Muse Spark 1.3 – Meta samprotavimo modelis tęstiniam agentiniam ir programavimo darbui. Gamintojas akcentuoja konteksto ir ankstesnių rezultatų išlaikymą ilgose užduotyse, prieštaringų šaltinių nagrinėjimą ir užbaigto rezultato pateikimą. Šis įrašas yra Standard 1.3 leidimas, kurio dokumentuoti samprotavimo nustatymai apima max; atskirai įvardytas Contributor leidimas turi savas nustatymų ribas.
Ilgalaikis agentų darbas
Leidime aprašomas modelis, mokytas skirtingose agentų aplinkose rinkti informaciją, tikslinti planą pasikeitus įrodymams ir išlaikyti išsamius reikalavimus kelių žingsnių užduotyje. Taip pat aprašomas geresnis kelių darbo eigų tvarkymas vienoje gijoje, gaunamas užklausas susiejant su atitinkama užduotimi. Naudinga užklausa turėtų apibrėžti tikslą, šaltinius, reikalavimus ir artefaktą, kuris bus laikomas užbaigimu.
Profesinei užduočiai su dokumentais pateikite šaltinių ataskaitas, nurodykite faktus, kurie turi išlikti, ir paprašykite struktūrizuoto aprašo su šaltinių vietomis. Jeigu šaltiniai prieštarauja, prašykite prieštaraujančių teiginių atskirai ir informacijos, reikalingos jiems išspręsti. Programavimo užduočiai įtraukite numatomą veikimą, paveiktus modulius ir susijusį kodą; prašykite siūlomo įgyvendinimo ir įrodymų, kurie leistų atskirti numatytą rezultatą.
Gamintojas teigia, kad 1.3 prašo patikslinimo, kai užklausa dviprasmiška, ir kreipiasi naudotojo pagalbos, kai negali tęsti. Taip pat aprašomas geresnis sprendimų priėmimas dėl veiksmų, galinčių turėti reikšmingų pasekmių. Tai modelio elgsenos patobulinimai, o ne programos vykdymo valdiklių pakaitalas. Suteikite agentui sprendimui reikalingą informaciją ir aiškiai nurodykite reikiamą rezultatą.
Programavimas ir daugiarūšiai įrodymai
Leidimas sutelktas į ilgesnes programavimo užduotis, tvarkingesnę išvestį ir mažiau nereikalingų pokalbio žingsnių, palyginti su 1.2. Programavimo agento darbo eiga gali peržiūrėti ekrano kopiją, rasti susijusį kodą, pasiūlyti pataisymą ir naudoti įrankių grąžintą vykdymo ar atvaizdavimo grįžtamąjį ryšį. Nurodykite sąsają, kuri turi likti suderinama, ir prašykite pakeisto artefakto atskirai nuo jo prielaidų bei paaiškinimo.
Oficialioje modelių lentelėje nurodyta teksto, vaizdų, vaizdo įrašų ir PDF įvestis, teksto išvestis ir 1,048,576 žetonų kontekstas. Vaizdai ar klipai gali pateikti matomus įrodymus greta rašytinės užduoties. Klausimas apie diagramą turėtų išsaugoti ašis, legendas ir matavimo vienetus; klausimas apie ekrano kopiją turėtų nurodyti atkartotiną ar tikrintiną veikimą. Klausimas apie PDF gali prašyti su šaltiniais susieto duomenų išgavimo ar palyginimo, o ne bendros kiekvieno puslapio santraukos.
Gamintojas aiškiai pažymi, kad garso supratimas 1.3 versijoje nėra visiškai palaikomas, o atsakymai su garsu gali suprastėti. Tai skiriasi nuo dokumentuotos 1.2 audiovizualinės galimybės. Modelio tekstinis rezultatas taip pat pats nesugeneruoja vaizdo, kalbos įrašo ar užbaigto failo be aplinkinės programos įrankių.
Samprotavimo intensyvumas ir tęstinumas
Dokumentuoti lygiai yra minimal, low, medium, high, xhigh ir max. Max būdingas Standard 1.3. Muse Spark nepalaiko samprotavimo išjungimo su none; praleidus nustatymą lieka modelio nustatytas samprotavimo lygis. Intensyvumą rinkitės pagal tikrąją problemą ir palikite vietos tiek vidiniam samprotavimui, tiek reikiamam rašytiniam rezultatui.
