Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Muse Spark 1.3 Contributor adalah edisi penalaran dalam keluarga model Meta untuk agen dan pemrograman, yang ditujukan bagi alur kerja prototipe. Pembuatnya mencantumkan masukan teks, gambar, video, dan PDF, keluaran teks, serta konteks 1,048,576 token, dengan tingkat penalaran hingga xhigh, bukan max seperti pada Standard 1.3.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmeta/muse-spark-1.3-contributor - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmeta/muse-spark-1.3-contributor
Tentang model
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Muse Spark 1.3 Contributor adalah edisi bernama tersendiri dalam keluarga Muse Spark dari Meta untuk pembuatan prototipe dan eksperimen. Keluarga ini dirancang untuk pekerjaan berbasis agen dan pemrograman: siklus penggunaan alat dengan beberapa langkah, asisten perangkat lunak, serta penalaran atas bahan sumber yang besar. Pertahankan nama Contributor saat memilih edisi, alih-alih memperlakukannya sebagai entri Standard 1.3 dengan seluruh pengaturan dipindahkan tanpa perubahan.
Masukan dan konteks
Tabel model resmi mencantumkan teks, gambar, video, dan PDF sebagai masukan serta teks sebagai keluaran, dengan jendela konteks 1,048,576 token. Sebuah tugas dapat menggabungkan persyaratan tertulis, tangkapan layar, klip yang relevan, atau halaman dokumen, lalu meminta penjelasan tertulis, temuan terstruktur, atau usulan kode. Hasil teks model dapat menjadi artefak dalam aplikasi yang menaunginya; merender halaman atau menjalankan kode memerlukan lingkungan aplikasi tersebut.
Identifikasi setiap sumber dan perannya sebelum meminta hasil. Tugas prototipe antarmuka dapat memasangkan tangkapan layar dengan perilaku yang diinginkan dan fragmen kode yang sudah ada. Mintalah perbedaan yang terlihat, usulan perubahan implementasi, serta asumsi yang masih perlu diperjelas. Tugas dokumen dapat menentukan kolom yang perlu diekstrak dan meminta halaman atau kutipan pendukung di samping setiap temuan.
Pembuatnya menyatakan bahwa pemahaman audio pada versi 1.3 belum didukung sepenuhnya dan dapat menghasilkan respons dengan kualitas menurun. Perlakukan hal itu sebagai keterbatasan khusus versi ini, alih-alih menyalin kemampuan audio Muse Spark 1.2 atau model transkripsi bernama tersendiri ke dalam deskripsi ini.
Tingkat penalaran dan anggaran jawaban
Muse Spark menghasilkan penalaran internal sebelum jawaban yang terlihat. Tingkat upaya yang didokumentasikan dan berlaku di sini adalah minimal, low, medium, high, dan xhigh. Tingkat max secara khusus merupakan milik Standard Muse Spark 1.3 dan tidak tersedia untuk model Contributor. Menonaktifkan penalaran dengan none tidak didukung; menghilangkan pengaturan tersebut tetap membuat model melakukan penalaran pada tingkat yang ditentukan model.
Anggaran token keluaran mencakup penalaran internal dan teks yang terlihat. Karena itu, permintaan hasil tertulis yang panjang memerlukan ruang bagi keduanya, terutama pada tingkat upaya penalaran yang lebih tinggi. Penalaran internal mentah tetap bersifat privat, dan probabilitas log tidak didukung sebagai ukuran keyakinan. Mintalah penjelasan, kolom, atau kode akhir yang dibutuhkan tugas, alih-alih berasumsi bahwa jejak penalaran di baliknya akan dikembalikan sebagai teks yang dapat dibaca.
Untuk eksperimen ekstraksi atau pemformatan yang terfokus, tentukan rekaman dan bahan sumber secara tepat. Untuk masalah pemrograman atau visual dengan beberapa langkah, tentukan keputusan antara dan artefak akhir. Upaya penalaran yang lebih tinggi mengubah alokasi penalaran; hal itu sendiri tidak menentukan seperti apa hasil yang tuntas dan berguna.
