Source: https://ailoot.ai/models/it/meta-muse-spark-1-3-contributor/ Canonical: https://ailoot.ai/models/it/meta-muse-spark-1-3-contributor/ Language: it # Meta: Muse Spark 1.3 Contributor [Markdown](https://ailoot.ai/models/it/meta-muse-spark-1-3-contributor/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/it/meta-muse-spark-1-3-contributor/facts.json) ## [Meta: Muse Spark 1.3 Contributor](https://ailoot.ai/models/it/meta-muse-spark-1-3-contributor/) Muse Spark 1.3 Contributor è un'edizione di ragionamento nella famiglia di Meta per agenti e programmazione, destinata a flussi di prototipazione. Il produttore indica input di testo, immagini, video e PDF, output testuale e un contesto di 1.048.576 token, con livelli di ragionamento fino a xhigh anziché il max di Standard 1.3. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/it/meta-muse-spark-1-3-contributor/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/it/meta-muse-spark-1-3-contributor/#method-1) 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 1.3 Contributor è un'edizione denominata separatamente nella famiglia Muse Spark di Meta, destinata a prototipazione e sperimentazione. La famiglia è progettata per attività basate su agenti e programmazione: cicli di strumenti su più passaggi, assistenti software e ragionamento su materiale di partenza corposo. Mantieni il nome Contributor quando selezioni l'edizione, anziché trattarla come la voce Standard 1.3 trasferendo ogni impostazione senza modifiche. Input e contesto La tabella ufficiale dei modelli indica testo, immagini, video e PDF come input e testo come output, con una finestra di contesto di 1.048.576 token. Un compito può combinare un requisito scritto, uno screenshot, un filmato pertinente o pagine di documenti e richiedere una spiegazione scritta, risultati strutturati o codice proposto. Il risultato testuale del modello può diventare un artefatto nell'applicazione circostante; renderizzare una pagina o eseguire codice richiede tale ambiente applicativo. Identifica ogni fonte e il suo ruolo prima di chiedere un risultato. Un compito di prototipazione di interfacce può abbinare uno screenshot al comportamento desiderato e al frammento di codice esistente. Chiedi le differenze visibili, la modifica proposta all'implementazione e le ipotesi ancora da chiarire. Un compito su documenti può definire i campi da estrarre e richiedere la pagina o il passaggio di supporto accanto a ogni risultato. Il produttore segnala che la comprensione audio nella versione 1.3 non è pienamente supportata e può produrre risposte di qualità ridotta. Trattala come una limitazione specifica della versione anziché copiare in questa descrizione le capacità audio di Muse Spark 1.2 o di un modello di trascrizione denominato separatamente. Livelli di ragionamento e budget della risposta Muse Spark genera ragionamento interno prima della risposta visibile. I livelli di impegno documentati applicabili qui sono minimal, low, medium, high e xhigh. Il livello max appartiene specificamente a Standard Muse Spark 1.3 e non è disponibile per i modelli Contributor. La disattivazione del ragionamento con none non è supportata; omettere l'impostazione lascia comunque il modello a ragionare a un livello determinato dal modello stesso. Il budget dei token di output copre sia il ragionamento interno sia il testo visibile. Una richiesta di un risultato scritto lungo necessita quindi di spazio per entrambi, soprattutto con un impegno di ragionamento più alto. Il ragionamento interno grezzo rimane privato e le probabilità logaritmiche non sono supportate come misura di affidabilità. Richiedi la spiegazione, i campi o il codice finale necessari al compito anziché presumere che la traccia di ragionamento sottostante venga restituita come testo leggibile. Per un esperimento mirato di estrazione o formattazione, definisci il record esatto e il materiale di partenza. Per un problema visivo o di programmazione su più passaggi, definisci le decisioni intermedie e l'artefatto finale. Un maggiore impegno di ragionamento cambia l'allocazione del ragionamento; non definisce da solo che cosa costituisca un risultato completato e utile. Strumenti e risultati strutturati La documentazione Muse Spark del produttore descrive chiamate a strumenti definiti dallo sviluppatore e output strutturati. L'applicazione fornisce le definizioni degli strumenti, il modello decide quale operazione serve e ne prepara gli argomenti, e l'applicazione esegue ogni chiamata e restituisce il risultato corrispondente. La risposta successiva può usare quei risultati per decidere come proseguire. Una chiamata proposta è distinta da un'operazione completata. La stessa documentazione distingue gli strumenti di ricerca integrati e collegati dalle funzioni definite dallo sviluppatore. La ricerca o l'esecuzione di codice fanno parte dell'ambiente degli strumenti, non sono una modalità di contenuto aggiuntiva della risposta testuale. In un prototipo, fornisci soltanto le operazioni pertinenti alla domanda e descrivi ciò che