלים הרשמית מציינת קלט טקסט, תמונה, וידאו ו-PDF עם פלט טקסט והקשר של 1,048,576 טוקנים. תמונות או קטעי וידאו יכולים לספק ראיות גלויות לצד המשימה הכתובה. שאלת תרשים צריכה לשמור על צירים, מקרא ויחידות; שאלת צילום מסך צריכה לזהות את ההתנהגות שיש לשחזר או לבחון. שאלת PDF יכולה לבקש חילוץ או השוואה המקושרים למקור, במקום סיכום כללי של כל דף.

היצרן מציין במפורש שהבנת אודיו ב-1.3 אינה נתמכת במלואה ושתשובות הכוללות אודיו עלולות להיפגע באיכותן. הדבר נפרד מהיכולת האודיו-חזותית המתועדת של 1.2. תוצאת הטקסט של המודל גם אינה יוצרת בעצמה תמונה, הקלטה מדוברת או קובץ גמור בלי כלי היישום הסובבים.

מאמץ הסקה והמשכיות

הרמות המתועדות הן minimal, low, medium, high, xhigh ו-max. Max ייחודי ל-Standard 1.3. Muse Spark אינו תומך בכיבוי הסקה באמצעות none; השמטת ההגדרה משאירה רמת הסקה שהמודל קובע. בחרו את המאמץ לפי הבעיה בפועל והשאירו מקום גם להסקה הפנימית וגם לתוצאה הכתובה הדרושה.

טוקני ההסקה והטוקנים הגלויים חולקים את תקציב הפלט. ההסקה הפנימית הגולמית נשארת פרטית ואינה מוחזרת כטקסט קריא רגיל. היצרן מבחין בין היסטוריית שיחה גלויה ובין המשכיות הסקה פרטית: ממשק הצ׳אט שלו אינו חושף עקבה שיישומים חיצוניים הקוראים לממשק יכולים לשחזר, בעוד שתהליך השיחה האחר המתועד שלו תומך בהמשך הסקה מנוהל או מוצפן. שמרו את המקורות, ההודעות הגלויות ותוצאות הכלים בפועל הדרושים לבקשת המשך, במקום להניח שכל הממשקים שומרים הסקה פרטית באותה דרך.

כלים ותוצרים מובנים

היישום מספק תיאורי פונקציות שהמפתח מגדיר, המודל יוצר את ארגומנטי הקריאה הדרושים, והיישום מבצע כל קריאה ומחזיר את התוצאה המשויכת. המודל עשוי לבקש כמה פונקציות בסבב שיחה אחד. החזירו את התוצאה לכל פעולה מקורית לפני בקשת המסקנה הבאה, כדי שהתשובה תשתמש במידע שאוחזר או חושב בפועל.

היצרן מתעד בנפרד כלי חיפוש מובנים המבצעים פעולות בתוך השירות המחובר שלו. לפונקציות שהמפתח מגדיר ולכלים המובנים האלה יש סידורי ביצוע שונים. המודל יכול להסיק איזה מידע דרוש לו, אך בחירת המודל בלבד אינה מספקת גישה למאגר, דפדפן או מקור מידע פרטי.

פלט מובנה יכול להגביל את התוצאה לסכמת JSON שסופקה. הגדירו את השדות והסוגים הדרושים לשלב הבא ואת הטיפול במידע מקור חסר. במצב הסכמה הקשיח של היצרן, השורש הוא אובייקט רגיל, כל מאפיין נדרש ומאפיינים נוספים אינם מותרים; סכמות רקורסיביות נדחות. אלה מגבלות של הממשק המובנה של היצרן, ולא הוכחה שהעובדות בתוך רשומה בעלת מבנה תקין נכונות.

לתוצר סופי שימושי, בקשו בנפרד את הממצאים הנתמכים במקורות, את השינוי או המסמך המוצעים ואת התנאים שלא נפתרו. המקורות שנקראו אינם נותנים קיבולת מרבית קשיחה עצמאית לטוקני קלט או פלט מעבר להקשר המתועד. שמרו על זהות Standard 1.3, בחירת ההסקה ותוצאות הביצוע המחוברות מפורשות לאורך המשימה.

משימה מעשית

משימה מעשית

דוגמה טכנית באנגלית

Resolve conflicting project reports

Prepare a decision brief from these reports. Engineering E: migration scripts passed staging checks. Operations O: production backup restoration has not been rehearsed. Release policy P: rehearsal must pass before migration approval. State what is established, what blocks approval and the next evidence needed. Keep staging success separate from production readiness and cite E, O or P beside each point.

התוצאה הצפויה

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

בדיקת התוצאה

Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.3

meta/muse-spark-1.3

Meta /meta/muse-spark-1.3

התחלה

Muse Spark 1.3 הוא מודל ההסקה הרב-מודאלי של Meta לסוכנים הפועלים לאורך זמן ולתהליכי תכנות. הוא עוקב אחר מקורות ותוצאות קודמות, תומך בהקשר יצרן של 1,048,576 טוקנים וברמות הסקה עד max במהדורת Standard זו, ומחזיר טקסט ופעולות כלי מוצעות.

