Muse Spark 1.2 Contributor — экспериментальная версия для прототипирования в семействе моделей Meta Muse Spark 1.2 с рассуждением. Сохраняйте идентификатор Contributor отдельно от Standard 1.2 и более поздних версий 1.3. Документация семейства разработчика описывает агентную работу, программных ассистентов, мультимодальное рассуждение, использование инструментов и структурированные текстовые результаты; она не устанавливает отдельную гарантию производительности Contributor на основе демонстраций Standard.
Документированные входные данные и контекст
Разработчик перечисляет текст, изображения, видео, аудио и PDF как входные модальности версии 1.2 и текст как выход, с контекстом 1 048 576 токенов. Эта таблица определяет документированные разработчиком границы модели. Результатом может быть письменное объяснение, структурированные выводы или предлагаемый код; отрисовка интерфейса, создание записи или выполнение другого внешнего действия требуют компонента приложения.
Для прототипа выберите одну определённую задачу и передайте материал, необходимый для проверки её результата. Скриншот может сопровождать требование конкретного взаимодействия. PDF может предоставлять утверждения для сравнения или извлечения. Видео может показывать видимую последовательность для описания, а аудиовизуальный вопрос должен указывать, какая устная или видимая деталь важна. Обозначьте каждый источник и запросите подтверждения, на которых основан ответ.
Выпуск 1.2 описывает сильные стороны семейства в превращении визуальных материалов в код и рассуждении по графикам или сценам. Рассматривайте их как области задач, а не как утверждение, что эта версия Contributor воспроизводит каждую демонстрацию Standard. Практический запрос может требовать элементы разметки, видимые на скриншоте, предлагаемую реализацию и оставшиеся вопросы о поведении, не показанном на изображении.
Рассуждение и подготовка результата
Руководство Muse Spark по рассуждению предусматривает для этой версии уровни усилия minimal, low, medium, high и xhigh. Max относится именно к Standard 1.3, а отключение рассуждения через none не поддерживается. Без явной настройки модель всё равно использует самостоятельно определённый уровень рассуждения. Поэтому небольшое извлечение данных и многошаговая задача по визуальному материалу или коду могут требовать разного усилия, сохраняя ту же идентичность 1.2 Contributor.
Выходной бюджет совместно охватывает внутреннее рассуждение и видимый текст. Необработанное рассуждение приватно, поэтому запрашивайте объяснение или итоговый результат, необходимые пользователю, вместо ожидания лежащей в основе цепочки. Задавайте длину ответа и поля в соответствии с тем, что будет проверяться далее.
Для сравнения документов запросите утверждение источника, его страницу, устанавливаемое им условие и возможное противоречие. Для прототипа кода укажите допустимый ввод, ожидаемый результат и интерфейс, который нужно сохранить. Запрашивайте предлагаемый фрагмент отдельно от допущений и примеров входных данных. Эти требования определяют результат, пригодный для проверки, вместо бесконечного эксперимента без критерия завершения.
Эксперименты с помощью инструментов
Использование инструментов, определённых разработчиком приложения, следует циклу взаимодействия модели и приложения. Приложение описывает функции, модель выбирает операцию и готовит аргументы, а приложение выполняет её и возвращает результат. Поиск может предоставить справочную информацию; инструмент выполнения — сведения о том, что произошло при запуске предложенного кода. Сохраняйте связь исходной операции с возвращённым результатом перед запросом следующего ответа.
В анонсе семейства 1.2 подчёркивается использование инструментов для более тщательного изучения визуальных входов и созданных материалов. Это означает, что операция просмотра или отрисовки предоставляется средой. Одно лишь текстовое предложение не является отрисованной страницей или выполненным взаимодействием. Определяйте, что возвращают инструменты, чтобы модель могла связать обратную связь с текущим требованием.
Структурированный вывод может организовать выводы эксперимента по заданной схеме. Определите названия полей, обязательные типы и обработку отсутствующих значений, сохраняя идентификаторы источников рядом с извлечённой информацией. Синтаксически корректная запись и правильная интерпретация — разные свойства; сохраняйте исходный материал для проверки второго.
