Meta: Muse Spark 1.1
Muse Spark 1.1 — мультимодальная модель Meta с рассуждением для агентов, работы с компьютером и программирования. Она работает с объёмным текстовым и визуальным контекстом, создаёт текст и предлагаемые действия инструментов и имеет заявленный разработчиком контекст 1 048 576 токенов с уровнями рассуждения до xhigh.
- Ailoot Ultra · Чат OpenAI
POST /v1/chat/completionsmeta/muse-spark-1.1 - Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic
POST /v1/messagesmeta/muse-spark-1.1
О модели
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Muse Spark 1.1 — мультимодальная модель Meta Superintelligence Labs с рассуждением для агентных задач, программирования и работы с компьютером. В исходном выпуске разработчик подчёркивает планирование, координацию, управление контекстом и сочетание визуальных подтверждений с действиями, предоставляемыми инструментами. Документированный выход — текст; фактическое выполнение и отрисованные результаты предоставляет приложение вокруг модели.
Агентное планирование и длинный контекст
Выпуск описывает адаптацию к нативным инструментам, пользовательским функциям и агентным средам. В роли основного агента модель может собирать контекст, формировать план и делегировать определённую работу; в делегированной роли она следует назначенной задаче и может сообщить о препятствии для его решения на более высоком уровне. Эти возможности использует агентная среда; они не означают, что один текстовый ответ автоматически создаёт набор субагентов.
Таблица моделей разработчика указывает контекст 1 048 576 токенов. В описании выпуска 1.1 говорится о способности вспомнить предыдущую работу и сжать информацию, необходимую для последующих шагов. Полезная задача должна обозначать цель, исходный материал и итоговый результат, явно сохраняя важные решения и результаты инструментов. Большой контекст помогает удерживать связанную информацию вместе, но не определяет, какому требованию должен отвечать результат.
Для вопроса по длительному проекту обозначьте исходные документы и запросите соответствующее требование, его местоположение и неразрешённое условие. Для плана попросите действия в порядке, связанном с переданными ограничениями, и укажите результат, завершающий каждый шаг. При последующих запросах сохраняйте видимые выводы и результаты, не предполагая, что неуказанная память содержит каждый предыдущий факт.
Работа с компьютером и программирование
Разработчик описывает работу с компьютером в меняющихся приложениях, где модель выбирает между прямым взаимодействием с интерфейсом и автоматизацией скриптами в подключённой среде. Скриншот может предоставлять видимое состояние, а текстовая инструкция — определять цель пользователя. Запросите подходящий элемент управления, предлагаемую операцию и её обоснование, затем верните фактическое новое состояние, если среда выполняет эту операцию.
Для программирования выпуск описывает диагностику ошибок, реализацию функций и миграции кода. Демонстрация отладки сочетает генерацию кода, скриншоты, локализацию сбоя и проверку исправления. Практический запрос может содержать ошибочное поведение, затронутый исходный код и ожидаемый результат, а затем просить предлагаемое изменение с сохранением публичного интерфейса. Выполнение кода и изменение файлов остаются операциями инструментов приложения.
Передайте модели код и объявления, определяющие поведение. Для объяснения предоставьте входные данные для пошагового разбора; для изменения — укажите результат и ограничения; для визуальной реализации — добавьте скриншот и взаимодействия, которых изображение не показывает. Запрашивайте итоговый материал отдельно от его допущений и обратной связи, необходимой для проверки.
Мультимодальные входные данные
Таблица моделей документирует для 1.1 текст, изображения, видео, аудио и PDF на входе и текст на выходе. Выпуск описывает подробное создание подписей к изображениям и видео, генерацию кода по визуальным материалам и использование деталей восприятия на протяжении длительного процесса. Вопрос по документу может запрашивать поля со ссылками на источники или сравнение; вопрос по видео — обозначать событие или последовательность для описания; аудиовизуальный вопрос — указывать, какая устная и видимая информация важна.
Выходом модели остаётся письменное объяснение, структурированный результат или предлагаемый код. Генерация изображения, синтез речи или завершённое внешнее действие требуют отдельно предоставленного компонента. Сохраняйте идентификаторы источников, метки, единицы и подходящие сегменты, чтобы текстовый результат можно было сравнить с исходным материалом.
Рассуждение, инструменты и структурированный вывод
Руководство Muse Spark по рассуждению документирует для этой версии minimal, low, medium, high и xhigh. Max — настройка более поздней Standard 1.3, а none не поддерживается. Рассуждение выполняется даже без явного значения усилия, а выходной бюджет охватывает приватное внутреннее рассуждение и видимый ответ. Необработанное рассуждение и логарифмы вероятностей не предоставляются как обычные поля уверенности или объяснения.
Вызов инструментов, определённых разработчиком приложения, следует циклу: приложение предоставляет операции, модель готовит аргументы, приложение выполняет каждый вызов и возвращает результат, а следующий ответ использует полученный итог. Вызов инструмента может запрашивать информацию или операцию; сам по себе он не доказывает завершение операции. Сохраняйте связь исходного вызова с результатом в диалоге.
Разработчик также документирует структурированный текст, ограниченный заданной JSON-схемой. Определите поля, необходимые приложению, и их типы; отделяйте исходную информацию от интерпретации, если они служат разным целям. Структурированная форма не устанавливает фактическую правильность; исходные источники и реальные результаты инструментов по-прежнему определяют содержание ответа, который можно проверить.
