modellen

Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Markdown · JSON

Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Muse Spark 1.2 Contributor is een afzonderlijk benoemde redeneereditie van Meta voor prototype- en experimentele agentworkflows. Meta documenteert een context van 1.048.576 tokens en multimodale invoer met tekstuitvoer; de editie behoudt haar eigen identiteit en redeneerniveaus, zonder de max-instelling van Standard 1.3.

Over het model

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 1.2 Contributor is de experimentele en prototype-editie van de Muse Spark 1.2-redeneerfamilie van Meta. Houd de identifier Contributor gescheiden van Standard 1.2 en latere 1.3-edities. De familiedocumentatie van de maker beschrijft agentwerk, softwareassistenten, multimodaal redeneren, toolgebruik en gestructureerde tekstresultaten; demonstraties van Standard vormen geen afzonderlijke prestatiegarantie voor Contributor.

Gedocumenteerde invoer en context

De maker noemt tekst, afbeeldingen, video, audio en PDF’s als invoermodaliteiten van versie 1.2 en tekst als uitvoer, met een context van 1.048.576 tokens. Die tabel bepaalt het gedocumenteerde toepassingsbereik van het model volgens de producent. Het resultaat kan een schriftelijke uitleg, gestructureerde bevindingen of voorgestelde code zijn; een interface renderen, een opname maken of een andere externe actie uitvoeren vereist een applicatieonderdeel.

Kies voor een prototype één afgebakende taak en lever het materiaal aan dat nodig is om het resultaat te inspecteren. Een screenshot kan een eis voor een bepaalde interactie begeleiden. Een PDF kan de uitspraken leveren die moeten worden vergeleken of geëxtraheerd. Een video kan de zichtbare reeks tonen die moet worden beschreven, terwijl een audiovisuele vraag moet aangeven welk gesproken of zichtbaar detail belangrijk is. Geef elke bron een label en vraag om het bewijsmateriaal dat het antwoord ondersteunt.

De 1.2-release beschrijft sterke kanten van de familie bij het omzetten van visueel materiaal in code en het redeneren over grafieken of scènes. Pas die toe als taakgebieden, niet als bewering dat deze Contributor-editie elke Standard-demo reproduceert. Een praktisch verzoek kan vragen om de indelingselementen die op een screenshot zichtbaar zijn, een voorgestelde implementatie en de resterende vragen over gedrag dat de afbeelding niet laat zien.

Redeneren en resultaatvoorbereiding

De redeneerhandleiding van Muse Spark biedt de inspanningsniveaus minimal, low, medium, high en xhigh voor deze editie. max is specifiek voor Standard 1.3 en redeneren uitschakelen met none wordt niet ondersteund. Zonder expliciete instelling gebruikt het model nog steeds een zelf bepaald redeneerniveau. Een kleine extractie en een visueel of programmeerprobleem met meerdere stappen kunnen daarom verschillende inspanningskeuzes hebben, met behoud van dezelfde identiteit 1.2 Contributor.

Het uitvoerbudget omvat interne redenering en zichtbare tekst samen. De ruwe redenering is privé; vraag daarom om de uitleg of het eindresultaat dat de gebruiker nodig heeft, in plaats van het onderliggende spoor te verwachten. Bepaal de antwoordlengte en velden van de taak op basis van wat daarna zal worden geïnspecteerd.

Vraag voor een documentvergelijking om de bronuitspraak, de pagina, de voorwaarde die ze vaststelt en eventuele tegenstrijdigheden. Specificeer voor een codeprototype de geaccepteerde invoer, het verwachte resultaat en de te behouden interface. Vraag om het voorgestelde fragment los van de aannamen en voorbeeldinvoer. Deze eisen definiëren een beoordeelbaar resultaat, in plaats van een open experiment zonder voltooiingscriterium.

Experimenten met tools

Door ontwikkelaars gedefinieerd toolgebruik volgt een lus tussen model en applicatie. De applicatie beschrijft functies, het model kiest een bewerking en bereidt argumenten voor, en de applicatie voert die uit en geeft het resultaat terug. Een opzoekactie kan referentie-informatie leveren; een uitvoeringstool kan leveren wat er gebeurde toen voorgestelde code werd uitgevoerd. Houd de oorspronkelijke bewerking en het teruggegeven resultaat gekoppeld voordat je om het volgende antwoord vraagt.

De aankondiging van de 1.2-familie benadrukt het gebruik van tools om visuele invoer en gegenereerde resultaten nauwkeuriger te inspecteren. Dat betekent dat de omgeving de inspectie- of renderbewerking levert. Een tekstvoorstel alleen is geen gerenderde pagina of uitgevoerde interactie. Definieer wat de tools teruggeven, zodat het model de feedback aan de werkelijke eis kan koppelen.

