model

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Markdown · JSON

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.

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 /meta/muse-spark-1.3-contributor

Mulai

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
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
meta/muse-spark-1.3-contributor
Bawaan—
KolommessagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasan
Item minimum: 1
Bawaan—
Kolommessages[].roleJenisstringPersyaratanWajibNilai & 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[].contentJenisstring|content_part[]|nullPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].tool_callsJenistool_call[]PersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].tool_call_idJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan
Bawaan—
Kolommessages[].nameJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].reasoning_contentJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya
Bawaan—
Kolommessages[].reasoning_detailsJenisobject|arrayPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommax_tokensJenisintegerPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Minimum: 1
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolommax_completion_tokensJenisintegerPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Minimum: 1
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomstreamJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaanfalse
Kolomstream_options.include_usageJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomtemperatureJenisnumberPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtop_pJenisnumberPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomstopJenisstring|string[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomtoolsJenisfunction_tool[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtools[].typeJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
function
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomtools[].function.nameJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
Berlaku jika: alat fungsi disediakan
Bawaan—
Kolomtools[].function.descriptionJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomtools[].function.parametersJenisJSON_schemaPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaan—
Kolomtool_choiceJenisstring|objectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomparallel_tool_callsJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomresponse_formatJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomreasoning_effortJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolomreasoningJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomservice_tierJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolominstructionsJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kolom kompatibilitas
Bawaan—
KolomfunctionsJenisfunction[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomfunction_callJenisstring|objectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
Kolomprompt_cache_optionsJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Bergantung pada model
Bawaan—
KolommodalitiesJenisstring[]PersyaratanOpsionalNilai & batasan
text
Bawaan—
KolomproviderJenisobjectPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini
Bawaan—
Kolomcache_control.ttlJenisstringPersyaratanOpsionalNilai & batasan
Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan
Bawaan—
Kombinasi bahan masukan

Teks · Teks UTF8

messages[].content

Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages
Parametermaterial_typesKontraktext
ParametermessagesKontrakarray pesan dengan struktur role/content
Parameterfile_materialKontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan
Parameteroptional_controlsKontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting
Parameteroutput_modalitiesKontraktext
Parameterhosted_operationsKontrakfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraknull

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.

KonfigurasiJadwal tarifToken konteks, lebih dariToken konteks, hingga dan termasukBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarToken konteks, lebih dari—Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
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 1Jadwal tarif—Token konteks, lebih dari0Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
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

curlPython SDKAliran 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-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
KolomJenis
Kolomchoices[].indexJenisinteger
Kolomchoices[].message.contentJenisstring|null
Kolomchoices[].message.tool_callsJenistool_call[]
Kolomchoices[].message.reasoning_contentJenisstring
Kolomchoices[].message.reasoning_detailsJenisobject|array
Kolomchoices[].finish_reasonJenisstring|null
KolomusageJenisobject
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak validLangkah 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

meta/muse-spark-1.3-contributor

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

meta/muse-spark-1.3-contributor

Meta /meta/muse-spark-1.3-contributor

Mulai

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
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
meta/muse-spark-1.3-contributor
Bawaan—
KolommessagesJenismessage[]PersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolommessages[].roleJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
user, assistant
Bawaan—
Kolommessages[].contentJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Kolommax_tokensJenisintegerPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
KolomstreamJenisbooleanPersyaratanOpsionalNilai & batasanBawaanfalse
Kombinasi bahan masukan

Teks · Teks UTF-8

string messages[].content

Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontrakstream
Parametermaterial_typesKontraktext
Parametertext_file_materialKontrakBaca 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.

KonfigurasiJadwal tarifToken konteks, lebih dariToken konteks, hingga dan termasukBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarToken konteks, lebih dari—Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
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 1Jadwal tarif—Token konteks, lebih dari0Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atasBiaya
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

Isi permintaan JSON minimal yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 AndaPython · simpan hasil secara lengkap
{
  "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
KolomJenis
KolomidJenisstring
KolommodelJenisstring
Kolomcontent[]Jenistext|thinking|tool_use|other content block
Kolomstop_reasonJenisstring|null
KolomusageJenisobject
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak validLangkah 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

meta/muse-spark-1.3-contributor

FAQ · Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Input dan hasil apa yang tersedia?

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

POST /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, provider

POST /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

Rincian selengkapnya

Hubungkan Ailoot ke Claude Code, OpenCode, Hermes, atau aplikasi Anda.

Perusahaan dan portofolio proyeknya

Perusahaan dan portofolio proyeknya: jutaan pelanggan; penjualan miliaran setiap bulan.

Beli token dengan diskon.

Diskon langganan untuk pekerjaan rutin. Kode promo — hingga 50% untuk pembelian token.

Langganan
Pilih paket dengan diskon untuk permintaan rutin Anda.
Kode promo hingga 50%
Masukkan kode saat membeli. Harga dihitung ulang sesuai promosi aktif.
Biaya dalam riwayat
Model, token, dan jumlah tagihan disimpan untuk setiap permintaan.

Pilih langganan · Lihat harga model

Hubungkan API ke produk yang Anda jual.

SaaS, aplikasi, dan bot — sesuai penawaran dan perjanjian lisensi Ailoot. Untuk penjualan kembali, mintalah lisensi reseller.

Aplikasi komersial
Integrasikan pembuatan teks, gambar, video, dan suara dalam fitur berbayar layanan Anda.
Lisensi reseller
Kirim deskripsi proyek dan skema akses. Mintalah ketentuan penggunaan dan penjualan kembali secara tertulis.
Dokumen di situs
Penawaran, perjanjian lisensi, dan kebijakan pemrosesan data tersedia sebelum koneksi.

Minta lisensi reseller · Penawaran dan perjanjian lisensi