Muse Spark 1.3 is Meta’s redeneermodel voor langdurig agentwerk en programmeren. De maker legt de nadruk op het behouden van context en eerdere resultaten over uitgebreide taken heen, het verwerken van tegenstrijdige bronnen en het opleveren van een afgewerkt eindproduct. Deze vermelding betreft de Standard 1.3-editie, waarvan de gedocumenteerde redeneerinstellingen max omvatten; de afzonderlijk benoemde Contributor-editie heeft eigen instellingsgrenzen.
Langdurig agentwerk
De release beschrijft een model dat in verschillende agentomgevingen is getraind om informatie te verzamelen, een plan te herzien wanneer bewijsmateriaal verandert en gedetailleerde vereisten gedurende een taak met meerdere stappen te behouden. Ze beschrijft ook een betere verwerking van meerdere workflows in één gesprek, waarbij inkomende verzoeken aan de relevante taak worden gekoppeld. Een nuttig verzoek moet het doel, de bronnen, vereisten en het artefact definiëren dat als voltooiing geldt.
Geef voor een professionele documenttaak de bronrapporten, benoem welke feiten behouden moeten blijven en vraag om een gestructureerd overzicht met bronlocaties. Vraag bij tegenstrijdige bronnen om de conflicterende uitspraken afzonderlijk weer te geven en de informatie te benoemen die nodig is om ze op te lossen. Neem voor een programmeertaak het beoogde gedrag, de betrokken modules en relevante code op; vraag om de voorgestelde implementatie en het bewijsmateriaal waarmee het bedoelde resultaat kan worden onderscheiden.
De maker stelt dat 1.3 om verduidelijking vraagt wanneer een verzoek dubbelzinnig is en hulp van de gebruiker zoekt wanneer het vastloopt. Hij beschrijft ook een beter oordeel rond acties met belangrijke gevolgen. Dat zijn verbeteringen in modelgedrag, geen vervanging van de uitvoeringscontroles van de toepassing. Geef de agent de informatie die nodig is om te beslissen en maak het vereiste resultaat expliciet.
Programmeren en multimodaal bewijsmateriaal
De release richt zich op langere programmeertaken, nettere uitvoer en minder onnodige gespreksbeurten ten opzichte van 1.2. Een programmeeragentworkflow kan een schermafbeelding onderzoeken, de relevante code vinden, een correctie voorstellen en uitvoerings- of renderfeedback van tools gebruiken. Vermeld de interface die compatibel moet blijven en vraag het gewijzigde artefact afzonderlijk van de aannames en uitleg.
De officiële modeltabel vermeldt tekst, afbeeldingen, video en PDF als invoer, tekst als uitvoer en een context van 1.048.576 tokens. Afbeeldingen of clips kunnen zichtbaar bewijsmateriaal naast de geschreven taak aanleveren. Een grafiekvraag moet assen, legenda’s en eenheden behouden; een vraag over een schermafbeelding moet het te reproduceren of onderzoeken gedrag benoemen. Een PDF-vraag kan om een extractie of vergelijking met bronverwijzingen vragen in plaats van om een algemene samenvatting van elke pagina.
De maker merkt expliciet op dat audiobegrip in 1.3 niet volledig wordt ondersteund en dat antwoorden met audio minder goed kunnen zijn. Dit verschilt van de gedocumenteerde audiovisuele mogelijkheid van 1.2. Het tekstresultaat van het model genereert ook niet op zichzelf een afbeelding, gesproken opname of afgewerkt bestand zonder de tools van de omringende toepassing.
Redeneerniveau en continuïteit
De gedocumenteerde niveaus zijn minimal, low, medium, high, xhigh en max. max is specifiek voor Standard 1.3. Muse Spark ondersteunt niet dat redenering met none wordt uitgeschakeld; de instelling weglaten laat een door het model bepaald redeneerniveau actief. Kies het niveau voor het werkelijke probleem en laat ruimte voor zowel interne redenering als het vereiste geschreven resultaat.