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
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
meta/muse-spark-1.3
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלות
מספר פריטים מזערי: ⁦1⁩
ברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים 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[].contentסוגstring|content_part[]|nullדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].tool_callsסוגtool_call[]דרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].tool_call_idסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
חל כאשר: role=tool; השתמשו במזהה שהוחזר בפועל
ברירת מחדל—
שדהmessages[].nameסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].reasoning_contentסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
חל כאשר: החזירו בהמשך את ההנמקה שהתקבלה בפועל כאשר המודל הזה משתמש בה
ברירת מחדל—
שדהmessages[].reasoning_detailsסוגobject|arrayדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmax_tokensסוגintegerדרישהרשותערכים ומגבלות
מינימום: ⁦1⁩
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmax_completion_tokensסוגintegerדרישהרשותערכים ומגבלות
מינימום: ⁦1⁩
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שדהstream_options.include_usageסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtemperatureסוגnumberדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtop_pסוגnumberדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהstopסוגstring|string[]דרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtoolsסוגfunction_tool[]דרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtools[].typeסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
function
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהtools[].function.nameסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
חל כאשר: סופק כלי פונקציה
ברירת מחדל—
שדהtools[].function.descriptionסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהtools[].function.parametersסוגJSON_schemaדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהtool_choiceסוגstring|objectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהparallel_tool_callsסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהresponse_formatסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהreasoning_effortסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהreasoningסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהservice_tierסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהinstructionsסוגstringדרישהרשותערכים ומגבלות
שדה תאימות
ברירת מחדל—
שדהfunctionsסוגfunction[]דרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהfunction_callסוגstring|objectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהprompt_cache_optionsסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תלוי במודל
ברירת מחדל—
שדהmodalitiesסוגstring[]דרישהרשותערכים ומגבלות
text
ברירת מחדל—
שדהproviderסוגobjectדרישהרשותערכים ומגבלות
תנאים: provider.options נדחה במסלול הטקסט הזה של Ultra
ברירת מחדל—
שדהcache_control.ttlסוגstringדרישהרשותערכים 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
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרmessagesמפרטמערך הודעות במבנה role/content
פרמטרfile_materialמפרטמסמך UTF-8 בפועל מוכנס כטקסט מילולי; לא מוסק מזהה קובץ
פרמטרoptional_controlsמפרטstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
פרמטרcontrol_scopeמפרטייחודי למודל; כלי פונקציות של המשתמש שונים מכלים מתארחים
פרמטרoutput_modalitiesמפרטtext
פרמטרhosted_operationsמפרטfalse
פרמטרmultimodal_input_bindingמפרטnull

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 · max
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־max
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.

תצורהטבלת תעריפיםטוקנים בהקשר, יותר מ-טוקנים בהקשר, עד וכוללחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסטוקנים בהקשר, יותר מ-—טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליוןחיוב
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 1טבלת תעריפים—טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליוןחיוב
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

curlPython SDKהזרמה ב-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-1.3", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
שדהסוג
שדהchoices[].indexסוגinteger
שדהchoices[].message.contentסוגstring|null
שדהchoices[].message.tool_callsסוגtool_call[]
שדהchoices[].message.reasoning_contentסוגstring
שדהchoices[].message.reasoning_detailsסוגobject|array
שדהchoices[].finish_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3

כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

מזהי מודלים קשורים IDs

meta/muse-spark-1.3

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

meta/muse-spark-1.3

Meta /meta/muse-spark-1.3

התחלה

Muse Spark 1.3 הוא מודל ההסקה הרב-מודאלי של Meta לסוכנים הפועלים לאורך זמן ולתהליכי תכנות. הוא עוקב אחר מקורות ותוצאות קודמות, תומך בהקשר יצרן של 1,048,576 טוקנים וברמות הסקה עד max במהדורת Standard זו, ומחזיר טקסט ופעולות כלי מוצעות.

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
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
meta/muse-spark-1.3
ברירת מחדל—
שדהmessagesסוגmessage[]דרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmessages[].roleסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
user, assistant
ברירת מחדל—
שדהmessages[].contentסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהmax_tokensסוגintegerדרישהחובהערכים ומגבלותברירת מחדל—
שדהstreamסוגbooleanדרישהרשותערכים ומגבלותברירת מחדלfalse
שילובים של חומרי קלט

טקסט · טקסט UTF-8

מחרוזת messages[].content

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, messages, max_tokens
פרמטרoptional_controlsמפרטstream
פרמטרmaterial_typesמפרטtext
פרמטרtext_file_materialמפרטקראו 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 · max
תעריף רגיל כאשר מאמץ החשיבה מוגדר ל־max
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.

תצורהטבלת תעריפיםטוקנים בהקשר, יותר מ-טוקנים בהקשר, עד וכוללחיוב
תצורהתעריפי הבסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסטוקנים בהקשר, יותר מ-—טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליוןחיוב
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 1טבלת תעריפים—טוקנים בהקשר, יותר מ-⁦0⁩טוקנים בהקשר, עד וכוללללא גבול עליוןחיוב
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

גוף JSON מינימלי ושלםcurl · השתמשו במסמך UTF-8 שלכםPython · שמרו את התוצאה המלאה
{
  "model": "meta/muse-spark-1.3",
  "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-1.3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

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
שדהסוג
שדהidסוגstring
שדהmodelסוגstring
שדהcontent[]סוגtext|thinking|tool_use|other content block
שדהstop_reasonסוגstring|null
שדהusageסוגobject
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3

כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

מזהי מודלים קשורים IDs

meta/muse-spark-1.3

FAQ · Meta: Muse Spark 1.3
אילו קלטים ותוצאות זמינים?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.3: text → text

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

באילו שדות הבקשה משתמשת?

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

POST /v1/messages · meta/muse-spark-1.3: model, messages, max_tokens, stream

אילו מגבלות חלות?

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

פרטים נוספים

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 · מחירי מודלים

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 · ההצעה והסכם הרישוי