Gestructureerde uitvoer kan de bevindingen van het experiment ordenen in een aangeleverd schema. Definieer veldnamen, vereiste typen en de verwerking van ontbrekende waarden en behoud bronidentifiers naast geëxtraheerde informatie. Een syntactisch geldige registratie en een correcte interpretatie zijn verschillende eigenschappen; houd het oorspronkelijke materiaal beschikbaar voor inspectie van die interpretatie.

Editie en grenzen van continuïteit

De gewone chatworkflow van de maker geeft geen context met privéredeneringen terug die externe aanroepers kunnen hergebruiken. Bewaar zichtbare geschiedenis, bronfeiten en tooluitkomsten wanneer je een experiment voortzet en gebruik alleen de continuïteitsmechanismen die voor de gekoppelde interface zijn gedocumenteerd. Logwaarschijnlijkheden worden voor Muse Spark niet ondersteund en mogen daarom niet als een ingebouwde betrouwbaarheidsscore voor een geëxtraheerd veld worden behandeld.

De gepubliceerde context- en modaliteitstabel hoort bij deze benoemde 1.2-editie; ze mag niet de max-instelling of audiobeperking van 1.3 overnemen. De geraadpleegde bronnen vermelden geen afzonderlijke maximale capaciteit voor invoer- of uitvoertokens buiten de context. Houd het doel van het prototype, het materiaal en het inspecteerbare tekstresultaat expliciet, met behoud van de identiteit Contributor en de werkelijke resultaten die de tools teruggeven.

Praktische taak

Praktische taak

Technisch voorbeeld in het Engels

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.

Verwacht resultaat

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

Resultaat controleren

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

Meta /meta/muse-spark-1.2-contributor

Aan de slag

Muse Spark 1.2 Contributor is een afzonderlijk benoemde redeneereditie van Meta voor prototype- en experimentele agentworkflows. Meta documenteert een context van 1.048.576 tokens en multimodale invoer met tekstuitvoer; de editie behoudt haar eigen identiteit en redeneerniveaus, zonder de max-instelling van Standard 1.3.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
Tekst

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Invoertypen
text
Uitvoertypen
text
Uitvoerformaat
json of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
meta/muse-spark-1.2-contributor
Standaard—
VeldmessagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limieten
Minimumaantal items: 1
Standaard—
Veldmessages[].roleTypestringVereisteVereistWaarden 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[].contentTypestring|content_part[]|nullVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].tool_callsTypetool_call[]VereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].tool_call_idTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID
Standaard—
Veldmessages[].nameTypestringVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].reasoning_contentTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt
Standaard—
Veldmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmax_tokensTypeintegerVereisteOptioneelWaarden en limieten
Minimum: 1
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldmax_completion_tokensTypeintegerVereisteOptioneelWaarden en limieten
Minimum: 1
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldstreamTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaardfalse
Veldstream_options.include_usageTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldtemperatureTypenumberVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtop_pTypenumberVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldstopTypestring|string[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldtoolsTypefunction_tool[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtools[].typeTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
function
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldtools[].function.nameTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
Geldt wanneer: functietool opgegeven
Standaard—
Veldtools[].function.descriptionTypestringVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldtools[].function.parametersTypeJSON_schemaVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaard—
Veldtool_choiceTypestring|objectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldparallel_tool_callsTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldresponse_formatTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldreasoning_effortTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldreasoningTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldservice_tierTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldinstructionsTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Compatibiliteitsveld
Standaard—
VeldfunctionsTypefunction[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldfunction_callTypestring|objectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
Veldprompt_cache_optionsTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Afhankelijk van het model
Standaard—
VeldmodalitiesTypestring[]VereisteOptioneelWaarden en limieten
text
Standaard—
VeldproviderTypeobjectVereisteOptioneelWaarden en limieten
Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd
Standaard—
Veldcache_control.ttlTypestringVereisteOptioneelWaarden en limieten
Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd
Standaard—
Combinaties van invoermaterialen

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractmodel, messages
Parametermaterial_typesContracttext
ParametermessagesContractberichtenarray met de structuur role/content
Parameterfile_materialContractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid
Parameteroptional_controlsContractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeContractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools
Parameteroutput_modalitiesContracttext
Parameterhosted_operationsContractfalse
Parametermultimodal_input_bindingContractnull

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.

Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus
Standaardtarief Wanneer de snelle modus is geselecteerd
Flexmodus
Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd
Maximale redeneerinspanning
Standaardtarief Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Redeneerinspanning · high
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op high staat
Redeneerinspanning · low
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op low staat
Redeneerinspanning · medium
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op medium staat
Redeneerinspanning · minimal
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op minimal staat
Redeneerinspanning · xhigh
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op xhigh staat

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0004 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.000004 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengteTariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0004 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.000004 / 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 →

Voorbeeldverzoeken

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.2-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.2-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Resultaten ophalen en opslaan

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json of SSE

Alle voltooide resultaten bewaren

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.

Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.

Antwoordvelden
VeldType
Veldchoices[].indexTypeinteger
Veldchoices[].message.contentTypestring|null
Veldchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Veldchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Veldchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Veldchoices[].finish_reasonTypestring|null
VeldusageTypeobject
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldigVolgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

meta/muse-spark-1.2-contributor

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

meta/muse-spark-1.2-contributor

Meta /meta/muse-spark-1.2-contributor

Aan de slag

Muse Spark 1.2 Contributor is een afzonderlijk benoemde redeneereditie van Meta voor prototype- en experimentele agentworkflows. Meta documenteert een context van 1.048.576 tokens en multimodale invoer met tekstuitvoer; de editie behoudt haar eigen identiteit en redeneerniveaus, zonder de max-instelling van Standard 1.3.

Toegestane invoer
Tekst
Resultaten
json · sse

Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Invoertypen
text
Uitvoertypen
json, sse
Uitvoerformaat
JSON of SSE
VeldTypeVereisteWaarden en limietenStandaard
VeldmodelTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
meta/muse-spark-1.2-contributor
Standaard—
VeldmessagesTypemessage[]VereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldmessages[].roleTypestringVereisteVereistWaarden en limieten
user, assistant
Standaard—
Veldmessages[].contentTypestringVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
Veldmax_tokensTypeintegerVereisteVereistWaarden en limietenStandaard—
VeldstreamTypebooleanVereisteOptioneelWaarden en limietenStandaardfalse
Combinaties van invoermaterialen

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content als tekenreeks

Methodeparameters en levenscyclus
ParameterContract
Parametercontent_typeContractapplication/json
ParameterrequiredContractmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsContractstream
Parametermaterial_typesContracttext
Parametertext_file_materialContractLees 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

Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus
Standaardtarief Wanneer de snelle modus is geselecteerd
Flexmodus
Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd
Maximale redeneerinspanning
Standaardtarief Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt
Redeneerinspanning · high
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op high staat
Redeneerinspanning · low
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op low staat
Redeneerinspanning · medium
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op medium staat
Redeneerinspanning · minimal
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op minimal staat
Redeneerinspanning · xhigh
Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op xhigh staat

Ailoot-tarieven

Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

ConfiguratieTariefstaffelContexttokens, meer danContexttokens, tot en metKosten
ConfiguratieBasistarieven voor tokensTariefstaffelBasistariefContexttokens, meer dan—Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0004 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.000004 / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens
Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens
ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengteTariefstaffel—Contexttokens, meer dan0Contexttokens, tot en metGeen bovengrensKosten
Invoer · Invoertokens $0.0002 / 1K tokens
Uitvoer · Uitvoertokens $0.0004 / 1K tokens
Invoer · Cache lezen $0.000004 / 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 →

Voorbeeldverzoeken

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Volledige minimale JSON-bodycurl · gebruik je UTF-8-documentPython · sla het volledige resultaat op
{
  "model": "meta/muse-spark-1.2-contributor",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Resultaten ophalen en opslaan

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON of SSE

Alle voltooide resultaten bewaren

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.

Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.

Antwoordvelden
VeldType
VeldidTypestring
VeldmodelTypestring
Veldcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Veldstop_reasonTypestring|null
VeldusageTypeobject
Fouten en vervolgstappen
AntwoordVoorwaardeVolgende stap
Antwoord400 · invalid_request_errorVoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldigVolgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag.

Aliasnamen

Modelaliasnamen

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor

Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

Gerelateerde aanroeper-ID’s

meta/muse-spark-1.2-contributor

FAQ · Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.2-contributor: text → text

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

Welke velden gebruikt het verzoek?

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

Welke limieten gelden?

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

Meer details

Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie.

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden.

Koop tokens met korting.

Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens.

Abonnement
Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken.
Promotiecode tot 50%
Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend.
Kosten in de geschiedenis
Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard.

Kies een abonnement · Bekijk modelprijzen

Verbind de API met het product dat je verkoopt.

SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan.

Commerciële applicatie
Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe.
Resellerlicentie
Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop.
Documenten op de site
Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar.

Vraag een resellerlicentie aan · Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst