Source: https://ailoot.ai/models/ms/meta-muse-spark-1-2-contributor/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/meta-muse-spark-1-2-contributor/
Language: ms

# Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/meta-muse-spark-1-2-contributor/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/meta-muse-spark-1-2-contributor/facts.json)

## [Meta: Muse Spark 1.2 Contributor](https://ailoot.ai/models/ms/meta-muse-spark-1-2-contributor/)

Muse Spark 1.2 Contributor ialah edisi penaakulan Meta yang dinamakan secara berasingan untuk aliran kerja ejen prototaip dan eksperimen. Meta mendokumenkan konteks 1,048,576 token dan input multimodal dengan output teks; edisi ini mengekalkan identiti serta tahap penaakulannya sendiri tanpa max pada Standard 1.3.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.2-contributor`](https://ailoot.ai/models/ms/meta-muse-spark-1-2-contributor/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.2-contributor`](https://ailoot.ai/models/ms/meta-muse-spark-1-2-contributor/#method-1)

Tentang model

Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.

Muse Spark 1.2 Contributor ialah edisi eksperimen dan pemprototaipan keluarga penaakulan Muse Spark 1.2 Meta. Kekalkan pengecam Contributor secara berasingan daripada Standard 1.2 dan edisi 1.3 yang kemudian. Dokumentasi keluarga pengeluar menerangkan kerja agentik, pembantu perisian, penaakulan multimodal, penggunaan alat dan hasil teks berstruktur; ia tidak membuktikan jaminan prestasi Contributor yang berasingan daripada demonstrasi Standard.

Input dan konteks yang didokumenkan

Pengeluar menyenaraikan teks, imej, video, audio dan PDF sebagai modaliti input versi 1.2 serta teks sebagai output, dengan konteks 1,048,576 token. Jadual itu menetapkan skop model yang didokumenkan pengeluar. Hasilnya boleh berupa penjelasan bertulis, penemuan berstruktur atau kod yang dicadangkan; pemaparan antara muka, penciptaan rakaman atau pelaksanaan tindakan luaran lain memerlukan komponen aplikasi.

Untuk prototaip, pilih satu tugas yang ditetapkan dan bekalkan bahan yang diperlukan untuk menyemak hasilnya. Tangkapan skrin boleh mengiringi keperluan untuk interaksi tertentu. PDF boleh menyediakan pernyataan untuk dibandingkan atau diekstrak. Video boleh menunjukkan turutan yang kelihatan untuk dihuraikan, manakala soalan audio-visual perlu mengenal pasti butiran pertuturan atau visual yang penting. Labelkan setiap sumber dan minta bukti yang menyokong jawapan.

Keluaran 1.2 menerangkan kekuatan keluarga dalam menukar bahan visual menjadi kod dan menaakul tentang carta atau adegan. Gunakannya sebagai bidang tugas dan bukannya dakwaan bahawa edisi Contributor ini menghasilkan semula setiap demo Standard. Permintaan praktikal boleh meminta unsur susun atur yang kelihatan dalam tangkapan skrin, pelaksanaan yang dicadangkan dan soalan yang masih tinggal tentang tingkah laku yang tidak ditunjukkan oleh imej.

Penaakulan dan penyediaan hasil

Panduan penaakulan Muse Spark menyediakan tahap usaha minimal, low, medium, high dan xhigh untuk edisi ini. Max khusus kepada Standard 1.3, dan pelumpuhan penaakulan dengan none tidak disokong. Tanpa tetapan jelas, model masih menggunakan tahap penaakulan yang ditentukan model. Oleh itu, pengekstrakan kecil dan masalah visual atau pengekodan berbilang langkah boleh mempunyai pilihan usaha yang berbeza sambil mengekalkan identiti 1.2 Contributor yang sama.

Bajet output meliputi penaakulan dalaman dan teks yang kelihatan bersama-sama. Penaakulan mentah adalah peribadi, maka minta penjelasan atau artifak akhir yang diperlukan pengguna dan bukannya menjangka jejak asas. Tetapkan panjang jawapan dan medan tugas mengikut perkara yang akan disemak selepas itu.

Untuk perbandingan dokumen, minta pernyataan sumber, halamannya, syarat yang dibuktikannya dan sebarang percanggahan. Untuk prototaip kod, nyatakan input yang diterima, hasil yang dijangka dan antara muka yang perlu dikekalkan. Minta fragmen yang dicadangkan secara berasingan daripada andaian dan input contohnya. Keperluan ini menetapkan hasil yang boleh disemak, bukannya eksperimen terbuka tanpa kriteria penyelesaian.