Alat dan temuan terstruktur
Dokumentasi Muse Spark dari pembuatnya menjelaskan pemanggilan alat yang ditentukan pengembang dan keluaran terstruktur. Aplikasi menyediakan definisi alat, model menentukan operasi yang dibutuhkan dan menyiapkan argumennya, lalu aplikasi menjalankan setiap panggilan dan mengembalikan hasil yang sesuai. Jawaban berikutnya dapat menggunakan hasil tersebut untuk menentukan tindakan selanjutnya. Panggilan yang diusulkan berbeda dari operasi yang sudah selesai.
Dokumentasi yang sama membedakan alat pencarian bawaan yang terhubung dengan fungsi yang ditentukan pengembang. Pencarian atau eksekusi kode merupakan bagian dari lingkungan alat, bukan modalitas konten tambahan pada jawaban teks. Dalam prototipe, sediakan hanya operasi yang relevan dengan pertanyaan dan jelaskan hasil yang dikembalikan setiap operasi agar jawaban selanjutnya tetap terhubung dengan informasi yang benar-benar diambil atau dihitung.
Untuk ekstraksi terstruktur, tentukan nama kolom, informasi wajib, dan representasi nilai yang tidak tersedia. Rekaman praktis dapat memuat pengenal sumber, fakta yang diamati, interpretasi, dan pertanyaan yang masih perlu diperjelas. Pisahkan rekaman dari prosa opsional ketika aplikasi harus memproses kolom secara andal. Antarmuka skema pembuatnya menolak skema rekursif dan membatasi penyarangan hingga sepuluh tingkat. Mode ketatnya mewajibkan akar berupa objek biasa, setiap properti yang tercantum bersifat wajib, dan properti tambahan tidak diizinkan. Struktur yang sesuai tidak membuktikan kebenaran faktual.
Tugas prototipe yang berguna
Pilih satu alur kerja yang dapat menghasilkan artefak yang bisa diperiksa. Berikan persyaratan, contoh visual, serta kode yang menentukan perilaku saat ini. Mintalah perbandingan singkat, usulan fragmen yang telah direvisi, dan contoh yang membedakan perilaku yang diharapkan dari perilaku saat ini. Sertakan setiap hasil pencarian atau eksekusi yang dikembalikan aplikasi sebelum meminta penjelasan akhir.
Untuk prototipe yang berorientasi pada dokumen, berikan PDF dan pertanyaan yang perlu dijawab, lalu mintalah ringkasan dengan rujukan sumber atau tabel perbandingan. Untuk video, identifikasi peristiwa atau hubungan visual yang perlu diperiksa dan mintalah deskripsi berurutan beserta pengamatan pendukungnya. Tentukan panjang dan bagian jawaban akhir agar konteks model yang besar melayani pertanyaan yang sebenarnya.
Batas edisi dan kesinambungan
Contributor tetap merupakan edisi 1.3 bernama tersendiri, dengan konteks dan jenis masukan yang didokumentasikan. Panduan penalaran Meta membedakan riwayat percakapan biasa dengan pelestarian penalaran privat antar giliran: antarmuka percakapan pembuatnya tidak mengembalikan jejak privat tersebut kepada pemanggil eksternal. Simpan pesan yang terlihat, sumber, dan hasil alat yang dibutuhkan untuk tindak lanjut, alih-alih berasumsi bahwa setiap antarmuka meneruskan penalaran internal.
Sumber yang dibaca tidak menetapkan kapasitas maksimum keras tersendiri untuk token masukan atau keluaran di luar jendela konteks. Pertahankan edisi, persiapan masukan, dan artefak yang diminta, serta jaga agar eksekusi alat dan penyampaian teks akhir tetap terhubung dengan hasil yang benar-benar diperoleh dalam alur kerja prototipe.
