Source: https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-1-3/
Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-1-3/
Language: pl

# Meta: Muse Spark 1.3

[Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-1-3/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-1-3/facts.json)

## [Meta: Muse Spark 1.3](https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-1-3/)

Muse Spark 1.3 to multimodalny model rozumowania Meta do długotrwałych zadań agentowych i procesów programistycznych. Śledzi źródła i wcześniejsze wyniki, obsługuje kontekst producenta 1 048 576 tokenów i poziomy rozumowania do max w tej edycji Standard, zwracając tekst i proponowane działania narzędziowe.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-1-3/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-1-3/#method-1)

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

Muse Spark 1.3 to model rozumowania Meta do długotrwałej pracy agentowej i programistycznej. Producent kładzie nacisk na zachowywanie kontekstu i wcześniejszych wyników w rozbudowanych zadaniach, analizowanie sprzecznych źródeł i tworzenie ukończonego rezultatu. Ten wpis dotyczy edycji Standard 1.3, której udokumentowane ustawienia rozumowania obejmują max; osobno nazwana edycja Contributor ma własne granice ustawień.

Długofalowa praca agentów

Wydanie opisuje model trenowany w różnych środowiskach agentowych do gromadzenia informacji, modyfikowania planu przy zmianie dowodów i zachowywania szczegółowych wymagań w wieloetapowym zadaniu. Opisuje też lepszą obsługę kilku procesów w jednym wątku, z przypisywaniem nadchodzących próśb do odpowiedniego zadania. Użyteczne żądanie powinno określać cel, źródła, wymagania i rezultat stanowiący ukończenie.

Przy profesjonalnym zadaniu dokumentowym dostarcz raporty źródłowe, wskaż fakty, które muszą zostać zachowane, i poproś o ustrukturyzowane opracowanie z lokalizacjami źródeł. Jeśli źródła są sprzeczne, poproś o osobne przedstawienie sprzecznych stwierdzeń i informacji potrzebnych do ich rozstrzygnięcia. Przy zadaniu programistycznym dołącz zamierzone zachowanie, moduły objęte zmianą i odpowiedni kod; poproś o proponowaną implementację i dowody odróżniające zamierzony wynik.

Producent podaje, że 1.3 prosi o wyjaśnienie, gdy żądanie jest niejednoznaczne, i zwraca się o pomoc użytkownika w razie blokady. Opisuje też lepszą ocenę działań o istotnych konsekwencjach. Są to usprawnienia zachowania modelu, a nie zamiennik mechanizmów kontroli wykonania aplikacji. Podaj agentowi informacje potrzebne do decyzji i wyraźnie określ wymagany wynik.

Programowanie i multimodalny materiał dowodowy

Wydanie skupia się na dłuższych zadaniach programistycznych, bardziej uporządkowanym wyjściu i mniejszej liczbie zbędnych tur w porównaniu z 1.2. Proces agenta programistycznego może obejrzeć zrzut ekranu, znaleźć odpowiedni kod, zaproponować korektę i wykorzystać informację zwrotną z wykonania lub renderowania zwróconą przez narzędzia. Określ interfejs, który musi zachować zgodność, i poproś o zmieniony rezultat oddzielnie od jego założeń i wyjaśnienia.

Oficjalna tabela modeli wymienia wejścia tekstowe, obrazowe, wideo i PDF, wyjście tekstowe oraz kontekst 1 048 576 tokenów. Obrazy lub klipy mogą dostarczać widocznych dowodów obok pisemnego zadania. Pytanie o wykres powinno zachowywać osie, legendy i jednostki; pytanie o zrzut ekranu powinno wskazywać zachowanie do odtworzenia lub zbadania. Pytanie o PDF może wymagać ekstrakcji lub porównania powiązanego ze źródłami, zamiast ogólnego podsumowania każdej strony.

Producent wyraźnie zaznacza, że rozumienie dźwięku w 1.3 nie jest w pełni obsługiwane, a odpowiedzi zawierające dźwięk mogą mieć niższą jakość. Jest to odrębne od udokumentowanych możliwości audiowizualnych 1.2. Tekstowy wynik modelu również sam nie generuje obrazu, nagrania głosowego ani gotowego pliku bez narzędzi otaczającej aplikacji.