Samprotavimo žetonai ir matomi žetonai dalijasi išvesties biudžetu. Neapdorotas vidinis samprotavimas lieka privatus ir negrąžinamas kaip įprastas skaitomas tekstas. Gamintojas skiria matomą pokalbio istoriją nuo privataus samprotavimo tęstinumo: jo pokalbių sąsaja neatskleidžia pėdsako, kurį išoriniai kvietėjai galėtų pakartotinai pateikti, o kita dokumentuota pokalbio darbo eiga palaiko valdomą ar šifruotą samprotavimo tęsimą. Išsaugokite tęsiniui reikalingus šaltinius, matomas žinutes ir faktinius įrankių rezultatus, užuot manę, kad visos sąsajos vienodai išlaiko privatų samprotavimą.
Įrankiai ir struktūrizuoti rezultatai
Programa pateikia kūrėjo apibrėžtų funkcijų aprašus, modelis sukuria reikiamus kvietimo argumentus, o programa vykdo kiekvieną kvietimą ir grąžina susietą rezultatą. Modelis viename žingsnyje gali paprašyti kelių funkcijų. Prieš prašydami kitos išvados grąžinkite kiekvienos pradinės operacijos rezultatą, kad atsakymas naudotų faktiškai rastą ar apskaičiuotą informaciją.
Gamintojas atskirai dokumentuoja integruotus paieškos įrankius, vykdomus jo prijungtoje paslaugoje. Kūrėjo funkcijos ir tie integruoti įrankiai turi skirtingą vykdymo tvarką. Modelis gali samprotauti, kokios informacijos jam reikia, tačiau vien modelio pasirinkimas nesuteikia prieigos prie saugyklos, naršyklės ar privataus informacijos šaltinio.
Struktūrizuota išvestis gali apriboti rezultatą pagal pateiktą JSON schemą. Apibrėžkite kitam žingsniui reikalingus laukus bei tipus ir trūkstamos šaltinio informacijos tvarkymą. Gamintojo griežtajame schemos režime šaknis yra paprastas objektas, kiekviena savybė privaloma, o papildomos savybės neleidžiamos; rekursinės schemos atmetamos. Tai gamintojo struktūrizuotos sąsajos apribojimai, o ne įrodymas, kad teisingos formos įrašo viduje esantys faktai yra teisingi.
Naudingam galutiniam artefaktui prašykite atskirai šaltiniais pagrįstų išvadų, siūlomo pakeitimo ar dokumento ir neišspręstų sąlygų. Perskaityti šaltiniai nepateikia nepriklausomos griežtos didžiausios įvesties ar išvesties žetonų talpos, išskyrus dokumentuotą kontekstą. Visoje užduotyje aiškiai išlaikykite Standard 1.3 tapatybę, samprotavimo pasirinkimą ir prijungtų vykdymo priemonių rezultatus.
", "aboutText": "Muse Spark 1.3 – Meta samprotavimo modelis tęstiniam agentiniam ir programavimo darbui. Gamintojas akcentuoja konteksto ir ankstesnių rezultatų išlaikymą ilgose užduotyse, prieštaringų šaltinių nagrinėjimą ir užbaigto rezultato pateikimą. Šis įrašas yra Standard 1.3 leidimas, kurio dokumentuoti samprotavimo nustatymai apima max; atskirai įvardytas Contributor leidimas turi savas nustatymų ribas.\n\nIlgalaikis agentų darbas\n\nLeidime aprašomas modelis, mokytas skirtingose agentų aplinkose rinkti informaciją, tikslinti planą pasikeitus įrodymams ir išlaikyti išsamius reikalavimus kelių žingsnių užduotyje. Taip pat aprašomas geresnis kelių darbo eigų tvarkymas vienoje gijoje, gaunamas užklausas susiejant su atitinkama užduotimi. Naudinga užklausa turėtų apibrėžti tikslą, šaltinius, reikalavimus ir artefaktą, kuris bus laikomas užbaigimu.\n\nProfesinei užduočiai su dokumentais pateikite šaltinių ataskaitas, nurodykite faktus, kurie turi išlikti, ir paprašykite struktūrizuoto aprašo su šaltinių vietomis. Jeigu šaltiniai prieštarauja, prašykite prieštaraujančių teiginių atskirai ir informacijos, reikalingos jiems išspręsti. Programavimo užduočiai įtraukite numatomą veikimą, paveiktus modulius ir susijusį kodą; prašykite siūlomo įgyvendinimo ir įrodymų, kurie leistų atskirti numatytą rezultatą.