Границы версии и продолжения
Muse Spark 1.1 остаётся самостоятельным выпуском. Ей не следует приписывать конкретные изменения программирования из 1.2, улучшения длительной работы из 1.3 или настройку max из Standard 1.3 только из-за принадлежности к общему семейству. Интерфейс чата разработчика не предоставляет внешним клиентам приватное рассуждение для повторной передачи, поэтому сохраняйте видимую историю и используйте механизмы продолжения, предлагаемые подключённым интерфейсом.
В изученных источниках не указаны отдельные жёсткие максимальные объёмы входных или выходных токенов помимо документированного контекста. Определите необходимый текстовый результат и сохраняйте подтверждения для каждого действия или вывода, отделяя планирование и восприятие модели от среды, выполняющей предложенные ею операции.
Практическая задача
Практическая задача
Технический пример на английском
Plan an approval workflow
Plan a document approval flow from these constraints: the author submits a draft; a reviewer must approve before the coordinator publishes; rejected drafts return to the author; publication needs a recorded approval ID. Give the ordered steps and evidence required at each transition. Mark any actor permission that the supplied rules do not define.Ожидаемый результат
A numbered workflow with approval evidence, rejection path and unresolved permission questions.Проверка результата
Verify every publication path requires a recorded approval ID and rejection cannot skip review.Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.1
meta/muse-spark-1.1Начало
Muse Spark 1.1 — мультимодальная модель Meta с рассуждением для агентов, работы с компьютером и программирования. Она работает с объёмным текстовым и визуальным контекстом, создаёт текст и предлагаемые действия инструментов и имеет заявленный разработчиком контекст 1 048 576 токенов с уровнями рассуждения до xhigh.
- Допустимые входные данные
- Текст
- Результаты
- Текст
Доступно в Ailoot · входные данные и методы
Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions
- Входные данные
text- Результат
text- Выходной формат
- json или SSE
| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения meta/muse-spark-1.1 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Сочетания входных материалов
Текст · Текст UTF8
messages[].content
Параметры и жизненный цикл метода
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифы
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
- Быстрый режим
- Стандартный тариф При выборе быстрого режима
- Режим flex
- Стандартный тариф При выборе режима flex
- Максимальная интенсивность рассуждений
- Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)
- Интенсивность рассуждений · высокая (high)
- Стандартный тариф При высокой интенсивности рассуждений (high)
- Интенсивность рассуждений · низкая (low)
- Стандартный тариф При низкой интенсивности рассуждений (low)
- Интенсивность рассуждений · средняя (medium)
- Стандартный тариф При средней интенсивности рассуждений (medium)
- Интенсивность рассуждений · минимальная (minimal)
- Стандартный тариф При минимальной интенсивности рассуждений (minimal)
- Интенсивность рассуждений · xhigh
- Стандартный тариф При интенсивности рассуждений xhigh
Ставки Ailoot
Цены по конфигурациям
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0025 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0085 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0025 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0085 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Чат OpenAI
set -eu
: "${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-1.1", "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-1.1',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-1.1',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")
Получить и сохранить результаты
Ailoot Ultra · Чат OpenAI
json или SSE
Сохраняйте все готовые результаты
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Если нужно проверить исходный ответ
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
Поля ответа
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
Ошибки и дальнейшие шаги
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Псевдонимы
Псевдонимы моделей
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.1
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages meta/muse-spark-1.1
meta/muse-spark-1.1Начало
Muse Spark 1.1 — мультимодальная модель Meta с рассуждением для агентов, работы с компьютером и программирования. Она работает с объёмным текстовым и визуальным контекстом, создаёт текст и предлагаемые действия инструментов и имеет заявленный разработчиком контекст 1 048 576 токенов с уровнями рассуждения до xhigh.
- Допустимые входные данные
- Текст
- Результаты
- json · sse
Доступно в Ailoot · входные данные и методы
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages
- Входные данные
text- Результат
json,sse- Выходной формат
- JSON или SSE
| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения meta/muse-spark-1.1 | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Сочетания входных материалов
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
Параметры и жизненный цикл метода
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифы
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
- Быстрый режим
- Стандартный тариф При выборе быстрого режима
- Режим flex
- Стандартный тариф При выборе режима flex
- Максимальная интенсивность рассуждений
- Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)
- Интенсивность рассуждений · высокая (high)
- Стандартный тариф При высокой интенсивности рассуждений (high)
- Интенсивность рассуждений · низкая (low)
- Стандартный тариф При низкой интенсивности рассуждений (low)
- Интенсивность рассуждений · средняя (medium)
- Стандартный тариф При средней интенсивности рассуждений (medium)
- Интенсивность рассуждений · минимальная (minimal)
- Стандартный тариф При минимальной интенсивности рассуждений (minimal)
- Интенсивность рассуждений · xhigh
- Стандартный тариф При интенсивности рассуждений xhigh
Ставки Ailoot
Цены по конфигурациям
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0025 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0085 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0025 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0085 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.0003 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic
{
"model": "meta/muse-spark-1.1",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-1.1', '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-1.1', '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))
Получить и сохранить результаты
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic
JSON или SSE
Сохраняйте все готовые результаты
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Если нужно проверить исходный ответ
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
Поля ответа
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
Ошибки и дальнейшие шаги
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Псевдонимы
Псевдонимы моделей
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.1
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
FAQ · Meta: Muse Spark 1.1
- Какие входные данные и результаты доступны?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.1:text→textPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.1:text→json,sse- Какие поля использует запрос?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.1:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.1:model,messages,max_tokens,stream- Какие ограничения действуют?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.1:messages.min_items:1