Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Muse Spark 1.2 Contributorは、プロトタイプ作成と実験的なエージェントワークフロー向けに個別の名称が付いた、Metaの推論エディションです。Metaは、1,048,576トークンのコンテキストと、マルチモーダル入力、テキスト出力を記載しています。この版は、1.3 Standardのmaxを含まない独自の推論レベルと識別名を保持しています。
- Ailoot Ultra · OpenAI チャット
POST /v1/chat/completionsmeta/muse-spark-1.2-contributor - Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
POST /v1/messagesmeta/muse-spark-1.2-contributor
モデルについて
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Muse Spark 1.2 Contributorは、MetaのMuse Spark 1.2推論ファミリーの、実験とプロトタイプ作成向けのエディションです。Contributorの識別名は、Standard 1.2や、その後の1.3の各エディションと区別してください。メーカーのファミリー文書は、エージェント作業、ソフトウェアアシスタント、マルチモーダル推論、ツール使用、構造化されたテキスト結果を説明しています。Standardのデモンストレーションから、Contributor固有の性能保証が確認されるわけではありません。
文書化された入力とコンテキスト
メーカーは、1.2版の入力モダリティとしてテキスト、画像、動画、音声、PDFを、出力としてテキストを挙げ、1,048,576トークンのコンテキストを記載しています。この表は、メーカーが文書化したモデルの範囲を定義します。結果は文章による解説、構造化された所見、コード案にできます。インターフェースのレンダリング、録音の作成、その他の外部操作の実行には、アプリのコンポーネントが必要です。
プロトタイプでは、明確に定めたタスクを1つ選び、結果の確認に必要な資料を提示してください。スクリーンショットに、特定の操作の要件を添えられます。PDFは、比較または抽出する記述を提供できます。動画では説明すべき目に見える順序を示し、音声と映像の質問では、重要な発話や視覚的な詳細を指定します。各出典にラベルを付け、回答を裏付ける根拠を求めてください。
1.2のリリースは、視覚資料をコードに変換することや、グラフ・場面について推論することを、ファミリーの強みとして説明しています。これらはタスク分野として適用し、このContributor版がStandardのすべてのデモを再現するという主張にしないでください。実用的な依頼では、スクリーンショットに見えるレイアウト要素、実装案、画像から分からない動作について残る質問を求められます。
推論と結果の準備
Muse Sparkの推論ガイドは、この版にminimal、low、medium、high、xhighの労力レベルを提供しています。maxはStandard 1.3に固有で、noneによる推論の無効化には対応していません。明示的な設定がなくても、モデルが決めた推論レベルを使います。そのため、小さな抽出と、複数の手順からなる視覚・コーディングの問題では、同じ1.2 Contributorの識別名を保ちながら、異なる労力を選択できます。
出力予算は、内部推論と目に見えるテキストの両方を含みます。生の推論は非公開のため、基礎となる記録を期待せず、ユーザーに必要な解説や最終成果物を求めてください。後で確認する内容に合わせて、タスクの回答長と項目を設定します。
文書比較では、出典の記述、ページ、その記述が定める条件、矛盾を求めてください。コードのプロトタイプでは、受け入れる入力、期待する結果、維持するインターフェースを指定します。提案する断片を、その前提や入力例とは分けて求めてください。こうした要件によって、完了条件のない終わりの見えない実験ではなく、確認可能な結果を定義できます。
ツールを使う実験
開発者定義のツール使用は、モデルとアプリのループに従います。アプリが関数を説明し、モデルが操作を選んで引数を用意し、アプリが実行して結果を返します。検索は参考情報を提供し、実行ツールは提案したコードを実行した際に何が起きたかを提供できます。次の回答を求める前に、元の操作と返された結果の対応を保持してください。
1.2ファミリーの発表は、ツールを使って視覚入力や生成した成果物をより詳しく確認することを重視しています。これは、確認やレンダリングの操作を環境が提供するという意味です。テキストの提案だけでは、レンダリングされたページや実行済みの操作にはなりません。モデルがフィードバックを実際の要件に結び付けられるよう、ツールが何を返すかを定義してください。
構造化出力では、実験の所見を提示したスキーマに整理できます。項目名、必要な型、欠損値の扱いを定義し、抽出した情報の横に出典の識別子を保持してください。構文上有効なレコードであることと、正しい解釈であることは異なる特性です。後者を確認できるよう、元の資料を保持します。
エディションと継続性の制限
メーカーの通常のチャットワークフローは、外部の呼び出し元が再利用できる非公開の推論コンテキストを返しません。実験を継続する際は、目に見える履歴、出典の事実、ツール結果を保持し、接続されたインターフェースに文書化された継続の仕組みだけを使ってください。Muse Sparkは対数確率に対応していないため、抽出した項目に組み込まれた確信度スコアとして扱うべきではありません。
公開されたコンテキストとモダリティの表は、この名称付き1.2エディションに属します。1.3のmax設定や音声の制限を引き継ぐべきではありません。参照した資料では、コンテキストを超える別の最大入力・出力トークン容量は示されていません。Contributorの識別名と、ツールから実際に返された結果を保持しながら、プロトタイプの目標、資料、確認可能なテキスト結果を明示してください。
実用タスク
実用タスク
英語の技術例
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.期待される結果
Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.結果の確認
Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.2-contributor
meta/muse-spark-1.2-contributor
meta/muse-spark-1.2-contributorはじめに
Muse Spark 1.2 Contributorは、プロトタイプ作成と実験的なエージェントワークフロー向けに個別の名称が付いた、Metaの推論エディションです。Metaは、1,048,576トークンのコンテキストと、マルチモーダル入力、テキスト出力を記載しています。この版は、1.3 Standardのmaxを含まない独自の推論レベルと識別名を保持しています。
- 対応する入力
- テキスト
- 結果
- テキスト
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions
- 入力の種類
text- 出力の種類
text- 出力形式
- jsonまたはSSE
| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 meta/muse-spark-1.2-contributor | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例:system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
入力素材の組み合わせ
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
メソッドのパラメータとライフサイクル
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像/音声/ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
