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Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

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Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Muse Spark 1.2 Contributor è un'edizione di ragionamento di Meta denominata separatamente per flussi sperimentali e di prototipazione con agenti. Meta documenta un contesto di 1.048.576 token e input multimodali con output testuale; l'edizione mantiene la propria identità e i livelli di ragionamento senza il max di Standard 1.3.

Informazioni sul modello

Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.

Muse Spark 1.2 Contributor è l'edizione sperimentale e di prototipazione della famiglia di ragionamento Muse Spark 1.2 di Meta. Mantieni l'identificatore Contributor separato da Standard 1.2 e dalle successive edizioni 1.3. La documentazione della famiglia del produttore descrive attività basate su agenti, assistenti software, ragionamento multimodale, uso degli strumenti e risultati testuali strutturati; non stabilisce una garanzia di prestazioni separata per Contributor a partire dalle dimostrazioni Standard.

Input e contesto documentati

Il produttore elenca testo, immagini, video, audio e PDF come modalità di input della versione 1.2 e testo come output, con un contesto di 1.048.576 token. Questa tabella definisce l'ambito documentato del modello del produttore. Il risultato può essere una spiegazione scritta, risultati strutturati o codice proposto; renderizzare un'interfaccia, creare una registrazione o eseguire un'altra azione esterna richiede un componente applicativo.

Per un prototipo, scegli un compito definito e fornisci il materiale necessario per esaminarne il risultato. Uno screenshot può accompagnare un requisito per un'interazione specifica. Un PDF può fornire le affermazioni da confrontare o estrarre. Un video può mostrare la sequenza visibile da descrivere, mentre una domanda audiovisiva deve identificare quale dettaglio parlato o visibile conta. Etichetta ogni fonte e richiedi le evidenze che sostengono la risposta.

La versione 1.2 descrive i punti di forza della famiglia nel trasformare materiale visivo in codice e nel ragionare su grafici o scene. Applicali come domini dei compiti anziché affermare che questa edizione Contributor riproduce ogni dimostrazione Standard. Una richiesta pratica può chiedere gli elementi di layout visibili in uno screenshot, un'implementazione proposta e le domande rimanenti sul comportamento non mostrato dall'immagine.

Ragionamento e preparazione del risultato

La guida al ragionamento di Muse Spark fornisce i livelli di impegno minimal, low, medium, high e xhigh per questa edizione. Max è specifico di Standard 1.3 e la disattivazione del ragionamento con none non è supportata. Senza un'impostazione esplicita, il modello usa comunque un livello di ragionamento determinato dal modello. Una piccola estrazione e un problema visivo o di programmazione su più passaggi possono quindi avere scelte di impegno diverse mantenendo la stessa identità 1.2 Contributor.

Il budget di output copre insieme ragionamento interno e testo visibile. Il ragionamento grezzo è privato, quindi richiedi la spiegazione o l'artefatto finale necessari all'utente anziché aspettarti la traccia sottostante. Imposta la lunghezza e i campi della risposta del compito in funzione di ciò che verrà esaminato in seguito.

Per un confronto di documenti, richiedi l'affermazione della fonte, la sua pagina, la condizione che stabilisce e ogni contraddizione. Per un prototipo di codice, specifica l'input accettato, il risultato atteso e l'interfaccia da mantenere. Chiedi il frammento proposto separatamente dalle sue ipotesi e dagli input di esempio. Questi requisiti definiscono un risultato revisionabile anziché un esperimento aperto senza criterio di completamento.

Esperimenti assistiti da strumenti

L'uso di strumenti definiti dallo sviluppatore segue un ciclo tra modello e applicazione. L'applicazione descrive le funzioni, il modello sceglie un'operazione e prepara gli argomenti e l'applicazione la esegue e restituisce il risultato. Una ricerca può fornire informazioni di riferimento; uno strumento di esecuzione può fornire ciò che è accaduto quando il codice proposto è stato eseguito. Mantieni associate l'operazione di origine e il risultato restituito prima di chiedere la risposta successiva.