\n\nGamintojas teigia, kad 1.3 prašo patikslinimo, kai užklausa dviprasmiška, ir kreipiasi naudotojo pagalbos, kai negali tęsti. Taip pat aprašomas geresnis sprendimų priėmimas dėl veiksmų, galinčių turėti reikšmingų pasekmių. Tai modelio elgsenos patobulinimai, o ne programos vykdymo valdiklių pakaitalas. Suteikite agentui sprendimui reikalingą informaciją ir aiškiai nurodykite reikiamą rezultatą.\n\nProgramavimas ir daugiarūšiai įrodymai\n\nLeidimas sutelktas į ilgesnes programavimo užduotis, tvarkingesnę išvestį ir mažiau nereikalingų pokalbio žingsnių, palyginti su 1.2. Programavimo agento darbo eiga gali peržiūrėti ekrano kopiją, rasti susijusį kodą, pasiūlyti pataisymą ir naudoti įrankių grąžintą vykdymo ar atvaizdavimo grįžtamąjį ryšį. Nurodykite sąsają, kuri turi likti suderinama, ir prašykite pakeisto artefakto atskirai nuo jo prielaidų bei paaiškinimo.\n\nOficialioje modelių lentelėje nurodyta teksto, vaizdų, vaizdo įrašų ir PDF įvestis, teksto išvestis ir 1,048,576 žetonų kontekstas. Vaizdai ar klipai gali pateikti matomus įrodymus greta rašytinės užduoties. Klausimas apie diagramą turėtų išsaugoti ašis, legendas ir matavimo vienetus; klausimas apie ekrano kopiją turėtų nurodyti atkartotiną ar tikrintiną veikimą. Klausimas apie PDF gali prašyti su šaltiniais susieto duomenų išgavimo ar palyginimo, o ne bendros kiekvieno puslapio santraukos.\n\nGamintojas aiškiai pažymi, kad garso supratimas 1.3 versijoje nėra visiškai palaikomas, o atsakymai su garsu gali suprastėti. Tai skiriasi nuo dokumentuotos 1.2 audiovizualinės galimybės. Modelio tekstinis rezultatas taip pat pats nesugeneruoja vaizdo, kalbos įrašo ar užbaigto failo be aplinkinės programos įrankių.\n\nSamprotavimo intensyvumas ir tęstinumas\n\nDokumentuoti lygiai yra minimal, low, medium, high, xhigh ir max. Max būdingas Standard 1.3. Muse Spark nepalaiko samprotavimo išjungimo su none; praleidus nustatymą lieka modelio nustatytas samprotavimo lygis. Intensyvumą rinkitės pagal tikrąją problemą ir palikite vietos tiek vidiniam samprotavimui, tiek reikiamam rašytiniam rezultatui.\n\nSamprotavimo žetonai ir matomi žetonai dalijasi išvesties biudžetu. Neapdorotas vidinis samprotavimas lieka privatus ir negrąžinamas kaip įprastas skaitomas tekstas. Gamintojas skiria matomą pokalbio istoriją nuo privataus samprotavimo tęstinumo: jo pokalbių sąsaja neatskleidžia pėdsako, kurį išoriniai kvietėjai galėtų pakartotinai pateikti, o kita dokumentuota pokalbio darbo eiga palaiko valdomą ar šifruotą samprotavimo tęsimą. Išsaugokite tęsiniui reikalingus šaltinius, matomas žinutes ir faktinius įrankių rezultatus, užuot manę, kad visos sąsajos vienodai išlaiko privatų samprotavimą.\n\nĮrankiai ir struktūrizuoti rezultatai\n\nPrograma pateikia kūrėjo apibrėžtų funkcijų aprašus, modelis sukuria reikiamus kvietimo argumentus, o programa vykdo kiekvieną kvietimą ir grąžina susietą rezultatą. Modelis viename žingsnyje gali paprašyti kelių funkcijų. Prieš prašydami kitos išvados grąžinkite kiekvienos pradinės operacijos rezultatą, kad atsakymas naudotų faktiškai rastą ar apskaičiuotą informaciją.\n\nGamintojas atskirai dokumentuoja integruotus paieškos įrankius, vykdomus jo prijungtoje paslaugoje. Kūrėjo funkcijos ir tie integruoti įrankiai turi skirtingą vykdymo tvarką. Modelis gali samprotauti, kokios informacijos jam reikia, tačiau vien modelio pasirinkimas nesuteikia prieigos prie saugyklos, naršyklės ar privataus informacijos šaltinio.