Границы версии и продолжения
Обычный процесс чата разработчика не возвращает контекст приватного рассуждения, который внешние клиенты могли бы повторно передать. Сохраняйте видимую историю, исходные факты и результаты инструментов при продолжении эксперимента и используйте только документированные механизмы продолжения подключённого интерфейса. Muse Spark не поддерживает логарифмы вероятностей, поэтому их не следует считать встроенной оценкой уверенности для извлечённого поля.
Опубликованные таблица модальностей и контекст относятся к этой именованной версии 1.2; ей не следует приписывать настройку max или аудиоограничение версии 1.3. В изученных источниках не указан отдельный максимальный объём входных или выходных токенов помимо контекста. Явно задавайте цель прототипа, материал и проверяемый текстовый результат, сохраняя идентичность Contributor и фактические результаты, возвращённые инструментами.
", "aboutText": "Muse Spark 1.2 Contributor — экспериментальная версия для прототипирования в семействе моделей Meta Muse Spark 1.2 с рассуждением. Сохраняйте идентификатор Contributor отдельно от Standard 1.2 и более поздних версий 1.3. Документация семейства разработчика описывает агентную работу, программных ассистентов, мультимодальное рассуждение, использование инструментов и структурированные текстовые результаты; она не устанавливает отдельную гарантию производительности Contributor на основе демонстраций Standard.\n\nДокументированные входные данные и контекст\n\nРазработчик перечисляет текст, изображения, видео, аудио и PDF как входные модальности версии 1.2 и текст как выход, с контекстом 1 048 576 токенов. Эта таблица определяет документированные разработчиком границы модели. Результатом может быть письменное объяснение, структурированные выводы или предлагаемый код; отрисовка интерфейса, создание записи или выполнение другого внешнего действия требуют компонента приложения.\n\nДля прототипа выберите одну определённую задачу и передайте материал, необходимый для проверки её результата. Скриншот может сопровождать требование конкретного взаимодействия. PDF может предоставлять утверждения для сравнения или извлечения. Видео может показывать видимую последовательность для описания, а аудиовизуальный вопрос должен указывать, какая устная или видимая деталь важна. Обозначьте каждый источник и запросите подтверждения, на которых основан ответ.\n\nВыпуск 1.2 описывает сильные стороны семейства в превращении визуальных материалов в код и рассуждении по графикам или сценам. Рассматривайте их как области задач, а не как утверждение, что эта версия Contributor воспроизводит каждую демонстрацию Standard. Практический запрос может требовать элементы разметки, видимые на скриншоте, предлагаемую реализацию и оставшиеся вопросы о поведении, не показанном на изображении.\n\nРассуждение и подготовка результата\n\nРуководство Muse Spark по рассуждению предусматривает для этой версии уровни усилия minimal, low, medium, high и xhigh. Max относится именно к Standard 1.3, а отключение рассуждения через none не поддерживается. Без явной настройки модель всё равно использует самостоятельно определённый уровень рассуждения. Поэтому небольшое извлечение данных и многошаговая задача по визуальному материалу или коду могут требовать разного усилия, сохраняя ту же идентичность 1.2 Contributor.\n\nВыходной бюджет совместно охватывает внутреннее рассуждение и видимый текст. Необработанное рассуждение приватно, поэтому запрашивайте объяснение или итоговый результат, необходимые пользователю, вместо ожидания лежащей в основе цепочки. Задавайте длину ответа и поля в соответствии с тем, что будет проверяться далее.\n\nДля сравнения документов запросите утверждение источника, его страницу, устанавливаемое им условие и возможное противоречие. Для прототипа кода укажите допустимый ввод, ожидаемый результат и интерфейс, который нужно сохранить. Запрашивайте предлагаемый фрагмент отдельно от допущений и примеров входных данных. Эти требования определяют результат, пригодный для проверки, вместо бесконечного эксперимента без критерия завершения.\n\nЭксперименты с помощью инструментов\n\nИспользование инструментов, определённых разработчиком приложения, следует циклу взаимодействия модели и приложения. Приложение описывает функции, модель выбирает операцию и готовит аргументы, а приложение выполняет её и возвращает результат. Поиск может предоставить справочную информацию; инструмент выполнения — сведения о том, что произошло при запуске предложенного кода. Сохраняйте связь исходной операции с возвращённым результатом перед запросом следующего ответа.