ciascuna restituisce, così che la risposta successiva resti collegata a informazioni effettivamente recuperate o calcolate. Per un'estrazione strutturata, specifica i nomi dei campi, le informazioni richieste e la rappresentazione dei valori mancanti. Un record pratico può contenere l'identificatore della fonte, il fatto osservato, l'interpretazione e la domanda ancora da chiarire. Mantieni il record separato dalla prosa opzionale quando un'applicazione deve elaborare i campi in modo affidabile. L'interfaccia degli schemi del produttore rifiuta gli schemi ricorsivi e limita l'annidamento a dieci livelli. La modalità strict richiede una radice costituita da un oggetto semplice, ogni proprietà elencata obbligatoria e proprietà aggiuntive non consentite. Una struttura corrispondente non dimostra la correttezza fattuale. Un compito utile di prototipazione Scegli un flusso che possa produrre un artefatto ispezionabile. Fornisci il requisito, un esempio visivo e il codice che determina il comportamento attuale. Richiedi un breve confronto, un frammento rivisto proposto ed esempi che distinguano il comportamento atteso da quello attuale. Includi ogni risultato di ricerca o esecuzione restituito dall'applicazione prima di chiedere la spiegazione finale. Per un prototipo orientato ai documenti, fornisci il PDF e la domanda a cui rispondere, poi chiedi un riepilogo collegato alle fonti o una tabella comparativa. Per il video, identifica l'evento o la relazione visiva da esaminare e richiedi una descrizione ordinata con le osservazioni che la sostengono. Definisci lunghezza e sezioni della risposta finale, così che l'ampio contesto del modello serva alla domanda effettiva. Limiti dell'edizione e della continuità Contributor rimane una propria edizione denominata 1.3, con il contesto e i tipi di input documentati. La guida al ragionamento di Meta distingue la normale cronologia della conversazione dalla conservazione del ragionamento privato tra i turni: l'interfaccia chat del produttore non restituisce tale traccia privata ai chiamanti esterni. Mantieni i messaggi visibili, le fonti e gli esiti degli strumenti necessari per un seguito, anziché presumere che ogni interfaccia porti avanti il ragionamento interno. Le fonti lette non specificano una capacità massima rigida separata di token di input o output oltre la finestra di contesto. Mantieni l'edizione, la preparazione dell'input e l'artefatto richiesto e collega l'esecuzione degli strumenti e la consegna finale del testo ai risultati effettivamente ottenuti nel flusso di prototipazione. Caso pratico ### Caso pratico Esempio tecnico in inglese ``` 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. ``` #### Risultato atteso ``` A self-contained function, boundary-case assertions and explicit assumptions about input fields. ``` #### Verificare il risultato ``` 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`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=chat) Meta /`meta/muse-spark-1.3-contributor` ### Introduzione Muse Spark 1.3 Contributor è un'edizione di ragionamento nella famiglia di Meta per agenti e programmazione, destinata a flussi di prototipazione. Il produttore indica input di testo, immagini, video e PDF, output testuale e un contesto di 1.048.576 token, con livelli di ragionamento fino a xhigh anziché 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 | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti meta/muse-spark-1.3-contributor | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori 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— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoFacoltativo | Valori 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 | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`messages` | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content | | Parametro`file_material` | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parametro`control_scope` | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati | | Parametro`output_modalities` | Contrattotext | | Parametro`hosted_operations` | Contrattofalse | | Parametro`multimodal_input_binding` | Contrattonull | 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 · max Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è max 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. | Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo 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 richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0002** / 1K token Output · Token in output **$0.0004** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0.000004** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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")) ``` ```python 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") ``` ### 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 | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=chat) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.3-contributor` [`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=messages) Meta /`meta/muse-spark-1.3-contributor` ### Introduzione Muse Spark 1.3 Contributor è un'edizione di ragionamento nella famiglia di Meta per agenti e programmazione, destinata a flussi di prototipazione. Il produttore indica input di testo, immagini, video e PDF, output testuale e un contesto di 1.048.576 token, con livelli di ragionamento fino a xhigh anziché 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 | Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti meta/muse-spark-1.3-contributor | Predefinito— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse | Combinazioni di materiali in input **Testo** · Testo UTF-8 `Stringa messages[].content` Parametri e ciclo di vita del metodo | Parametro | Contratto | | --- | --- | | Parametro`content_type` | Contrattoapplication/json | | Parametro`required` | Contrattomodel, messages, max\_tokens | | Parametro`optional_controls` | Contrattostream | | Parametro`material_types` | Contrattotext | | Parametro`text_file_material` | ContrattoLeggi 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 · max Tariffa standard Quando lo sforzo di ragionamento è max 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. | Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Costo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo 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 richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Costo Input · Token in input **$0.0002** / 1K token Output · Token in output **$0.0004** / 1K token Input · Lettura dalla cache **$0.000004** / 1K token Input · Scrittura nella cache **—** / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora **—** / 1K token | Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. [Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →](https://ailoot.ai/docs/it/billing/reserve/) ### Esempi di richieste #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corpo JSON minimo completocurl · usa il tuo documento UTF-8Python · salva il risultato completo ```json { "model": "meta/muse-spark-1.3-contributor", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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)) ``` ### 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 | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errori e passaggi successivi | Risposta | Condizione | Passaggio successivo | | --- | --- | --- | | Risposta400 · `invalid_request_error` | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. | ### Alias #### Alias del modello **Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=messages) #### Alias dei percorsi dei metodi Usa i percorsi dei metodi indicati sopra. #### ID di chiamata correlati [`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/it/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=messages) FAQ · Meta: Muse Spark 1.3 Contributor Quali input e risultati sono disponibili? `POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.3-contributor`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta/muse-spark-1.3-contributor`: `text` → `json`, `sse` Quali campi usa la richiesta? `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` Quali limiti si applicano? `POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.3-contributor`: `messages.min_items`: `1` Collega Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o alla tua applicazione. ## L’azienda e il suo portafoglio di progetti L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. ## Acquista token con uno sconto. Sconto con abbonamento per lavoro regolare. Codici fino al 50% sull’acquisto di token. Abbonamento Scegli un piano scontato per richieste regolari. Codice fino al 50% Inserisci il codice all’acquisto. Il prezzo si aggiorna secondo la promozione. Spese nella cronologia Modello, token e importo sono salvati per ogni richiesta. [Scegli abbonamento](https://ailoot.ai/docs/it/billing/subscriptions/) · [Consulta prezzi dei modelli](https://ailoot.ai/models/it/) ## Collega l’API al prodotto che vendi. SaaS, app e bot secondo offerta e accordo di licenza Ailoot. Per rivendere, richiedi una licenza reseller. Applicazione commerciale Integra generazione di testo, immagini, video e suono nelle funzioni a pagamento. Licenza reseller Invia descrizione del progetto e schema di accesso. Richiedi condizioni scritte per uso e rivendita. Documenti sul sito Offerta, accordo di licenza e politica sui dati sono disponibili prima della connessione. [Richiedi licenza reseller](mailto:support@ailoot.ai) · [Offerta e accordo di licenza](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=it) ## Ailoot · L’azienda e il suo portafoglio di progetti Ailoot si basa su un’esperienza operativa consolidata, un’ampia base di clienti, un servizio stabile e un controllo costante dei KPI. L’azienda e il suo portafoglio di progetti: milioni di clienti; vendite nell’ordine dei miliardi ogni mese. Ailoot mette questa esperienza operativa al servizio dell’accesso API alle funzioni AI nei prodotti dei clienti, negli agenti, nelle applicazioni e nelle automazioni.