\n\nStruktūrizuota išvestis gali apriboti rezultatą pagal pateiktą JSON schemą. Apibrėžkite kitam žingsniui reikalingus laukus bei tipus ir trūkstamos šaltinio informacijos tvarkymą. Gamintojo griežtajame schemos režime šaknis yra paprastas objektas, kiekviena savybė privaloma, o papildomos savybės neleidžiamos; rekursinės schemos atmetamos. Tai gamintojo struktūrizuotos sąsajos apribojimai, o ne įrodymas, kad teisingos formos įrašo viduje esantys faktai yra teisingi.\n\nNaudingam galutiniam artefaktui prašykite atskirai šaltiniais pagrįstų išvadų, siūlomo pakeitimo ar dokumento ir neišspręstų sąlygų. Perskaityti šaltiniai nepateikia nepriklausomos griežtos didžiausios įvesties ar išvesties žetonų talpos, išskyrus dokumentuotą kontekstą. Visoje užduotyje aiškiai išlaikykite Standard 1.3 tapatybę, samprotavimo pasirinkimą ir prijungtų vykdymo priemonių rezultatus.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Techninis pavyzdys anglų kalba
Resolve conflicting project reports\n\nPrepare a decision brief from these reports. Engineering E: migration scripts passed staging checks. Operations O: production backup restoration has not been rehearsed. Release policy P: rehearsal must pass before migration approval. State what is established, what blocks approval and the next evidence needed. Keep staging success separate from production readiness and cite E, O or P beside each point.A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.meta/muse-spark-1.3Muse Spark 1.3 – Meta daugiarūšis samprotavimo modelis ilgai veikiantiems agentams ir programavimo darbo eigoms. Jis seka šaltinius ir ankstesnius rezultatus, palaiko gamintojo nurodytą 1,048,576 žetonų kontekstą ir samprotavimo lygius iki max šiame Standard leidime, grąžina tekstą bei siūlomus įrankių veiksmus.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Muse Spark 1.3 – Meta samprotavimo modelis tęstiniam agentiniam ir programavimo darbui. Gamintojas akcentuoja konteksto ir ankstesnių rezultatų išlaikymą ilgose užduotyse, prieštaringų šaltinių nagrinėjimą ir užbaigto rezultato pateikimą. Šis įrašas yra Standard 1.3 leidimas, kurio dokumentuoti samprotavimo nustatymai apima max; atskirai įvardytas Contributor leidimas turi savas nustatymų ribas.
Ilgalaikis agentų darbas
Leidime aprašomas modelis, mokytas skirtingose agentų aplinkose rinkti informaciją, tikslinti planą pasikeitus įrodymams ir išlaikyti išsamius reikalavimus kelių žingsnių užduotyje. Taip pat aprašomas geresnis kelių darbo eigų tvarkymas vienoje gijoje, gaunamas užklausas susiejant su atitinkama užduotimi. Naudinga užklausa turėtų apibrėžti tikslą, šaltinius, reikalavimus ir artefaktą, kuris bus laikomas užbaigimu.
Profesinei užduočiai su dokumentais pateikite šaltinių ataskaitas, nurodykite faktus, kurie turi išlikti, ir paprašykite struktūrizuoto aprašo su šaltinių vietomis. Jeigu šaltiniai prieštarauja, prašykite prieštaraujančių teiginių atskirai ir informacijos, reikalingos jiems išspręsti. Programavimo užduočiai įtraukite numatomą veikimą, paveiktus modulius ir susijusį kodą; prašykite siūlomo įgyvendinimo ir įrodymų, kurie leistų atskirti numatytą rezultatą.
Gamintojas teigia, kad 1.3 prašo patikslinimo, kai užklausa dviprasmiška, ir kreipiasi naudotojo pagalbos, kai negali tęsti. Taip pat aprašomas geresnis sprendimų priėmimas dėl veiksmų, galinčių turėti reikšmingų pasekmių. Tai modelio elgsenos patobulinimai, o ne programos vykdymo valdiklių pakaitalas. Suteikite agentui sprendimui reikalingą informaciją ir aiškiai nurodykite reikiamą rezultatą.