Redeneertokens en zichtbare tokens delen het uitvoerbudget. Ruwe interne redenering blijft privé en wordt niet als gewone leesbare tekst teruggegeven. De maker onderscheidt zichtbare gespreksgeschiedenis van continuïteit van privéredenering: de chatinterface maakt geen traject beschikbaar dat externe aanroepers opnieuw kunnen afspelen, terwijl de andere gedocumenteerde gespreksworkflow beheerde of versleutelde voortzetting van redenering ondersteunt. Bewaar de bronnen, zichtbare berichten en werkelijke toolresultaten die voor een vervolg nodig zijn, in plaats van aan te nemen dat alle interfaces privéredenering op dezelfde manier behouden.
Tools en gestructureerde eindproducten
De toepassing levert door ontwikkelaars gedefinieerde functiebeschrijvingen, het model maakt de vereiste aanroepargumenten en de toepassing voert elke aanroep uit en geeft het bijbehorende resultaat terug. Het model kan in één gespreksbeurt meerdere functies aanvragen. Geef het resultaat van elke oorspronkelijke bewerking terug voordat de volgende conclusie wordt gevraagd, zodat het antwoord werkelijk opgehaalde of berekende informatie gebruikt.
De maker documenteert afzonderlijk ingebouwde zoektools die binnen de gekoppelde dienst worden uitgevoerd. Ontwikkelaarsfuncties en die ingebouwde tools hebben verschillende uitvoeringsregelingen. Het model kan redeneren over welke informatie het nodig heeft, maar alleen het model selecteren biedt geen repositorytoegang, browser of privé-informatiebron.
Gestructureerde uitvoer kan het resultaat beperken tot een aangeleverd JSON-schema. Definieer de velden en types die de volgende stap nodig heeft en de behandeling van ontbrekende broninformatie. In de strict-schemamodus van de maker is de root een gewoon object, is elke eigenschap verplicht en zijn extra eigenschappen niet toegestaan; recursieve schema’s worden verworpen. Dit zijn beperkingen van de gestructureerde interface van de maker en geen bewijs dat de feiten in een correct gevormde registratie waar zijn.
Vraag voor een nuttig eindartefact afzonderlijk om de bevindingen die op bronnen steunen, de voorgestelde wijziging of het document en de onopgeloste voorwaarden. De geraadpleegde bronnen geven geen onafhankelijke harde maximale invoer- of uitvoertokencapaciteit buiten de gedocumenteerde context. Houd de Standard 1.3-identiteit, de redeneerkeuze en de gekoppelde uitvoeringsresultaten gedurende de taak expliciet.
", "aboutText": "Muse Spark 1.3 is Meta’s redeneermodel voor langdurig agentwerk en programmeren. De maker legt de nadruk op het behouden van context en eerdere resultaten over uitgebreide taken heen, het verwerken van tegenstrijdige bronnen en het opleveren van een afgewerkt eindproduct. Deze vermelding betreft de Standard 1.3-editie, waarvan de gedocumenteerde redeneerinstellingen max omvatten; de afzonderlijk benoemde Contributor-editie heeft eigen instellingsgrenzen.\n\nLangdurig agentwerk\n\nDe release beschrijft een model dat in verschillende agentomgevingen is getraind om informatie te verzamelen, een plan te herzien wanneer bewijsmateriaal verandert en gedetailleerde vereisten gedurende een taak met meerdere stappen te behouden. Ze beschrijft ook een betere verwerking van meerdere workflows in één gesprek, waarbij inkomende verzoeken aan de relevante taak worden gekoppeld. Een nuttig verzoek moet het doel, de bronnen, vereisten en het artefact definiëren dat als voltooiing geldt.