L'annuncio della famiglia 1.2 pone l'accento sull'uso degli strumenti per esaminare più da vicino gli input visivi e gli artefatti generati. Ciò significa che l'ambiente fornisce l'operazione di ispezione o rendering. Una proposta testuale da sola non è una pagina renderizzata o un'interazione eseguita. Definisci ciò che gli strumenti restituiscono, così che il modello possa collegare il feedback al requisito effettivo.

L'output strutturato può organizzare i risultati dell'esperimento in uno schema fornito. Definisci i nomi dei campi, i tipi richiesti e la gestione dei valori mancanti, mantenendo gli identificatori delle fonti accanto alle informazioni estratte. Un record sintatticamente valido e un'interpretazione corretta sono proprietà diverse; conserva il materiale originale per controllare la seconda.

Limiti dell'edizione e della continuità

Il normale flusso chat del produttore non restituisce il contesto di ragionamento privato affinché i chiamanti esterni possano riprodurlo. Conserva cronologia visibile, fatti delle fonti ed esiti degli strumenti quando continui un esperimento e usa soltanto i meccanismi di continuità documentati per l'interfaccia collegata. Le probabilità logaritmiche non sono supportate per Muse Spark, quindi non vanno trattate come un punteggio di affidabilità integrato per un campo estratto.

La tabella pubblicata di contesto e modalità appartiene a questa edizione denominata 1.2; non deve ereditare l'impostazione max di 1.3 o la sua limitazione audio. Le fonti lette non dichiarano una capacità massima separata di token di input o output oltre il contesto. Mantieni espliciti l'obiettivo del prototipo, il materiale e il risultato testuale ispezionabile, conservando l'identità Contributor e i risultati effettivi restituiti dai suoi strumenti.

Caso pratico

Caso pratico

Esempio tecnico in inglese

Prototype a bounded state reducer

Propose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.

Risultato atteso

Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.

Verificare il risultato

Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.2-contributor

meta/muse-spark-1.2-contributor

Meta /meta/muse-spark-1.2-contributor

Introduzione

Muse Spark 1.2 Contributor è un'edizione di ragionamento di Meta denominata separatamente per flussi sperimentali e di prototipazione con agenti. Meta documenta un contesto di 1.048.576 token e input multimodali con output testuale; l'edizione mantiene la propria identità e i livelli di ragionamento senza il max di Standard 1.3.

Input accettati
Testo
Risultati
Testo

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Tipi di input
text
Tipi di output
text
Formato di output
json o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
meta/muse-spark-1.2-contributor
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limiti
Numero minimo di elementi: 1
Predefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Esempi: system, user, assistant, tool, function
Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello.
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito
Predefinito—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza
Predefinito—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoFacoltativoValori e limiti
Minimo: 1
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotemperatureTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotop_pTiponumberRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampostopTipostring|string[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].typeTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
function
Dipende dal modello
Predefinito—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
Si applica quando: Funzione fornita come strumento
Predefinito—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinito—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Camposervice_tierTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampoinstructionsTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Campo di compatibilità
Predefinito—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Dipende dal modello
Predefinito—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoFacoltativoValori e limiti
text
Predefinito—
CampoproviderTipoobjectRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra
Predefinito—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoFacoltativoValori e limiti
Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt
Predefinito—
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF8

messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages
Parametromaterial_typesContrattotext
ParametromessagesContrattoArray di messaggi con struttura role/content
Parametrofile_materialContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto
Parametrooptional_controlsContrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrocontrol_scopeContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati
Parametrooutput_modalitiesContrattotext
Parametrohosted_operationsContrattofalse
Parametromultimodal_input_bindingContrattonull

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Invia l’ID esatto del modello con messages.

La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.

Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
Sforzo di ragionamento · elevato
Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è elevato
Sforzo di ragionamento · basso
Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è basso
Sforzo di ragionamento · medio
Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è medio
Sforzo di ragionamento · minimo
Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è minimo
Sforzo di ragionamento · xhigh
Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è xhigh

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0002 / 1K token
Output · Token in output $0.0004 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.000004 / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0002 / 1K token
Output · Token in output $0.0004 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.000004 / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming 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-1.2-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-1.2-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-1.2-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")

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

meta/muse-spark-1.2-contributor

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

meta/muse-spark-1.2-contributor

Meta /meta/muse-spark-1.2-contributor

Introduzione

Muse Spark 1.2 Contributor è un'edizione di ragionamento di Meta denominata separatamente per flussi sperimentali e di prototipazione con agenti. Meta documenta un contesto di 1.048.576 token e input multimodali con output testuale; l'edizione mantiene la propria identità e i livelli di ragionamento senza il max di Standard 1.3.

Input accettati
Testo
Risultati
json · sse

Disponibile in Ailoot · input e metodi

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Tipi di input
text
Tipi di output
json, sse
Formato di output
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValori e limitiPredefinito
CampomodelTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
meta/muse-spark-1.2-contributor
Predefinito—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObbligatorioValori e limiti
user, assistant
Predefinito—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObbligatorioValori e limitiPredefinito—
CampostreamTipobooleanRequisitoFacoltativoValori e limitiPredefinitofalse
Combinazioni di materiali in input

Testo · Testo UTF-8

Stringa messages[].content

Parametri e ciclo di vita del metodo
ParametroContratto
Parametrocontent_typeContrattoapplication/json
ParametrorequiredContrattomodel, messages, max_tokens
Parametrooptional_controlsContrattostream
Parametromaterial_typesContrattotext
Parametrotext_file_materialContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio.

Ciclo di vita: synchronous_or_streamed

Tariffe

Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.

Modalità rapida
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità rapida
Modalità flex
Tariffa standard Quando è selezionata la modalità flex
Sforzo massimo di ragionamento
Tariffa standard Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l'adeguamento predefinito (default)
Sforzo di ragionamento · elevato
Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è elevato
Sforzo di ragionamento · basso
Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è basso
Sforzo di ragionamento · medio
Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è medio
Sforzo di ragionamento · minimo
Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è minimo
Sforzo di ragionamento · xhigh
Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è xhigh

Tariffe Ailoot

Prezzi per configurazione

Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.

ConfigurazioneListino delle tariffeToken di contesto, più diToken di contesto, fino al limite inclusoCosto
ConfigurazioneTariffe di base dei tokenListino delle tariffeTariffa baseToken di contesto, più di—Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0002 / 1K token
Output · Token in output $0.0004 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.000004 / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token
ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiestaListino delle tariffe—Token di contesto, più di0Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superioreCosto
Input · Token in input $0.0002 / 1K token
Output · Token in output $0.0004 / 1K token
Input · Lettura dalla cache $0.000004 / 1K token
Input · Scrittura nella cache — / 1K token
Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token

Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →

Esempi di richieste

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo
{
  "model": "meta/muse-spark-1.2-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-1.2-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-1.2-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))

Ricevi e salva i risultati

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva tutti i risultati completati

Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.

Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.

Se occorre verificare la risposta originale

Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.

Campi della risposta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errori e passaggi successivi
RispostaCondizionePassaggio successivo
Risposta400 · invalid_request_errorCondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validiPassaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione.

Alias

Alias del modello

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor

Alias dei percorsi dei metodi

Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.

ID di chiamata correlati

meta/muse-spark-1.2-contributor

FAQ · Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Quali input e risultati sono disponibili?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.2-contributor: text → text

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

Quali campi usa la richiesta?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.2-contributor: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta/muse-spark-1.2-contributor: model, messages, max_tokens, stream

Quali limiti si applicano?

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

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