Meta: Muse Spark 1.3
Muse Spark 1.3 is het multimodale redeneermodel van Meta voor langdurige 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, met tekst en voorgestelde toolacties als uitvoer.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmeta/muse-spark-1.3 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmeta/muse-spark-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 1.3 is het redeneermodel van Meta voor langdurig agentwerk en programmeren. De maker benadrukt het behouden van context en eerdere resultaten tijdens langdurige taken, het verwerken van tegenstrijdige bronnen en het leveren van een voltooid eindresultaat. Deze vermelding betreft de editie Standard 1.3, 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 het bewijsmateriaal verandert en gedetailleerde eisen gedurende een taak met meerdere stappen te behouden. Ze beschrijft ook een verbeterde verwerking van meerdere workflows in één gesprek, waarbij binnenkomende verzoeken aan de relevante taak worden gekoppeld. Een bruikbaar verzoek moet het doel, de bronnen, de eisen en het resultaat dat als voltooiing geldt definiëren.
Lever voor een professionele documenttaak de bronrapporten aan, benoem welke feiten behouden moeten blijven en vraag om een gestructureerd overzicht met bronlocaties. Vraag bij tegenstrijdige bronnen afzonderlijk om de tegenstrijdige uitspraken en de informatie die nodig is om ze op te lossen. Voeg voor een programmeertaak het beoogde gedrag, de betrokken modules en de relevante code toe; vraag om de voorgestelde implementatie en het bewijsmateriaal dat het beoogde resultaat zou onderscheiden.
Volgens de maker vraagt 1.3 om verduidelijking wanneer een verzoek dubbelzinnig is en om hulp van de gebruiker wanneer het vastloopt. De maker beschrijft ook beter oordeelsvermogen rond acties met belangrijke gevolgen. Dit zijn verbeteringen in modelgedrag, geen vervanging voor de uitvoeringscontroles van de applicatie. 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 dan bij 1.2. Een workflow met een programmeeragent kan een screenshot inspecteren, de relevante code vinden, een correctie voorstellen en uitvoerings- of renderfeedback gebruiken die de tools teruggeven. Geef de interface aan die compatibel moet blijven en vraag het gewijzigde resultaat los van de aannamen en uitleg op.
De officiële modeltabel noemt tekst-, afbeeldings-, video- en PDF-invoer, met tekstuitvoer en een context van 1.048.576 tokens. Afbeeldingen of clips kunnen naast de schriftelijke taak zichtbaar bewijsmateriaal leveren. Een grafiekvraag moet assen, legenda’s en eenheden behouden; een screenshotvraag moet het te reproduceren of te inspecteren 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 bij audio minder goed kunnen worden. Dit verschilt van de gedocumenteerde audiovisuele mogelijkheden van 1.2. Het tekstresultaat van het model genereert op zichzelf ook geen afbeelding, gesproken opname of voltooid bestand zonder de tools van de omringende applicatie.
Redeneerinspanning en continuïteit
De gedocumenteerde niveaus zijn minimal, low, medium, high, xhigh en max. max is specifiek voor Standard 1.3. Muse Spark ondersteunt het uitschakelen van redeneren met none niet; zonder de instelling blijft een door het model bepaald redeneerniveau gelden. Kies de inspanning voor het werkelijke probleem en houd ruimte vrij voor zowel de interne redenering als het vereiste schriftelijke resultaat.
Redeneertokens en zichtbare tokens delen het uitvoerbudget. De ruwe interne redenering blijft privé en wordt niet als gewone leesbare tekst teruggegeven. De maker onderscheidt zichtbare gespreksgeschiedenis van continuïteit van privéredeneringen: de chatinterface stelt geen spoor beschikbaar dat externe aanroepers kunnen hergebruiken, terwijl de andere gedocumenteerde gespreksworkflow beheerd of versleuteld voortzetten van redeneringen ondersteunt. Bewaar de bronnen, zichtbare berichten en werkelijke toolresultaten die een vervolgstap nodig heeft, in plaats van aan te nemen dat alle interfaces privéredeneringen op dezelfde manier behouden.
Tools en gestructureerde eindresultaten
De applicatie levert functiebeschrijvingen die door de ontwikkelaar zijn gedefinieerd, het model maakt de vereiste aanroepargumenten en de applicatie voert elke aanroep uit en geeft het bijbehorende resultaat terug. Het model kan in één gespreksbeurt meerdere functies aanvragen. Geef voor elke oorspronkelijke bewerking het resultaat terug voordat je om de volgende conclusie vraagt, zodat het antwoord daadwerkelijk 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 uitvoeringsvormen. Het model kan redeneren over welke informatie het nodig heeft, maar alleen het model selecteren geeft geen toegang tot een repository, browser of privé-informatiebron.
Gestructureerde uitvoer kan het resultaat beperken tot een aangeleverd JSON-schema. Definieer de velden en typen die de volgende stap nodig heeft en hoe ontbrekende broninformatie moet worden behandeld. In de strikte schemamodus van de maker is het hoofdelement een gewoon object, is elke eigenschap verplicht en zijn extra eigenschappen niet toegestaan; recursieve schema’s worden geweigerd. Dit zijn beperkingen van de gestructureerde interface van de maker, geen bewijs dat de feiten in een correct gevormde registratie waar zijn.
Vraag voor een bruikbaar eindresultaat afzonderlijk om de bevindingen met brononderbouwing, de voorgestelde wijziging of het document en de onopgeloste voorwaarden. De geraadpleegde bronnen geven geen onafhankelijke harde maximale capaciteit voor invoer- of uitvoertokens buiten de gedocumenteerde context. Houd de identiteit Standard 1.3, de redeneerkeuze en de gekoppelde uitvoeringsresultaten tijdens de hele taak expliciet.
Praktische taak
Praktische taak
Technisch voorbeeld in het Engels
Resolve conflicting project reports
Prepare 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.Verwacht resultaat
A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.Resultaat controleren
Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.3
meta/muse-spark-1.3Aan de slag
Muse Spark 1.3 is het multimodale redeneermodel van Meta voor langdurige 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, met tekst en voorgestelde toolacties als uitvoer.
- 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
| 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— |
Combinaties van invoermaterialen
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
Methodeparameters en levenscyclus
| 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.
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 · max
- Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op max 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.
| 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 |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | 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 $0.0003 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
Voorbeeldverzoeken
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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-1.3", "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-1.3',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-1.3',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
| 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 |
Fouten en vervolgstappen
| 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. |
Aliasnamen
Modelaliasnamen
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3
Aliasnamen voor methodepaden
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Gerelateerde aanroeper-ID’s
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.3
meta/muse-spark-1.3Aan de slag
Muse Spark 1.3 is het multimodale redeneermodel van Meta voor langdurige 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, met tekst en voorgestelde toolacties als uitvoer.
- 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
| 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 |
Combinaties van invoermaterialen
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
Methodeparameters en levenscyclus
| 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
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 · max
- Standaardtarief Wanneer de redeneerinspanning op max 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.
| 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 |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | 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 $0.0003 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
Voorbeeldverzoeken
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "meta/muse-spark-1.3",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-1.3', '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-1.3', '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
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
Fouten en vervolgstappen
| 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. |
Aliasnamen
Modelaliasnamen
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3
Aliasnamen voor methodepaden
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Gerelateerde aanroeper-ID’s
FAQ · Meta: Muse Spark 1.3
- Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.3:text→textPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.3:text→json,sse- Welke velden gebruikt het verzoek?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.3:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.3:model,messages,max_tokens,stream- Welke limieten gelden?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.3:messages.min_items:1