\n\nGeef voor een professionele documenttaak de bronrapporten, benoem welke feiten behouden moeten blijven en vraag om een gestructureerd overzicht met bronlocaties. Vraag bij tegenstrijdige bronnen om de conflicterende uitspraken afzonderlijk weer te geven en de informatie te benoemen die nodig is om ze op te lossen. Neem voor een programmeertaak het beoogde gedrag, de betrokken modules en relevante code op; vraag om de voorgestelde implementatie en het bewijsmateriaal waarmee het bedoelde resultaat kan worden onderscheiden.\n\nDe maker stelt dat 1.3 om verduidelijking vraagt wanneer een verzoek dubbelzinnig is en hulp van de gebruiker zoekt wanneer het vastloopt. Hij beschrijft ook een beter oordeel rond acties met belangrijke gevolgen. Dat zijn verbeteringen in modelgedrag, geen vervanging van de uitvoeringscontroles van de toepassing. Geef de agent de informatie die nodig is om te beslissen en maak het vereiste resultaat expliciet.\n\nProgrammeren en multimodaal bewijsmateriaal\n\nDe release richt zich op langere programmeertaken, nettere uitvoer en minder onnodige gespreksbeurten ten opzichte van 1.2. Een programmeeragentworkflow kan een schermafbeelding onderzoeken, de relevante code vinden, een correctie voorstellen en uitvoerings- of renderfeedback van tools gebruiken. Vermeld de interface die compatibel moet blijven en vraag het gewijzigde artefact afzonderlijk van de aannames en uitleg.\n\nDe officiële modeltabel vermeldt tekst, afbeeldingen, video en PDF als invoer, tekst als uitvoer en een context van 1.048.576 tokens. Afbeeldingen of clips kunnen zichtbaar bewijsmateriaal naast de geschreven taak aanleveren. Een grafiekvraag moet assen, legenda’s en eenheden behouden; een vraag over een schermafbeelding moet het te reproduceren of onderzoeken gedrag benoemen. Een PDF-vraag kan om een extractie of vergelijking met bronverwijzingen vragen in plaats van om een algemene samenvatting van elke pagina.\n\nDe maker merkt expliciet op dat audiobegrip in 1.3 niet volledig wordt ondersteund en dat antwoorden met audio minder goed kunnen zijn. Dit verschilt van de gedocumenteerde audiovisuele mogelijkheid van 1.2. Het tekstresultaat van het model genereert ook niet op zichzelf een afbeelding, gesproken opname of afgewerkt bestand zonder de tools van de omringende toepassing.\n\nRedeneerniveau en continuïteit\n\nDe gedocumenteerde niveaus zijn minimal, low, medium, high, xhigh en max. max is specifiek voor Standard 1.3. Muse Spark ondersteunt niet dat redenering met none wordt uitgeschakeld; de instelling weglaten laat een door het model bepaald redeneerniveau actief. Kies het niveau voor het werkelijke probleem en laat ruimte voor zowel interne redenering als het vereiste geschreven resultaat.\n\nRedeneertokens en zichtbare tokens delen het uitvoerbudget. Ruwe interne redenering blijft privé en wordt niet als gewone leesbare tekst teruggegeven. De maker onderscheidt zichtbare gespreksgeschiedenis van continuïteit van privéredenering: de chatinterface maakt geen traject beschikbaar dat externe aanroepers opnieuw kunnen afspelen, terwijl de andere gedocumenteerde gespreksworkflow beheerde of versleutelde voortzetting van redenering ondersteunt. Bewaar de bronnen, zichtbare berichten en werkelijke toolresultaten die voor een vervolg nodig zijn, in plaats van aan te nemen dat alle interfaces privéredenering op dezelfde manier behouden.\n\nTools en gestructureerde eindproducten\n\nDe toepassing levert door ontwikkelaars gedefinieerde functiebeschrijvingen, het model maakt de vereiste aanroepargumenten en de toepassing voert elke aanroep uit en geeft het bijbehorende resultaat terug. Het model kan in één gespreksbeurt meerdere functies aanvragen. Geef het resultaat van elke oorspronkelijke bewerking terug voordat de volgende conclusie wordt gevraagd, zodat het antwoord werkelijk opgehaalde of berekende informatie gebruikt.\n\nDe maker documenteert afzonderlijk ingebouwde zoektools die binnen de gekoppelde dienst worden uitgevoerd. Ontwikkelaarsfuncties en die ingebouwde tools hebben verschillende uitvoeringsregelingen. Het model kan redeneren over welke informatie het nodig heeft, maar alleen het model selecteren biedt geen repositorytoegang, browser of privé-informatiebron.\n\nGestructureerde uitvoer kan het resultaat beperken tot een aangeleverd JSON-schema. Definieer de velden en types die de volgende stap nodig heeft en de behandeling van ontbrekende broninformatie. In de strict-schemamodus van de maker is de root een gewoon object, is elke eigenschap verplicht en zijn extra eigenschappen niet toegestaan; recursieve schema’s worden verworpen. Dit zijn beperkingen van de gestructureerde interface van de maker en geen bewijs dat de feiten in een correct gevormde registratie waar zijn.\n\nVraag voor een nuttig eindartefact afzonderlijk om de bevindingen die op bronnen steunen, de voorgestelde wijziging of het document en de onopgeloste voorwaarden. De geraadpleegde bronnen geven geen onafhankelijke harde maximale invoer- of uitvoertokencapaciteit buiten de gedocumenteerde context. Houd de Standard 1.3-identiteit, de redeneerkeuze en de gekoppelde uitvoeringsresultaten gedurende de taak expliciet.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
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 is Meta’s multimodale redeneermodel voor langdurig actieve agents en programmeerworkflows. Het houdt bronnen en eerdere resultaten bij, ondersteunt een door de maker opgegeven context van 1.048.576 tokens en redeneerniveaus tot en met max in deze Standard-editie, en geeft tekst en voorgestelde toolacties terug.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Muse Spark 1.3 is Meta’s redeneermodel voor langdurig agentwerk en programmeren. De maker legt de nadruk op het behouden van context en eerdere resultaten over uitgebreide taken heen, het verwerken van tegenstrijdige bronnen en het opleveren van een afgewerkt eindproduct. Deze vermelding betreft de Standard 1.3-editie, waarvan de gedocumenteerde redeneerinstellingen max omvatten; de afzonderlijk benoemde Contributor-editie heeft eigen instellingsgrenzen.
Langdurig agentwerk
De release beschrijft een model dat in verschillende agentomgevingen is getraind om informatie te verzamelen, een plan te herzien wanneer bewijsmateriaal verandert en gedetailleerde vereisten gedurende een taak met meerdere stappen te behouden. Ze beschrijft ook een betere verwerking van meerdere workflows in één gesprek, waarbij inkomende verzoeken aan de relevante taak worden gekoppeld. Een nuttig verzoek moet het doel, de bronnen, vereisten en het artefact definiëren dat als voltooiing geldt.
Geef voor een professionele documenttaak de bronrapporten, benoem welke feiten behouden moeten blijven en vraag om een gestructureerd overzicht met bronlocaties. Vraag bij tegenstrijdige bronnen om de conflicterende uitspraken afzonderlijk weer te geven en de informatie te benoemen die nodig is om ze op te lossen. Neem voor een programmeertaak het beoogde gedrag, de betrokken modules en relevante code op; vraag om de voorgestelde implementatie en het bewijsmateriaal waarmee het bedoelde resultaat kan worden onderscheiden.
De maker stelt dat 1.3 om verduidelijking vraagt wanneer een verzoek dubbelzinnig is en hulp van de gebruiker zoekt wanneer het vastloopt. Hij beschrijft ook een beter oordeel rond acties met belangrijke gevolgen. Dat zijn verbeteringen in modelgedrag, geen vervanging van de uitvoeringscontroles van de toepassing. Geef de agent de informatie die nodig is om te beslissen en maak het vereiste resultaat expliciet.