\n\nВ анонсе семейства 1.2 подчёркивается использование инструментов для более тщательного изучения визуальных входов и созданных материалов. Это означает, что операция просмотра или отрисовки предоставляется средой. Одно лишь текстовое предложение не является отрисованной страницей или выполненным взаимодействием. Определяйте, что возвращают инструменты, чтобы модель могла связать обратную связь с текущим требованием.\n\nСтруктурированный вывод может организовать выводы эксперимента по заданной схеме. Определите названия полей, обязательные типы и обработку отсутствующих значений, сохраняя идентификаторы источников рядом с извлечённой информацией. Синтаксически корректная запись и правильная интерпретация — разные свойства; сохраняйте исходный материал для проверки второго.\n\nГраницы версии и продолжения\n\nОбычный процесс чата разработчика не возвращает контекст приватного рассуждения, который внешние клиенты могли бы повторно передать. Сохраняйте видимую историю, исходные факты и результаты инструментов при продолжении эксперимента и используйте только документированные механизмы продолжения подключённого интерфейса. Muse Spark не поддерживает логарифмы вероятностей, поэтому их не следует считать встроенной оценкой уверенности для извлечённого поля.\n\nОпубликованные таблица модальностей и контекст относятся к этой именованной версии 1.2; ей не следует приписывать настройку max или аудиоограничение версии 1.3. В изученных источниках не указан отдельный максимальный объём входных или выходных токенов помимо контекста. Явно задавайте цель прототипа, материал и проверяемый текстовый результат, сохраняя идентичность Contributor и фактические результаты, возвращённые инструментами.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Prototype a bounded state reducer\n\nPropose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.meta/muse-spark-1.2-contributorMuse Spark 1.2 Contributor — отдельно именованная версия Meta с рассуждением для прототипов и экспериментальных агентных процессов. Meta документирует контекст 1 048 576 токенов и мультимодальный ввод с текстовым выходом; версия сохраняет собственную идентичность и уровни рассуждения без max, доступного в Standard 1.3.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Muse Spark 1.2 Contributor — экспериментальная версия для прототипирования в семействе моделей Meta Muse Spark 1.2 с рассуждением. Сохраняйте идентификатор Contributor отдельно от Standard 1.2 и более поздних версий 1.3. Документация семейства разработчика описывает агентную работу, программных ассистентов, мультимодальное рассуждение, использование инструментов и структурированные текстовые результаты; она не устанавливает отдельную гарантию производительности Contributor на основе демонстраций Standard.
Документированные входные данные и контекст
Разработчик перечисляет текст, изображения, видео, аудио и PDF как входные модальности версии 1.2 и текст как выход, с контекстом 1 048 576 токенов. Эта таблица определяет документированные разработчиком границы модели. Результатом может быть письменное объяснение, структурированные выводы или предлагаемый код; отрисовка интерфейса, создание записи или выполнение другого внешнего действия требуют компонента приложения.
Для прототипа выберите одну определённую задачу и передайте материал, необходимый для проверки её результата. Скриншот может сопровождать требование конкретного взаимодействия. PDF может предоставлять утверждения для сравнения или извлечения. Видео может показывать видимую последовательность для описания, а аудиовизуальный вопрос должен указывать, какая устная или видимая деталь важна. Обозначьте каждый источник и запросите подтверждения, на которых основан ответ.
Выпуск 1.2 описывает сильные стороны семейства в превращении визуальных материалов в код и рассуждении по графикам или сценам. Рассматривайте их как области задач, а не как утверждение, что эта версия Contributor воспроизводит каждую демонстрацию Standard. Практический запрос может требовать элементы разметки, видимые на скриншоте, предлагаемую реализацию и оставшиеся вопросы о поведении, не показанном на изображении.
Рассуждение и подготовка результата
Руководство Muse Spark по рассуждению предусматривает для этой версии уровни усилия minimal, low, medium, high и xhigh. Max относится именно к Standard 1.3, а отключение рассуждения через none не поддерживается. Без явной настройки модель всё равно использует самостоятельно определённый уровень рассуждения. Поэтому небольшое извлечение данных и многошаговая задача по визуальному материалу или коду могут требовать разного усилия, сохраняя ту же идентичность 1.2 Contributor.