Programavimas ir daugiarūšiai įrodymai
Leidimas sutelktas į ilgesnes programavimo užduotis, tvarkingesnę išvestį ir mažiau nereikalingų pokalbio žingsnių, palyginti su 1.2. Programavimo agento darbo eiga gali peržiūrėti ekrano kopiją, rasti susijusį kodą, pasiūlyti pataisymą ir naudoti įrankių grąžintą vykdymo ar atvaizdavimo grįžtamąjį ryšį. Nurodykite sąsają, kuri turi likti suderinama, ir prašykite pakeisto artefakto atskirai nuo jo prielaidų bei paaiškinimo.
Oficialioje modelių lentelėje nurodyta teksto, vaizdų, vaizdo įrašų ir PDF įvestis, teksto išvestis ir 1,048,576 žetonų kontekstas. Vaizdai ar klipai gali pateikti matomus įrodymus greta rašytinės užduoties. Klausimas apie diagramą turėtų išsaugoti ašis, legendas ir matavimo vienetus; klausimas apie ekrano kopiją turėtų nurodyti atkartotiną ar tikrintiną veikimą. Klausimas apie PDF gali prašyti su šaltiniais susieto duomenų išgavimo ar palyginimo, o ne bendros kiekvieno puslapio santraukos.
Gamintojas aiškiai pažymi, kad garso supratimas 1.3 versijoje nėra visiškai palaikomas, o atsakymai su garsu gali suprastėti. Tai skiriasi nuo dokumentuotos 1.2 audiovizualinės galimybės. Modelio tekstinis rezultatas taip pat pats nesugeneruoja vaizdo, kalbos įrašo ar užbaigto failo be aplinkinės programos įrankių.
Samprotavimo intensyvumas ir tęstinumas
Dokumentuoti lygiai yra minimal, low, medium, high, xhigh ir max. Max būdingas Standard 1.3. Muse Spark nepalaiko samprotavimo išjungimo su none; praleidus nustatymą lieka modelio nustatytas samprotavimo lygis. Intensyvumą rinkitės pagal tikrąją problemą ir palikite vietos tiek vidiniam samprotavimui, tiek reikiamam rašytiniam rezultatui.
Samprotavimo žetonai ir matomi žetonai dalijasi išvesties biudžetu. Neapdorotas vidinis samprotavimas lieka privatus ir negrąžinamas kaip įprastas skaitomas tekstas. Gamintojas skiria matomą pokalbio istoriją nuo privataus samprotavimo tęstinumo: jo pokalbių sąsaja neatskleidžia pėdsako, kurį išoriniai kvietėjai galėtų pakartotinai pateikti, o kita dokumentuota pokalbio darbo eiga palaiko valdomą ar šifruotą samprotavimo tęsimą. Išsaugokite tęsiniui reikalingus šaltinius, matomas žinutes ir faktinius įrankių rezultatus, užuot manę, kad visos sąsajos vienodai išlaiko privatų samprotavimą.
Įrankiai ir struktūrizuoti rezultatai
Programa pateikia kūrėjo apibrėžtų funkcijų aprašus, modelis sukuria reikiamus kvietimo argumentus, o programa vykdo kiekvieną kvietimą ir grąžina susietą rezultatą. Modelis viename žingsnyje gali paprašyti kelių funkcijų. Prieš prašydami kitos išvados grąžinkite kiekvienos pradinės operacijos rezultatą, kad atsakymas naudotų faktiškai rastą ar apskaičiuotą informaciją.
Gamintojas atskirai dokumentuoja integruotus paieškos įrankius, vykdomus jo prijungtoje paslaugoje. Kūrėjo funkcijos ir tie integruoti įrankiai turi skirtingą vykdymo tvarką. Modelis gali samprotauti, kokios informacijos jam reikia, tačiau vien modelio pasirinkimas nesuteikia prieigos prie saugyklos, naršyklės ar privataus informacijos šaltinio.
Struktūrizuota išvestis gali apriboti rezultatą pagal pateiktą JSON schemą. Apibrėžkite kitam žingsniui reikalingus laukus bei tipus ir trūkstamos šaltinio informacijos tvarkymą. Gamintojo griežtajame schemos režime šaknis yra paprastas objektas, kiekviena savybė privaloma, o papildomos savybės neleidžiamos; rekursinės schemos atmetamos. Tai gamintojo struktūrizuotos sąsajos apribojimai, o ne įrodymas, kad teisingos formos įrašo viduje esantys faktai yra teisingi.