Eksperimen dibantu alat

Penggunaan alat yang ditakrifkan pembangun mengikuti gelung model dan aplikasi. Aplikasi menerangkan fungsi, model memilih operasi dan menyediakan argumen, dan aplikasi melaksanakannya serta mengembalikan hasil. Carian boleh membekalkan maklumat rujukan; alat pelaksanaan boleh mengembalikan hasil sebenar apabila kod yang dicadangkan dijalankan. Pastikan operasi asal dan hasil yang dikembalikan berkait antara satu sama lain sebelum meminta jawapan seterusnya.

Pengumuman keluarga 1.2 menekankan penggunaan alat untuk memeriksa input visual dan artifak yang dijana dengan lebih dekat. Ini bermakna persekitaran menyediakan operasi pemeriksaan atau pemaparan. Cadangan teks sahaja bukan halaman yang telah dipaparkan atau interaksi yang telah dilaksanakan. Tetapkan perkara yang dikembalikan alat supaya model boleh menghubungkan maklum balas dengan keperluan sebenar.

Output berstruktur boleh menyusun penemuan eksperimen ke dalam skema yang dibekalkan. Tetapkan nama medan, jenis yang diperlukan dan pengendalian nilai yang tiada, dengan pengecam sumber di sebelah maklumat yang diekstrak. Rekod yang sah dari segi sintaks dan tafsiran yang betul ialah sifat yang berbeza; simpan bahan asal untuk menyemak tafsiran tersebut.

Had edisi dan kesinambungan

Aliran kerja sembang biasa pengeluar tidak mengembalikan konteks penaakulan peribadi untuk dimainkan semula oleh pemanggil luaran. Kekalkan sejarah yang kelihatan, fakta sumber dan hasil alat apabila meneruskan eksperimen, dan gunakan hanya mekanisme kesinambungan yang didokumenkan untuk antara muka yang disambungkan. Kebarangkalian log tidak disokong untuk Muse Spark, maka ia tidak patut dianggap sebagai skor keyakinan terbina dalam untuk medan yang diekstrak.

Jadual konteks dan modaliti yang diterbitkan adalah khusus kepada edisi 1.2 yang dinamakan ini; ia tidak sepatutnya mewarisi tetapan max 1.3 atau had audionya. Sumber yang dibaca tidak menyatakan had maksimum token input atau output secara berasingan di luar konteks. Pastikan matlamat prototaip, bahan dan hasil teks yang boleh disemak dinyatakan dengan jelas, sambil mengekalkan identiti Contributor dan hasil sebenar yang dikembalikan alatnya.

Tugas praktikal

### Tugas praktikal

Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris

```
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.
```