Tugas praktis
Tugas praktis
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Prototype and test a text-only helper
Design a small Python prototype for an appointment reminder. Input records contain id and minutes_until_start. Return IDs where 0 <= minutes_until_start <= 30, preserving input order. Supply the function and cases at -1, 0, 30 and 31 minutes. Include a short note on assumptions; no calendar connection or reminder sending is available.Hasil yang diharapkan
A self-contained function, boundary-case assertions and explicit assumptions about input fields.Periksa hasil
Exactly the 0- and 30-minute records qualify, and the function does not send messages or assume calendar access.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.3-contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
meta/muse-spark-1.3-contributorMulai
Muse Spark 1.3 Contributor adalah edisi penalaran dalam keluarga model Meta untuk agen dan pemrograman, yang ditujukan bagi alur kerja prototipe. Pembuatnya mencantumkan masukan teks, gambar, video, dan PDF, keluaran teks, serta konteks 1,048,576 token, dengan tingkat penalaran hingga xhigh, bukan max seperti pada Standard 1.3.
- Masukan yang diterima
- Teks
- Hasil
- Teks
Tersedia di Ailoot · masukan & metode
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Masukan
text- Keluaran
text- Format keluaran
- json atau SSE
| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan meta/muse-spark-1.3-contributor | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Kombinasi bahan masukan
Teks · Teks UTF8
messages[].content
Parameter metode dan siklus hidup
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Kirim ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan batas keluaran.
File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.
Paket
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
- Mode Fast
- Tarif standar Saat mode fast dipilih
- Mode Flex
- Tarif standar Saat mode flex dipilih
- Upaya penalaran maksimum
- Tarif standar Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default
- Upaya penalaran · high
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai high
- Upaya penalaran · low
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai low
- Upaya penalaran · max
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai max
- Upaya penalaran · medium
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai medium
- Upaya penalaran · minimal
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai minimal
- Upaya penalaran · xhigh
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai xhigh
Tarif Ailoot
Harga menurut konfigurasi
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0004 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000004 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0004 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000004 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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-contributor", "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-contributor',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-contributor',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")
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json atau SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.
Jika respons asli perlu diperiksa
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
Kolom respons
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
Kesalahan dan langkah berikutnya
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3-contributor
Alias jalur metode
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
ID pemanggil terkait
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.3-contributor
meta/muse-spark-1.3-contributor
meta/muse-spark-1.3-contributorMulai
Muse Spark 1.3 Contributor adalah edisi penalaran dalam keluarga model Meta untuk agen dan pemrograman, yang ditujukan bagi alur kerja prototipe. Pembuatnya mencantumkan masukan teks, gambar, video, dan PDF, keluaran teks, serta konteks 1,048,576 token, dengan tingkat penalaran hingga xhigh, bukan max seperti pada Standard 1.3.
- Masukan yang diterima
- Teks
- Hasil
- json · sse
Tersedia di Ailoot · masukan & metode
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Masukan
text- Keluaran
json,sse- Format keluaran
- JSON atau SSE
| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan meta/muse-spark-1.3-contributor | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kombinasi bahan masukan
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
Parameter metode dan siklus hidup
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Paket
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
- Mode Fast
- Tarif standar Saat mode fast dipilih
- Mode Flex
- Tarif standar Saat mode flex dipilih
- Upaya penalaran maksimum
- Tarif standar Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default
- Upaya penalaran · high
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai high
- Upaya penalaran · low
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai low
- Upaya penalaran · max
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai max
- Upaya penalaran · medium
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai medium
- Upaya penalaran · minimal
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai minimal
- Upaya penalaran · xhigh
- Tarif standar Saat upaya penalaran bernilai xhigh
Tarif Ailoot
Harga menurut konfigurasi
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Biaya |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0004 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000004 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Biaya Masukan · Token masukan $0.0002 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.0004 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.000004 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "meta/muse-spark-1.3-contributor",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-contributor', '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-contributor', '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))
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON atau SSE
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.
Jika respons asli perlu diperiksa
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
Kolom respons
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
Kesalahan dan langkah berikutnya
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3-contributor
Alias jalur metode
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
ID pemanggil terkait
FAQ · Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
- Input dan hasil apa yang tersedia?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.3-contributor:text→textPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.3-contributor:text→json,sse- Kolom apa yang digunakan permintaan?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.3-contributor:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.3-contributor:model,messages,max_tokens,stream- Batasan apa yang berlaku?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.3-contributor:messages.min_items:1