Naudingam galutiniam artefaktui prašykite atskirai šaltiniais pagrįstų išvadų, siūlomo pakeitimo ar dokumento ir neišspręstų sąlygų. Perskaityti šaltiniai nepateikia nepriklausomos griežtos didžiausios įvesties ar išvesties žetonų talpos, išskyrus dokumentuotą kontekstą. Visoje užduotyje aiškiai išlaikykite Standard 1.3 tapatybę, samprotavimo pasirinkimą ir prijungtų vykdymo priemonių rezultatus.
POST /v1/chat/completionstexttext| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos meta/muse-spark-1.3 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring|content_part[]|null | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_calls | Tipastool_call[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].tool_call_id | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— |
Laukasmessages[].name | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_content | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— |
Laukasmessages[].reasoning_details | Tipasobject|array | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmax_completion_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Laukasstream_options.include_usage | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastemperature | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastop_p | Tipasnumber | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasstop | Tipasstring|string[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools | Tipasfunction_tool[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].type | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos function Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukastools[].function.name | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— |
Laukastools[].function.description | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastools[].function.parameters | TipasJSON_schema | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukastool_choice | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasparallel_tool_calls | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasresponse_format | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning_effort | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasreasoning | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasservice_tier | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasinstructions | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— |
Laukasfunctions | Tipasfunction[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasfunction_call | Tipasstring|object | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasprompt_cache_options | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— |
Laukasmodalities | Tipasstring[] | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos text | Numatyta— |
Laukasprovider | Tipasobject | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: provider.options šiame Ultra teksto maršrute atmetamas | Numatyta— |
Laukascache_control.ttl | Tipasstring | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Sąlygos: 1h atmetamas tikrosiose užklausų podėlio vietose | Numatyta— |
Tekstas · UTF8 tekstas
messages[].content
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrasmessages | Specifikacijapranešimų masyvas su role/content struktūra |
Parametrasfile_material | Specifikacijatikrasis UTF-8 dokumentas įterptas kaip pažodinis tekstas; failo ID nenumanomas |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrascontrol_scope | Specifikacijapriklauso nuo modelio; naudotojo funkcijų įrankiai skiriasi nuo priglobtų įrankių |
Parametrasoutput_modalities | Specifikacijatext |
Parametrashosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametrasmultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Siųskite tikslų modelio ID kartu su messages.
Konteksto ilgis nėra išvesties limitas.
Teksto failas gali pateikti pažodinį tekstą; vaizdų / garso / failų objektų įvestims reikia tikslaus susiejimo.
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0025 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0085 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0025 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0085 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.3", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukaschoices[].index | Tipasinteger |
Laukaschoices[].message.content | Tipasstring|null |
Laukaschoices[].message.tool_calls | Tipastool_call[] |
Laukaschoices[].message.reasoning_content | Tipasstring |
Laukaschoices[].message.reasoning_details | Tipasobject|array |
Laukaschoices[].finish_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
meta/muse-spark-1.3Muse Spark 1.3 – Meta daugiarūšis samprotavimo modelis ilgai veikiantiems agentams ir programavimo darbo eigoms. Jis seka šaltinius ir ankstesnius rezultatus, palaiko gamintojo nurodytą 1,048,576 žetonų kontekstą ir samprotavimo lygius iki max šiame Standard leidime, grąžina tekstą bei siūlomus įrankių veiksmus.
Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.
Muse Spark 1.3 – Meta samprotavimo modelis tęstiniam agentiniam ir programavimo darbui. Gamintojas akcentuoja konteksto ir ankstesnių rezultatų išlaikymą ilgose užduotyse, prieštaringų šaltinių nagrinėjimą ir užbaigto rezultato pateikimą. Šis įrašas yra Standard 1.3 leidimas, kurio dokumentuoti samprotavimo nustatymai apima max; atskirai įvardytas Contributor leidimas turi savas nustatymų ribas.
Ilgalaikis agentų darbas
Leidime aprašomas modelis, mokytas skirtingose agentų aplinkose rinkti informaciją, tikslinti planą pasikeitus įrodymams ir išlaikyti išsamius reikalavimus kelių žingsnių užduotyje. Taip pat aprašomas geresnis kelių darbo eigų tvarkymas vienoje gijoje, gaunamas užklausas susiejant su atitinkama užduotimi. Naudinga užklausa turėtų apibrėžti tikslą, šaltinius, reikalavimus ir artefaktą, kuris bus laikomas užbaigimu.