Выходной бюджет совместно охватывает внутреннее рассуждение и видимый текст. Необработанное рассуждение приватно, поэтому запрашивайте объяснение или итоговый результат, необходимые пользователю, вместо ожидания лежащей в основе цепочки. Задавайте длину ответа и поля в соответствии с тем, что будет проверяться далее.
Для сравнения документов запросите утверждение источника, его страницу, устанавливаемое им условие и возможное противоречие. Для прототипа кода укажите допустимый ввод, ожидаемый результат и интерфейс, который нужно сохранить. Запрашивайте предлагаемый фрагмент отдельно от допущений и примеров входных данных. Эти требования определяют результат, пригодный для проверки, вместо бесконечного эксперимента без критерия завершения.
Эксперименты с помощью инструментов
Использование инструментов, определённых разработчиком приложения, следует циклу взаимодействия модели и приложения. Приложение описывает функции, модель выбирает операцию и готовит аргументы, а приложение выполняет её и возвращает результат. Поиск может предоставить справочную информацию; инструмент выполнения — сведения о том, что произошло при запуске предложенного кода. Сохраняйте связь исходной операции с возвращённым результатом перед запросом следующего ответа.
В анонсе семейства 1.2 подчёркивается использование инструментов для более тщательного изучения визуальных входов и созданных материалов. Это означает, что операция просмотра или отрисовки предоставляется средой. Одно лишь текстовое предложение не является отрисованной страницей или выполненным взаимодействием. Определяйте, что возвращают инструменты, чтобы модель могла связать обратную связь с текущим требованием.
Структурированный вывод может организовать выводы эксперимента по заданной схеме. Определите названия полей, обязательные типы и обработку отсутствующих значений, сохраняя идентификаторы источников рядом с извлечённой информацией. Синтаксически корректная запись и правильная интерпретация — разные свойства; сохраняйте исходный материал для проверки второго.
Границы версии и продолжения
Обычный процесс чата разработчика не возвращает контекст приватного рассуждения, который внешние клиенты могли бы повторно передать. Сохраняйте видимую историю, исходные факты и результаты инструментов при продолжении эксперимента и используйте только документированные механизмы продолжения подключённого интерфейса. Muse Spark не поддерживает логарифмы вероятностей, поэтому их не следует считать встроенной оценкой уверенности для извлечённого поля.
Опубликованные таблица модальностей и контекст относятся к этой именованной версии 1.2; ей не следует приписывать настройку max или аудиоограничение версии 1.3. В изученных источниках не указан отдельный максимальный объём входных или выходных токенов помимо контекста. Явно задавайте цель прототипа, материал и проверяемый текстовый результат, сохраняя идентичность Contributor и фактические результаты, возвращённые инструментами.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения meta/muse-spark-1.2-contributor | 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— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| 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.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
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 $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0004 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000004 / 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 $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0004 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000004 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.2-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.2-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson или SSE
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.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| 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 |
| 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. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
Используйте пути методов, указанные выше.
meta/muse-spark-1.2-contributorMuse Spark 1.2 Contributor — отдельно именованная версия Meta с рассуждением для прототипов и экспериментальных агентных процессов. Meta документирует контекст 1 048 576 токенов и мультимодальный ввод с текстовым выходом; версия сохраняет собственную идентичность и уровни рассуждения без max, доступного в Standard 1.3.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Muse Spark 1.2 Contributor — экспериментальная версия для прототипирования в семействе моделей Meta Muse Spark 1.2 с рассуждением. Сохраняйте идентификатор Contributor отдельно от Standard 1.2 и более поздних версий 1.3. Документация семейства разработчика описывает агентную работу, программных ассистентов, мультимодальное рассуждение, использование инструментов и структурированные текстовые результаты; она не устанавливает отдельную гарантию производительности Contributor на основе демонстраций Standard.
Документированные входные данные и контекст
Разработчик перечисляет текст, изображения, видео, аудио и PDF как входные модальности версии 1.2 и текст как выход, с контекстом 1 048 576 токенов. Эта таблица определяет документированные разработчиком границы модели. Результатом может быть письменное объяснение, структурированные выводы или предлагаемый код; отрисовка интерфейса, создание записи или выполнение другого внешнего действия требуют компонента приложения.
