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.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmeta/muse-spark-1.3 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmeta/muse-spark-1.3
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-1.3התחלה
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
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות meta/muse-spark-1.3 | 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 · 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.
| 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-1.3", "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
| 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-1.3
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.3
meta/muse-spark-1.3התחלה
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
| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות meta/muse-spark-1.3 | 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 · 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.
| 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 $0.0003 / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
דוגמאות לבקשות
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "meta/muse-spark-1.3",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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
| 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-1.3
כינויים לנתיבי שיטות
השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.
מזהי מודלים קשורים IDs
FAQ · Meta: Muse Spark 1.3
- אילו קלטים ותוצאות זמינים?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.3:text→textPOST /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,providerPOST /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