モデル

Meta: Muse Wonder

Markdown · JSON

Meta: Muse Wonder

Muse Wonderは、長く続くエージェントの作業や複雑なエンジニアリングのタスクに向けた、Metaのマルチモーダル推論モデルです。1,048,576トークンのコンテキスト内でテキスト、画像、動画、音声、PDF文書を読み、テキストを返し、公表されたツール呼び出し、構造化出力、設定可能な推論量の機能を備えています。

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 Wonderは、大きな根拠の集合にまたがる継続的な計画が必要なタスクに向けた、Metaの推論モデルです。公表された入力はテキスト、画像、動画、音声、PDF文書を含み、出力はテキストです。そのため、1つのタスクでリポジトリ、文書の集合、視覚的な根拠を組み合わせながら、明確に定義した文章の成果物を維持できます。

必要な成果物を中心に作業を計画する

作業が何を生み出す必要があり、結果をどう確認するか説明してください。ソフトウェアのタスクでは、維持すべき動作、関連するファイル、検証基準を示してください。文書分析では、質問、出典、最終報告が保持すべき情報を明示してください。

公表されたエージェントの設計は、計画、委任されたサブタスク、並列のツール使用、エラーからの回復を含みます。アプリケーションでは、それらのモデルの能力を制御された実行フローに結び付けてください。ツールが行動を実行し、返された観測が根拠を提供し、次のモデルのステップがその観測を使用します。後のステップで、すでに行った決定が失われないよう、完了した結果を保持してください。

複数のファイルとメディアを扱う

Muse Wonderの文書化されたエンジニアリングの用途は、既存のリポジトリの複数ファイルにまたがります。変更が構成要素の境界をまたぐ場合は、切り離された抜粋ではなく、関連するコードと制約の一貫した集合を提供してください。編集案と共に、影響するインターフェースと検証ステップを求めてください。

視覚や映像・音声の作業では、根拠となる素材を提供してください。スクリーンショットはレイアウトの不具合を明確にし、動画はやり取りの順序を示し、文書はテキスト、表、図を組み合わせられます。その根拠からモデルが何を抽出または説明すべきか示し、有用な観測を保持したテキスト結果を求めてください。

推論と構造化出力

Muse Wonderの公表された構成は、minimal、low、medium、high、xhigh、maxという推論量レベルを持つ必須の推論を含み、既定値はmediumです。タスクの深さに合わせて設定を選び、回答が何を示すべきか指定してください。異なる推論量の結果を比較する際は、同じ基準を保持してください。

ツール呼び出しとスキーマに従う構造化出力は、公表されたモデルの機能です。処理フローでは、識別された結果、根拠の参照先、変更計画、検証結果の一覧を求めるために使用できます。機械が使用する項目は次のステップに焦点を絞り、レビュー担当者が決定を理解する必要がある場合は、人が読める説明を保持してください。

長コンテキストでの連続性

公表されたコンテキストウィンドウは1,048,576トークンです。明確な出典名と節の境界を使って長い入力を整理し、確認済みの観測と未解決の前提を区別してください。無関係な素材で満たすのではなく、タスク全体にわたって重要な決定を保持するためにコンテキストを使ってください。

有用な最終成果物は、何が変わったか、使用した根拠、行ったチェック、まだ対応が必要な質問を示します。リポジトリのレビュー、複数ファイルの変更案、複数形式の文書集合の分析などがあります。Muse Wonderのテキスト出力は、作業を説明して指示します。それを完了した処理フローにする実行、ツール、保存先は、周囲のアプリケーションが提供します。

  • テキスト、画像、動画、音声、PDFを理解し、テキストを出力。
  • 公開仕様のコンテキストは1,048,576トークン。
  • エージェント作業における計画、サブタスクの委任、ツールの並列利用、エラーからの復旧。
  • 複数ファイルにまたがるソフトウェア開発ワークフロー。
  • 必須の推論、公開仕様の推論量レベル、スキーマに従う出力。
  • 複数ファイルにまたがる開発タスク — 関連コード、実現したい結果、検証基準。 影響するコンポーネント全体で整合した変更計画やレビュー。
  • 制御下で長時間動作するエージェント — 目標、実行ハーネス、保持したツールの観測結果。 確認可能な最終成果物につながる、一連の判断。
  • マルチモーダルな調査 — 特定の問いに対する根拠を含む文書やメディア。 出典に結び付いた観測結果を含む、テキスト形式の分析。
  • 大量の根拠資料の総合分析 — 出典名と出力の取り決めを備えた、整理済みのコレクション。 結論、根拠、未確定の仮定を保持したレポート。
  • コンテキスト — 公開仕様のコンテキストウィンドウ:1,048,576トークン。
  • 出力 — 公開仕様の出力の種類はテキストです。
  • 推論 — 推論は必須です。ソースに記載された推論量のレベルはminimal、low、medium、high、xhigh、maxです。
  • 実行 — ツールと呼び出し元のアプリケーションがアクションを実行し、その結果を保持します。
Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions meta/muse-wonder

meta/muse-wonder

Meta /meta/muse-wonder

はじめに

Muse Wonderは、長く続くエージェントの作業や複雑なエンジニアリングのタスクに向けた、Metaのマルチモーダル推論モデルです。1,048,576トークンのコンテキスト内でテキスト、画像、動画、音声、PDF文書を読み、テキストを返し、公表されたツール呼び出し、構造化出力、設定可能な推論量の機能を備えています。

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-wonder
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
モデルによる
デフォルト—
フィールドmessages[].content種類string要件任意値と制限
適用条件: テキストでの対話
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 · 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
パラメータcontrol_scope仕様テキストでの対話。streamは真偽値で、既定はfalseです。
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

メソッドのエイリアス: /chat/completions

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
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

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 $0.008 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.04 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 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 $0.008 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.04 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 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

curlPython SDK
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-wonder","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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-wonder", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

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-wonder

メソッドパスのエイリアス

/chat/completions

関連する呼び出し用ID

meta/muse-wonder

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages meta/muse-wonder

meta/muse-wonder

Meta /meta/muse-wonder

はじめに

Muse Wonderは、長く続くエージェントの作業や複雑なエンジニアリングのタスクに向けた、Metaのマルチモーダル推論モデルです。1,048,576トークンのコンテキスト内でテキスト、画像、動画、音声、PDF文書を読み、テキストを返し、公表されたツール呼び出し、構造化出力、設定可能な推論量の機能を備えています。

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-wonder
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
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

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 $0.008 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.04 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 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 $0.008 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.04 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0004 / 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

必要最小限の完全な JSON ボディcurl · ご自身の UTF-8 ドキュメントを使用するPython · 結果全体を保存する
{
  "model": "meta/muse-wonder",
  "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-wonder', '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-wonder', '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-wonder

メソッドパスのエイリアス

/chat/completions

関連する呼び出し用ID

meta/muse-wonder

FAQ · Meta: Muse Wonder
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-wonder: text → text

POST /v1/messages · meta/muse-wonder: 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-wonder: model, messages, stream

POST /v1/messages · meta/muse-wonder: model, messages, max_tokens, stream

どの制限が適用されますか?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-wonder: messages.min_items: 1

詳細を見る

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