Profesinei užduočiai su dokumentais pateikite šaltinių ataskaitas, nurodykite faktus, kurie turi išlikti, ir paprašykite struktūrizuoto aprašo su šaltinių vietomis. Jeigu šaltiniai prieštarauja, prašykite prieštaraujančių teiginių atskirai ir informacijos, reikalingos jiems išspręsti. Programavimo užduočiai įtraukite numatomą veikimą, paveiktus modulius ir susijusį kodą; prašykite siūlomo įgyvendinimo ir įrodymų, kurie leistų atskirti numatytą rezultatą.
Gamintojas teigia, kad 1.3 prašo patikslinimo, kai užklausa dviprasmiška, ir kreipiasi naudotojo pagalbos, kai negali tęsti. Taip pat aprašomas geresnis sprendimų priėmimas dėl veiksmų, galinčių turėti reikšmingų pasekmių. Tai modelio elgsenos patobulinimai, o ne programos vykdymo valdiklių pakaitalas. Suteikite agentui sprendimui reikalingą informaciją ir aiškiai nurodykite reikiamą rezultatą.
Programavimas ir daugiarūšiai įrodymai
Leidimas sutelktas į ilgesnes programavimo užduotis, tvarkingesnę išvestį ir mažiau nereikalingų pokalbio žingsnių, palyginti su 1.2. Programavimo agento darbo eiga gali peržiūrėti ekrano kopiją, rasti susijusį kodą, pasiūlyti pataisymą ir naudoti įrankių grąžintą vykdymo ar atvaizdavimo grįžtamąjį ryšį. Nurodykite sąsają, kuri turi likti suderinama, ir prašykite pakeisto artefakto atskirai nuo jo prielaidų bei paaiškinimo.
Oficialioje modelių lentelėje nurodyta teksto, vaizdų, vaizdo įrašų ir PDF įvestis, teksto išvestis ir 1,048,576 žetonų kontekstas. Vaizdai ar klipai gali pateikti matomus įrodymus greta rašytinės užduoties. Klausimas apie diagramą turėtų išsaugoti ašis, legendas ir matavimo vienetus; klausimas apie ekrano kopiją turėtų nurodyti atkartotiną ar tikrintiną veikimą. Klausimas apie PDF gali prašyti su šaltiniais susieto duomenų išgavimo ar palyginimo, o ne bendros kiekvieno puslapio santraukos.
Gamintojas aiškiai pažymi, kad garso supratimas 1.3 versijoje nėra visiškai palaikomas, o atsakymai su garsu gali suprastėti. Tai skiriasi nuo dokumentuotos 1.2 audiovizualinės galimybės. Modelio tekstinis rezultatas taip pat pats nesugeneruoja vaizdo, kalbos įrašo ar užbaigto failo be aplinkinės programos įrankių.
Samprotavimo intensyvumas ir tęstinumas
Dokumentuoti lygiai yra minimal, low, medium, high, xhigh ir max. Max būdingas Standard 1.3. Muse Spark nepalaiko samprotavimo išjungimo su none; praleidus nustatymą lieka modelio nustatytas samprotavimo lygis. Intensyvumą rinkitės pagal tikrąją problemą ir palikite vietos tiek vidiniam samprotavimui, tiek reikiamam rašytiniam rezultatui.
Samprotavimo žetonai ir matomi žetonai dalijasi išvesties biudžetu. Neapdorotas vidinis samprotavimas lieka privatus ir negrąžinamas kaip įprastas skaitomas tekstas. Gamintojas skiria matomą pokalbio istoriją nuo privataus samprotavimo tęstinumo: jo pokalbių sąsaja neatskleidžia pėdsako, kurį išoriniai kvietėjai galėtų pakartotinai pateikti, o kita dokumentuota pokalbio darbo eiga palaiko valdomą ar šifruotą samprotavimo tęsimą. Išsaugokite tęsiniui reikalingus šaltinius, matomas žinutes ir faktinius įrankių rezultatus, užuot manę, kad visos sąsajos vienodai išlaiko privatų samprotavimą.