Programmeren en multimodaal bewijsmateriaal
De release richt zich op langere programmeertaken, nettere uitvoer en minder onnodige gespreksbeurten ten opzichte van 1.2. Een programmeeragentworkflow kan een schermafbeelding onderzoeken, de relevante code vinden, een correctie voorstellen en uitvoerings- of renderfeedback van tools gebruiken. Vermeld de interface die compatibel moet blijven en vraag het gewijzigde artefact afzonderlijk van de aannames en uitleg.
De officiële modeltabel vermeldt tekst, afbeeldingen, video en PDF als invoer, tekst als uitvoer en een context van 1.048.576 tokens. Afbeeldingen of clips kunnen zichtbaar bewijsmateriaal naast de geschreven taak aanleveren. Een grafiekvraag moet assen, legenda’s en eenheden behouden; een vraag over een schermafbeelding moet het te reproduceren of onderzoeken gedrag benoemen. Een PDF-vraag kan om een extractie of vergelijking met bronverwijzingen vragen in plaats van om een algemene samenvatting van elke pagina.
De maker merkt expliciet op dat audiobegrip in 1.3 niet volledig wordt ondersteund en dat antwoorden met audio minder goed kunnen zijn. Dit verschilt van de gedocumenteerde audiovisuele mogelijkheid van 1.2. Het tekstresultaat van het model genereert ook niet op zichzelf een afbeelding, gesproken opname of afgewerkt bestand zonder de tools van de omringende toepassing.
Redeneerniveau en continuïteit
De gedocumenteerde niveaus zijn minimal, low, medium, high, xhigh en max. max is specifiek voor Standard 1.3. Muse Spark ondersteunt niet dat redenering met none wordt uitgeschakeld; de instelling weglaten laat een door het model bepaald redeneerniveau actief. Kies het niveau voor het werkelijke probleem en laat ruimte voor zowel interne redenering als het vereiste geschreven resultaat.
Redeneertokens en zichtbare tokens delen het uitvoerbudget. Ruwe interne redenering blijft privé en wordt niet als gewone leesbare tekst teruggegeven. De maker onderscheidt zichtbare gespreksgeschiedenis van continuïteit van privéredenering: de chatinterface maakt geen traject beschikbaar dat externe aanroepers opnieuw kunnen afspelen, terwijl de andere gedocumenteerde gespreksworkflow beheerde of versleutelde voortzetting van redenering ondersteunt. Bewaar de bronnen, zichtbare berichten en werkelijke toolresultaten die voor een vervolg nodig zijn, in plaats van aan te nemen dat alle interfaces privéredenering op dezelfde manier behouden.
Tools en gestructureerde eindproducten
De toepassing levert door ontwikkelaars gedefinieerde functiebeschrijvingen, het model maakt de vereiste aanroepargumenten en de toepassing voert elke aanroep uit en geeft het bijbehorende resultaat terug. Het model kan in één gespreksbeurt meerdere functies aanvragen. Geef het resultaat van elke oorspronkelijke bewerking terug voordat de volgende conclusie wordt gevraagd, zodat het antwoord werkelijk opgehaalde of berekende informatie gebruikt.
De maker documenteert afzonderlijk ingebouwde zoektools die binnen de gekoppelde dienst worden uitgevoerd. Ontwikkelaarsfuncties en die ingebouwde tools hebben verschillende uitvoeringsregelingen. Het model kan redeneren over welke informatie het nodig heeft, maar alleen het model selecteren biedt geen repositorytoegang, browser of privé-informatiebron.
Gestructureerde uitvoer kan het resultaat beperken tot een aangeleverd JSON-schema. Definieer de velden en types die de volgende stap nodig heeft en de behandeling van ontbrekende broninformatie. In de strict-schemamodus van de maker is de root een gewoon object, is elke eigenschap verplicht en zijn extra eigenschappen niet toegestaan; recursieve schema’s worden verworpen. Dit zijn beperkingen van de gestructureerde interface van de maker en geen bewijs dat de feiten in een correct gevormde registratie waar zijn.