Wysiłek rozumowania i ciągłość

Udokumentowane poziomy to minimal, low, medium, high, xhigh i max. Max jest właściwy dla Standard 1.3. Muse Spark nie obsługuje wyłączania rozumowania przez none; pominięcie ustawienia pozostawia poziom rozumowania określany przez model. Dobierz wysiłek do rzeczywistego problemu i zostaw miejsce zarówno na wewnętrzne rozumowanie, jak i wymagany wynik pisemny.

Tokeny rozumowania i widoczne tokeny współdzielą budżet wyjściowy. Surowe wewnętrzne rozumowanie pozostaje prywatne i nie jest zwracane jako zwykły czytelny tekst. Producent odróżnia widoczną historię rozmowy od ciągłości prywatnego rozumowania: jego interfejs czatu nie ujawnia zapisu, który zewnętrzni wywołujący mogliby odtworzyć, natomiast inny udokumentowany proces rozmowy obsługuje zarządzaną lub zaszyfrowaną kontynuację rozumowania. Zachowuj źródła, widoczne wiadomości i rzeczywiste wyniki narzędzi potrzebne do kontynuacji, zamiast zakładać, że wszystkie interfejsy identycznie zachowują prywatne rozumowanie.

Narzędzia i ustrukturyzowane rezultaty

Aplikacja dostarcza opisy funkcji zdefiniowanych przez programistę, model tworzy wymagane argumenty wywołania, a aplikacja wykonuje każde wywołanie i zwraca powiązany wynik. Model może żądać kilku funkcji w jednej turze. Zwróć wynik każdej operacji źródłowej przed poproszeniem o następny wniosek, aby odpowiedź korzystała z rzeczywiście wyszukanych lub obliczonych informacji.

Producent osobno dokumentuje wbudowane narzędzia wyszukiwania wykonywane w jego podłączonej usłudze. Funkcje programisty i te wbudowane narzędzia mają różne sposoby wykonania. Model może rozumować nad potrzebnymi informacjami, ale sam wybór modelu nie zapewnia dostępu do repozytorium, przeglądarki ani prywatnego źródła informacji.

Ustrukturyzowane wyjście może ograniczać wynik do dostarczonego schematu JSON. Zdefiniuj pola i typy potrzebne na następny krok oraz sposób traktowania brakujących informacji źródłowych. W ścisłym trybie schematu producenta korzeń jest zwykłym obiektem, każda właściwość jest wymagana, a dodatkowe właściwości są niedozwolone; schematy rekurencyjne są odrzucane. Są to ograniczenia ustrukturyzowanego interfejsu producenta, a nie dowód prawdziwości faktów w prawidłowo ukształtowanym rekordzie.

Aby uzyskać użyteczny rezultat końcowy, poproś osobno o ustalenia poparte źródłami, proponowaną zmianę lub dokument i nierozstrzygnięte kwestie. Przeczytane źródła nie podają niezależnej sztywnej maksymalnej pojemności tokenów wejściowych lub wyjściowych poza udokumentowanym kontekstem. Zachowuj jawnie tożsamość Standard 1.3, wybór rozumowania i wyniki podłączonych narzędzi wykonawczych przez całe zadanie.

Zadanie praktyczne

### Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

```
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.
```