- 高速モード
- 標準料金 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 標準料金 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
- 推論量 · 高
- 標準料金 推論量が高い場合
- 推論量 · 低
- 標準料金 推論量が低い場合
- 推論量 · 中
- 標準料金 推論量が中程度の場合
- 推論量 · 最小(minimal)
- 標準料金 推論量が最小(minimal)の場合
- 推論量 · xhigh
- 標準料金 推論量が xhigh の場合
Ailootの料金
設定別の価格
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.000004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.000004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · OpenAI チャット
set -eu
: "${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")
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · OpenAI チャット
jsonまたはSSE
完了した結果をすべて保存
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢/ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
元のレスポンスを確認する場合
リクエスト/応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
レスポンスのフィールド
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
エラーと次の手順
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
メソッドパスのエイリアス
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
関連する呼び出し用ID
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages meta/muse-spark-1.2-contributor
meta/muse-spark-1.2-contributor
meta/muse-spark-1.2-contributorはじめに
Muse Spark 1.2 Contributorは、プロトタイプ作成と実験的なエージェントワークフロー向けに個別の名称が付いた、Metaの推論エディションです。Metaは、1,048,576トークンのコンテキストと、マルチモーダル入力、テキスト出力を記載しています。この版は、1.3 Standardのmaxを含まない独自の推論レベルと識別名を保持しています。
- 対応する入力
- テキスト
- 結果
- json · sse
Ailootで利用可能 · 入力とメソッド
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages
- 入力の種類
text- 出力の種類
json,sse- 出力形式
- JSONまたはSSE
| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 meta/muse-spark-1.2-contributor | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
入力素材の組み合わせ
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
メソッドのパラメータとライフサイクル
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
- 高速モード
- 標準料金 高速モードが選択されている場合
- Flex モード
- 標準料金 flex モードが選択されている場合
- 最大推論量
- 標準料金 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
- 推論量 · 高
- 標準料金 推論量が高い場合
- 推論量 · 低
- 標準料金 推論量が低い場合
- 推論量 · 中
- 標準料金 推論量が中程度の場合
- 推論量 · 最小(minimal)
- 標準料金 推論量が最小(minimal)の場合
- 推論量 · xhigh
- 標準料金 推論量が xhigh の場合
Ailootの料金
設定別の価格
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.000004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン $0.0002 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.0004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り $0.000004 / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
{
"model": "meta/muse-spark-1.2-contributor",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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))
結果を受け取って保存
Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ
JSONまたはSSE
完了した結果をすべて保存
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
元のレスポンスを確認する場合
リクエスト/応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
レスポンスのフィールド
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
エラーと次の手順
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
エイリアス
モデルのエイリアス
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
メソッドパスのエイリアス
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
関連する呼び出し用ID
FAQ · Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
- 利用できる入力と結果は何ですか?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2-contributor:text→textPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.2-contributor:text→json,sse- リクエストはどの項目を使用しますか?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2-contributor:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.2-contributor:model,messages,max_tokens,stream- どの制限が適用されますか?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.2-contributor:messages.min_items:1