Vraag voor een nuttig eindartefact afzonderlijk om de bevindingen die op bronnen steunen, de voorgestelde wijziging of het document en de onopgeloste voorwaarden. De geraadpleegde bronnen geven geen onafhankelijke harde maximale invoer- of uitvoertokencapaciteit buiten de gedocumenteerde context. Houd de Standard 1.3-identiteit, de redeneerkeuze en de gekoppelde uitvoeringsresultaten gedurende de taak expliciet.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten meta/muse-spark-1.3 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0085 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0003 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0085 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0003 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
meta/muse-spark-1.3Muse Spark 1.3 is Meta’s multimodale redeneermodel voor langdurig actieve agents en programmeerworkflows. Het houdt bronnen en eerdere resultaten bij, ondersteunt een door de maker opgegeven context van 1.048.576 tokens en redeneerniveaus tot en met max in deze Standard-editie, en geeft tekst en voorgestelde toolacties terug.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Muse Spark 1.3 is Meta’s redeneermodel voor langdurig agentwerk en programmeren. De maker legt de nadruk op het behouden van context en eerdere resultaten over uitgebreide taken heen, het verwerken van tegenstrijdige bronnen en het opleveren van een afgewerkt eindproduct. Deze vermelding betreft de Standard 1.3-editie, waarvan de gedocumenteerde redeneerinstellingen max omvatten; de afzonderlijk benoemde Contributor-editie heeft eigen instellingsgrenzen.
Langdurig agentwerk
De release beschrijft een model dat in verschillende agentomgevingen is getraind om informatie te verzamelen, een plan te herzien wanneer bewijsmateriaal verandert en gedetailleerde vereisten gedurende een taak met meerdere stappen te behouden. Ze beschrijft ook een betere verwerking van meerdere workflows in één gesprek, waarbij inkomende verzoeken aan de relevante taak worden gekoppeld. Een nuttig verzoek moet het doel, de bronnen, vereisten en het artefact definiëren dat als voltooiing geldt.
Geef voor een professionele documenttaak de bronrapporten, benoem welke feiten behouden moeten blijven en vraag om een gestructureerd overzicht met bronlocaties. Vraag bij tegenstrijdige bronnen om de conflicterende uitspraken afzonderlijk weer te geven en de informatie te benoemen die nodig is om ze op te lossen. Neem voor een programmeertaak het beoogde gedrag, de betrokken modules en relevante code op; vraag om de voorgestelde implementatie en het bewijsmateriaal waarmee het bedoelde resultaat kan worden onderscheiden.
De maker stelt dat 1.3 om verduidelijking vraagt wanneer een verzoek dubbelzinnig is en hulp van de gebruiker zoekt wanneer het vastloopt. Hij beschrijft ook een beter oordeel rond acties met belangrijke gevolgen. Dat zijn verbeteringen in modelgedrag, geen vervanging van de uitvoeringscontroles van de toepassing. Geef de agent de informatie die nodig is om te beslissen en maak het vereiste resultaat expliciet.
Programmeren en multimodaal bewijsmateriaal
De release richt zich op langere programmeertaken, nettere uitvoer en minder onnodige gespreksbeurten ten opzichte van 1.2. Een programmeeragentworkflow kan een schermafbeelding onderzoeken, de relevante code vinden, een correctie voorstellen en uitvoerings- of renderfeedback van tools gebruiken. Vermeld de interface die compatibel moet blijven en vraag het gewijzigde artefact afzonderlijk van de aannames en uitleg.
De officiële modeltabel vermeldt tekst, afbeeldingen, video en PDF als invoer, tekst als uitvoer en een context van 1.048.576 tokens. Afbeeldingen of clips kunnen zichtbaar bewijsmateriaal naast de geschreven taak aanleveren. Een grafiekvraag moet assen, legenda’s en eenheden behouden; een vraag over een schermafbeelding moet het te reproduceren of onderzoeken gedrag benoemen. Een PDF-vraag kan om een extractie of vergelijking met bronverwijzingen vragen in plaats van om een algemene samenvatting van elke pagina.
De maker merkt expliciet op dat audiobegrip in 1.3 niet volledig wordt ondersteund en dat antwoorden met audio minder goed kunnen zijn. Dit verschilt van de gedocumenteerde audiovisuele mogelijkheid van 1.2. Het tekstresultaat van het model genereert ook niet op zichzelf een afbeelding, gesproken opname of afgewerkt bestand zonder de tools van de omringende toepassing.
Redeneerniveau en continuïteit
De gedocumenteerde niveaus zijn minimal, low, medium, high, xhigh en max. max is specifiek voor Standard 1.3. Muse Spark ondersteunt niet dat redenering met none wordt uitgeschakeld; de instelling weglaten laat een door het model bepaald redeneerniveau actief. Kies het niveau voor het werkelijke probleem en laat ruimte voor zowel interne redenering als het vereiste geschreven resultaat.
Redeneertokens en zichtbare tokens delen het uitvoerbudget. Ruwe interne redenering blijft privé en wordt niet als gewone leesbare tekst teruggegeven. De maker onderscheidt zichtbare gespreksgeschiedenis van continuïteit van privéredenering: de chatinterface maakt geen traject beschikbaar dat externe aanroepers opnieuw kunnen afspelen, terwijl de andere gedocumenteerde gespreksworkflow beheerde of versleutelde voortzetting van redenering ondersteunt. Bewaar de bronnen, zichtbare berichten en werkelijke toolresultaten die voor een vervolg nodig zijn, in plaats van aan te nemen dat alle interfaces privéredenering op dezelfde manier behouden.
Tools en gestructureerde eindproducten
De toepassing levert door ontwikkelaars gedefinieerde functiebeschrijvingen, het model maakt de vereiste aanroepargumenten en de toepassing voert elke aanroep uit en geeft het bijbehorende resultaat terug. Het model kan in één gespreksbeurt meerdere functies aanvragen. Geef het resultaat van elke oorspronkelijke bewerking terug voordat de volgende conclusie wordt gevraagd, zodat het antwoord werkelijk opgehaalde of berekende informatie gebruikt.
De maker documenteert afzonderlijk ingebouwde zoektools die binnen de gekoppelde dienst worden uitgevoerd. Ontwikkelaarsfuncties en die ingebouwde tools hebben verschillende uitvoeringsregelingen. Het model kan redeneren over welke informatie het nodig heeft, maar alleen het model selecteren biedt geen repositorytoegang, browser of privé-informatiebron.
Gestructureerde uitvoer kan het resultaat beperken tot een aangeleverd JSON-schema. Definieer de velden en types die de volgende stap nodig heeft en de behandeling van ontbrekende broninformatie. In de strict-schemamodus van de maker is de root een gewoon object, is elke eigenschap verplicht en zijn extra eigenschappen niet toegestaan; recursieve schema’s worden verworpen. Dit zijn beperkingen van de gestructureerde interface van de maker en geen bewijs dat de feiten in een correct gevormde registratie waar zijn.
Vraag voor een nuttig eindartefact afzonderlijk om de bevindingen die op bronnen steunen, de voorgestelde wijziging of het document en de onopgeloste voorwaarden. De geraadpleegde bronnen geven geen onafhankelijke harde maximale invoer- of uitvoertokencapaciteit buiten de gedocumenteerde context. Houd de Standard 1.3-identiteit, de redeneerkeuze en de gekoppelde uitvoeringsresultaten gedurende de taak expliciet.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten meta/muse-spark-1.3 | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0085 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0003 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens $0.0025 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.0085 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0.0003 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
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.