#### Oczekiwany wynik

```
A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.
```

#### Sprawdź wynik

```
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-1.3`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=chat)

Meta /`meta/muse-spark-1.3`

### Start

Muse Spark 1.3 to multimodalny model rozumowania Meta do długotrwałych zadań agentowych i procesów programistycznych. Śledzi źródła i wcześniejsze wyniki, obsługuje kontekst producenta 1 048 576 tokenów i poziomy rozumowania do max w tej edycji Standard, zwracając tekst i proponowane działania narzędziowe.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

Tekst

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

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

Wejście

`text`

Wyjście

`text`

Format wyjściowy

json lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity meta/muse-spark-1.3 | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
| Pole`messages[].name` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
| Pole`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`max_completion_tokens` | Typ`integer` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
| Pole`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`temperature` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`top_p` | Typ`number` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`stop` | Typ`string\|string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools` | Typ`function_tool[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].type` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.name` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.description` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`tool_choice` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`response_format` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning_effort` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`reasoning` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`service_tier` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`instructions` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
| Pole`functions` | Typ`function[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`function_call` | Typ`string\|object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`prompt_cache_options` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
| Pole`modalities` | Typ`string[]` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
| Pole`provider` | Typ`object` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
| Pole`cache_control.ttl` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF8

`messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
| Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
| Parametr`output_modalities` | Kontrakttext |
| Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse |
| Parametr`multimodal_input_binding` | Kontraktnull |

Cykl życia: `synchronous_or_streamed`

Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.

Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.

Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Intensywność rozumowania · high

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na high

Intensywność rozumowania · low

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na low

Intensywność rozumowania · max

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na max

Intensywność rozumowania · medium

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na medium

Intensywność rozumowania · minimal

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na minimal

Intensywność rozumowania · xhigh

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na xhigh

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0085** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0003** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0085** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0003** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStrumień w Pythonie

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.3", "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
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.3',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"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.3',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")
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`choices[].index` | Typinteger |
| Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=chat)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.3`

[`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=messages)

Meta /`meta/muse-spark-1.3`

### Start

Muse Spark 1.3 to multimodalny model rozumowania Meta do długotrwałych zadań agentowych i procesów programistycznych. Śledzi źródła i wcześniejsze wyniki, obsługuje kontekst producenta 1 048 576 tokenów i poziomy rozumowania do max w tej edycji Standard, zwracając tekst i proponowane działania narzędziowe.

Akceptowane dane wejściowe

Tekst

Wyniki

json · sse

### Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

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

Wejście

`text`

Wyjście

`json`, `sse`

Format wyjściowy

JSON lub SSE

| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity meta/muse-spark-1.3 | Domyślnie— |
| Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
| Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
| Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |

Kombinacje materiałów wejściowych

**Tekst** · tekst UTF-8

`ciąg messages[].content`

Parametry i cykl życia metody

| Parametr | Kontrakt |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json |
| Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Kontraktstream |
| Parametr`material_types` | Kontrakttext |
| Parametr`text_file_material` | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |

Cykl życia: `synchronous_or_streamed`

### Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb szybki

Tryb flex

Stawka standardowa Gdy wybrany jest tryb flex

Maksymalna intensywność rozumowania

Stawka standardowa Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Intensywność rozumowania · high

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na high

Intensywność rozumowania · low

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na low

Intensywność rozumowania · max

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na max

Intensywność rozumowania · medium

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na medium

Intensywność rozumowania · minimal

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na minimal

Intensywność rozumowania · xhigh

Stawka standardowa Gdy intensywność rozumowania jest ustawiona na xhigh

#### Stawki Ailoot

#### Ceny według konfiguracji

Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.

| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Opłata |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0085** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0003** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe **$0.0025** / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe **$0.0085** / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache **$0.0003** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów |

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/)

### Przykładowe żądania

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik

```json
{
  "model": "meta/muse-spark-1.3",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3', '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
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3', '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))
```

### Odbieranie i zapisywanie wyników

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON lub SSE

##### Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.

##### Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi

| Pole | Typ |
| --- | --- |
| Pole`id` | Typstring |
| Pole`model` | Typstring |
| Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Pole`stop_reason` | Typstring\|null |
| Pole`usage` | Typobject |

Błędy i dalsze kroki

| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
| --- | --- | --- |
| Odpowiedź400 · `invalid_request_error` | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |

### Aliasy

#### Aliasy modelu

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=messages)

#### Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

#### Powiązane ID modeli

[`meta/muse-spark-1.3`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3&fmt=messages)

FAQ · Meta: Muse Spark 1.3

Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

`POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.3`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta/muse-spark-1.3`: `text` → `json`, `sse`

Jakich pól używa żądanie?

`POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.3`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta/muse-spark-1.3`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Jakie limity obowiązują?

`POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.3`: `messages.min_items`: `1`

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

## Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

## Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja

Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.

Kod promocyjny do 50%

Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.

Koszty w historii

Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

[Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/)

## Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna

Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.

Licencja resellerska

Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.

Dokumenty na stronie

Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

[Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl)

## Ailoot · Firma i jej portfel projektów





Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI.





Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.





Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.