Įrankiai ir struktūrizuoti rezultatai
Programa pateikia kūrėjo apibrėžtų funkcijų aprašus, modelis sukuria reikiamus kvietimo argumentus, o programa vykdo kiekvieną kvietimą ir grąžina susietą rezultatą. Modelis viename žingsnyje gali paprašyti kelių funkcijų. Prieš prašydami kitos išvados grąžinkite kiekvienos pradinės operacijos rezultatą, kad atsakymas naudotų faktiškai rastą ar apskaičiuotą informaciją.
Gamintojas atskirai dokumentuoja integruotus paieškos įrankius, vykdomus jo prijungtoje paslaugoje. Kūrėjo funkcijos ir tie integruoti įrankiai turi skirtingą vykdymo tvarką. Modelis gali samprotauti, kokios informacijos jam reikia, tačiau vien modelio pasirinkimas nesuteikia prieigos prie saugyklos, naršyklės ar privataus informacijos šaltinio.
Struktūrizuota išvestis gali apriboti rezultatą pagal pateiktą JSON schemą. Apibrėžkite kitam žingsniui reikalingus laukus bei tipus ir trūkstamos šaltinio informacijos tvarkymą. Gamintojo griežtajame schemos režime šaknis yra paprastas objektas, kiekviena savybė privaloma, o papildomos savybės neleidžiamos; rekursinės schemos atmetamos. Tai gamintojo struktūrizuotos sąsajos apribojimai, o ne įrodymas, kad teisingos formos įrašo viduje esantys faktai yra teisingi.
Naudingam galutiniam artefaktui prašykite atskirai šaltiniais pagrįstų išvadų, siūlomo pakeitimo ar dokumento ir neišspręstų sąlygų. Perskaityti šaltiniai nepateikia nepriklausomos griežtos didžiausios įvesties ar išvesties žetonų talpos, išskyrus dokumentuotą kontekstą. Visoje užduotyje aiškiai išlaikykite Standard 1.3 tapatybę, samprotavimo pasirinkimą ir prijungtų vykdymo priemonių rezultatus.
POST /v1/messagestextjson, sse| Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta |
|---|---|---|---|---|
Laukasmodel | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos meta/muse-spark-1.3 | Numatyta— |
Laukasmessages | Tipasmessage[] | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmessages[].role | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— |
Laukasmessages[].content | Tipasstring | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasmax_tokens | Tipasinteger | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— |
Laukasstream | Tipasboolean | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse |
Tekstas · UTF-8 tekstas
messages[].content eilutė
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
Parametrascontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parametrasrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parametrasoptional_controls | Specifikacijastream |
Parametrasmaterial_types | Specifikacijatext |
Parametrastext_file_material | SpecifikacijaPerskaitykite tikrąjį UTF-8 dokumentą ir įterpkite jo tekstą į nurodytą input lauką arba pranešimo turinio eilutę. |
Gyvavimo ciklas: synchronous_or_streamed
Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.
Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.
| Konfigūracija | Įkainių lentelė | Konteksto tokenų daugiau nei | Konteksto tokenų iki imtinai | Mokestis |
|---|---|---|---|---|
| KonfigūracijaBaziniai žetonų įkainiai | Įkainių lentelėBazinis įkainis | Konteksto tokenų daugiau nei— | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0025 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0085 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
| KonfigūracijaUžklausos ilgio pakopa 1 | Įkainių lentelė— | Konteksto tokenų daugiau nei0 | Konteksto tokenų iki imtinaiBe viršutinės ribos | Mokestis Įvestis · Įvesties tokenai $0.0025 / 1K tokenų Išvestis · Išvesties tokenai $0.0085 / 1K tokenų Įvestis · Talpyklos skaitymas $0.0003 / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą — / 1K tokenų Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val — / 1K tokenų |
Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON arba SSE
Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.
Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis.
Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas.
| Laukas | Tipas |
|---|---|
Laukasid | Tipasstring |
Laukasmodel | Tipasstring |
Laukascontent[] | Tipastext|thinking|tool_use|other content block |
Laukasstop_reason | Tipasstring|null |
Laukasusage | Tipasobject |
| Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis |
|---|---|---|
Atsakymas400 · invalid_request_error | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3
Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.
Techninis pavyzdys anglų kalba
Resolve conflicting project reports\n\nPrepare a decision brief from these reports. Engineering E: migration scripts passed staging checks. Operations O: production backup restoration has not been rehearsed. Release policy P: rehearsal must pass before migration approval. State what is established, what blocks approval and the next evidence needed. Keep staging success separate from production readiness and cite E, O or P beside each point.A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.