Для прототипа выберите одну определённую задачу и передайте материал, необходимый для проверки её результата. Скриншот может сопровождать требование конкретного взаимодействия. PDF может предоставлять утверждения для сравнения или извлечения. Видео может показывать видимую последовательность для описания, а аудиовизуальный вопрос должен указывать, какая устная или видимая деталь важна. Обозначьте каждый источник и запросите подтверждения, на которых основан ответ.
Выпуск 1.2 описывает сильные стороны семейства в превращении визуальных материалов в код и рассуждении по графикам или сценам. Рассматривайте их как области задач, а не как утверждение, что эта версия Contributor воспроизводит каждую демонстрацию Standard. Практический запрос может требовать элементы разметки, видимые на скриншоте, предлагаемую реализацию и оставшиеся вопросы о поведении, не показанном на изображении.
Рассуждение и подготовка результата
Руководство Muse Spark по рассуждению предусматривает для этой версии уровни усилия minimal, low, medium, high и xhigh. Max относится именно к Standard 1.3, а отключение рассуждения через none не поддерживается. Без явной настройки модель всё равно использует самостоятельно определённый уровень рассуждения. Поэтому небольшое извлечение данных и многошаговая задача по визуальному материалу или коду могут требовать разного усилия, сохраняя ту же идентичность 1.2 Contributor.
Выходной бюджет совместно охватывает внутреннее рассуждение и видимый текст. Необработанное рассуждение приватно, поэтому запрашивайте объяснение или итоговый результат, необходимые пользователю, вместо ожидания лежащей в основе цепочки. Задавайте длину ответа и поля в соответствии с тем, что будет проверяться далее.
Для сравнения документов запросите утверждение источника, его страницу, устанавливаемое им условие и возможное противоречие. Для прототипа кода укажите допустимый ввод, ожидаемый результат и интерфейс, который нужно сохранить. Запрашивайте предлагаемый фрагмент отдельно от допущений и примеров входных данных. Эти требования определяют результат, пригодный для проверки, вместо бесконечного эксперимента без критерия завершения.
Эксперименты с помощью инструментов
Использование инструментов, определённых разработчиком приложения, следует циклу взаимодействия модели и приложения. Приложение описывает функции, модель выбирает операцию и готовит аргументы, а приложение выполняет её и возвращает результат. Поиск может предоставить справочную информацию; инструмент выполнения — сведения о том, что произошло при запуске предложенного кода. Сохраняйте связь исходной операции с возвращённым результатом перед запросом следующего ответа.
В анонсе семейства 1.2 подчёркивается использование инструментов для более тщательного изучения визуальных входов и созданных материалов. Это означает, что операция просмотра или отрисовки предоставляется средой. Одно лишь текстовое предложение не является отрисованной страницей или выполненным взаимодействием. Определяйте, что возвращают инструменты, чтобы модель могла связать обратную связь с текущим требованием.
Структурированный вывод может организовать выводы эксперимента по заданной схеме. Определите названия полей, обязательные типы и обработку отсутствующих значений, сохраняя идентификаторы источников рядом с извлечённой информацией. Синтаксически корректная запись и правильная интерпретация — разные свойства; сохраняйте исходный материал для проверки второго.
Границы версии и продолжения
Обычный процесс чата разработчика не возвращает контекст приватного рассуждения, который внешние клиенты могли бы повторно передать. Сохраняйте видимую историю, исходные факты и результаты инструментов при продолжении эксперимента и используйте только документированные механизмы продолжения подключённого интерфейса. Muse Spark не поддерживает логарифмы вероятностей, поэтому их не следует считать встроенной оценкой уверенности для извлечённого поля.
Опубликованные таблица модальностей и контекст относятся к этой именованной версии 1.2; ей не следует приписывать настройку max или аудиоограничение версии 1.3. В изученных источниках не указан отдельный максимальный объём входных или выходных токенов помимо контекста. Явно задавайте цель прототипа, материал и проверяемый текстовый результат, сохраняя идентичность Contributor и фактические результаты, возвращённые инструментами.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения meta/muse-spark-1.2-contributor | 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 |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| 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
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
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 $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0004 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000004 / 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 $0.0002 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0004 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0.000004 / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.2-contributor",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON или SSE
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.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| 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. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
Используйте пути методов, указанные выше.
Технический пример на английском
Prototype a bounded state reducer\n\nPropose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.