#### Hasil yang dijangka

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

#### Semak hasil

```
Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.2-contributor`

[`meta/muse-spark-1.2-contributor`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&fmt=chat)

Meta /`meta/muse-spark-1.2-contributor`

### Pengenalan

Muse Spark 1.2 Contributor ialah edisi penaakulan Meta yang dinamakan secara berasingan untuk aliran kerja ejen prototaip dan eksperimen. Meta mendokumenkan konteks 1,048,576 token dan input multimodal dengan output teks; edisi ini mengekalkan identiti serta tahap penaakulannya sendiri tanpa max pada Standard 1.3.

Input yang diterima

Teks

Hasil

Teks

### Tersedia di Ailoot · input & kaedah

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Input

`text`

Output

`text`

Format output

json atau SSE

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had meta/muse-spark-1.2-contributor | Lalai— |
| Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— |
| Medan`messages[].role` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— |
| Medan`messages[].name` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— |
| Medan`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |
| Medan`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`temperature` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`top_p` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`stop` | Jenis`string\|string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools` | Jenis`function_tool[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools[].type` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`tools[].function.name` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— |
| Medan`tools[].function.description` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`tool_choice` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`response_format` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`reasoning_effort` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`reasoning` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`service_tier` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`instructions` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— |
| Medan`functions` | Jenis`function[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`function_call` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`prompt_cache_options` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— |
| Medan`modalities` | Jenis`string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— |
| Medan`provider` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— |
| Medan`cache_control.ttl` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— |

Gabungan bahan input

**Teks** · Teks UTF8

`messages[].content`

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`messages` | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content |
| Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan |
| Parameter`output_modalities` | Kontraktext |
| Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraknull |

Kitar hayat: `synchronous_or_streamed`

Hantar ID model yang tepat bersama messages.

Panjang konteks bukan had output.

Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat.

### Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas

Kadar standard Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Kadar standard Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Usaha penaakulan · high

Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high

Usaha penaakulan · low

Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low

Usaha penaakulan · medium

Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium

Usaha penaakulan · minimal

Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada minimal

Usaha penaakulan · xhigh

Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada xhigh

#### Kadar Ailoot

#### Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.0002** / 1K token Output · Token output **$0.0004** / 1K token Input · Bacaan cache **$0.000004** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.0002** / 1K token Output · Token output **$0.0004** / 1K token Input · Bacaan cache **$0.000004** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPenstriman 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-1.2-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
```

```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-1.2-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"))
```

```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-1.2-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")
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json atau SSE

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan.

##### Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`choices[].index` | Jenisinteger |
| Medan`choices[].message.content` | Jenisstring\|null |
| Medan`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] |
| Medan`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring |
| Medan`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array |
| Medan`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null |
| Medan`usage` | Jenisobject |

Ralat dan langkah seterusnya

| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.2-contributor`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&fmt=chat)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`meta/muse-spark-1.2-contributor`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&fmt=chat)

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

[`meta/muse-spark-1.2-contributor`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&fmt=messages)

Meta /`meta/muse-spark-1.2-contributor`

### Pengenalan

Muse Spark 1.2 Contributor ialah edisi penaakulan Meta yang dinamakan secara berasingan untuk aliran kerja ejen prototaip dan eksperimen. Meta mendokumenkan konteks 1,048,576 token dan input multimodal dengan output teks; edisi ini mengekalkan identiti serta tahap penaakulannya sendiri tanpa max pada Standard 1.3.

Input yang diterima

Teks

Hasil

json · sse

### Tersedia di Ailoot · input & kaedah

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Input

`text`

Output

`json`, `sse`

Format output

JSON atau SSE

| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had meta/muse-spark-1.2-contributor | Lalai— |
| Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`messages[].role` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— |
| Medan`messages[].content` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— |
| Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse |

Gabungan bahan input

**Teks** · Teks UTF-8

`rentetan messages[].content`

Parameter kaedah dan kitar hayat

| Parameter | Kontrak |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json |
| Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Kontrakstream |
| Parameter`material_types` | Kontraktext |
| Parameter`text_file_material` | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. |

Kitar hayat: `synchronous_or_streamed`

### Pelan harga

Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.

Mod pantas

Kadar standard Apabila mod pantas dipilih

Mod flex

Kadar standard Apabila mod flex dipilih

Usaha penaakulan maksimum

Kadar standard Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default

Usaha penaakulan · high

Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada high

Usaha penaakulan · low

Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada low

Usaha penaakulan · medium

Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada medium

Usaha penaakulan · minimal

Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada minimal

Usaha penaakulan · xhigh

Kadar standard Apabila usaha penaakulan ditetapkan kepada xhigh

#### Kadar Ailoot

#### Harga mengikut konfigurasi

Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.

| Konfigurasi | Jadual kadar | Token konteks, melebihi | Token konteks, sehingga dan termasuk | Caj |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Token konteks, melebihi— | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.0002** / 1K token Output · Token output **$0.0004** / 1K token Input · Bacaan cache **$0.000004** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |
| KonfigurasiTahap panjang permintaan 1 | Jadual kadar— | Token konteks, melebihi0 | Token konteks, sehingga dan termasukTiada had atas | Caj Input · Token input **$0.0002** / 1K token Output · Token output **$0.0004** / 1K token Input · Bacaan cache **$0.000004** / 1K token Input · Penulisan cache **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token |

Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/)

### Contoh permintaan

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap

```json
{
  "model": "meta/muse-spark-1.2-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-1.2-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
```

```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-1.2-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))
```

### Terima dan simpan hasil

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON atau SSE

##### Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.

Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output.

##### Jika respons asal perlu disemak

Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan.

Medan respons

| Medan | Jenis |
| --- | --- |
| Medan`id` | Jenisstring |
| Medan`model` | Jenisstring |
| Medan`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Medan`stop_reason` | Jenisstring\|null |
| Medan`usage` | Jenisobject |

Ralat dan langkah seterusnya

| Respons | Syarat | Langkah seterusnya |
| --- | --- | --- |
| Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. |

### Alias

#### Alias model

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.2-contributor`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&fmt=messages)

#### Alias laluan kaedah

Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.

#### ID pemanggil berkaitan

[`meta/muse-spark-1.2-contributor`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor&fmt=messages)

FAQ · Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Apakah input dan hasil yang tersedia?

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

Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?

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

Apakah had yang terpakai?

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

Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda.

## Syarikat dan portfolio projeknya

Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.

## Beli token dengan diskaun.

Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token.

Langganan

Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda.

Kod promosi sehingga 50%

Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa.

Perbelanjaan dalam sejarah

Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan.

[Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/)

## Sambungkan API kepada produk yang anda jual.

SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula.

Aplikasi komersial

Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda.

Lesen penjual semula

Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis.

Dokumen pada laman

Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan.

[Mohon lesen penjual semula](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms)

## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya





Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan.





Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan.





Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.