Meta: Muse Spark 1.1
Muse Spark 1.1 je multimodálny model spoločnosti Meta s uvažovaním pre agentov, ovládanie počítača a programovanie. Pracuje s rozsiahlym textovým a vizuálnym kontextom, vytvára text a navrhované operácie nástrojov a má výrobcom uvedený kontext 1,048,576 tokenov s úrovňami uvažovania až po xhigh.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsmeta/muse-spark-1.1 - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesmeta/muse-spark-1.1
O modeli
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Muse Spark 1.1 je multimodálny model Meta Superintelligence Labs s uvažovaním pre prácu agentov, programovanie a pracovné postupy ovládania počítača. Pôvodné vydanie výrobcu zdôrazňuje plánovanie, orchestráciu, správu kontextu a kombinovanie vizuálnych podkladov s operáciami dodanými nástrojmi. Zdokumentovaným výstupom je text; aplikácia okolo modelu poskytuje skutočné vykonávanie a vykreslené artefakty.
Plánovanie agentov a dlhý kontext
Oznámenie vydania opisuje prispôsobovanie sa natívnym nástrojom, vlastným funkciám a prostrediam agentov. Ako hlavný agent dokáže model zhromaždiť kontext, zostaviť plán a delegovať definovanú prácu; v delegovanej role sa riadi pridelenou úlohou a môže eskalovať prekážku. Ide o schopnosti používané prostredím agentov, nie o súbor subagentov automaticky vytvorený jedinou textovou odpoveďou.
Tabuľka modelov výrobcu uvádza kontext 1,048,576 tokenov. Vydanie 1.1 opisuje vybavenie si skoršej práce a kompaktné zhrnutie informácií potrebných pre neskoršie kroky. Užitočná úloha má identifikovať cieľ, zdrojový materiál a konečný artefakt, pričom dôležité rozhodnutia a výsledky nástrojov zostávajú výslovne zachované. Veľký kontext pomáha udržať súvisiace informácie spolu, ale nedefinuje, ktorú požiadavku musí výsledok splniť.
Pri otázke k dlhému projektu označte zdrojové dokumenty a žiadajte relevantnú požiadavku, jej umiestnenie a nevyriešenú podmienku. Pri pláne žiadajte operácie v poradí naviazanom na dodané obmedzenia a určte, aký výsledok by dokončil každý krok. Pri nadväzujúcej požiadavke zachovajte viditeľné zistenia a výsledky a nepredpokladajte, že neurčená pamäť obsahuje každý skorší fakt.
Ovládanie počítača a programovanie
Výrobca opisuje počítačové pracovné postupy naprieč meniacimi sa aplikáciami, pri ktorých model v pripojenom prostredí volí medzi priamou interakciou s rozhraním a skriptovanou automatizáciou. Snímka obrazovky môže dodať viditeľný stav a textový pokyn definovať cieľ používateľa. Žiadajte relevantný ovládací prvok, navrhovanú operáciu a podklady, ktoré ju podporujú, a potom vráťte skutočný nový stav, ak prostredie operáciu vykoná.
Pri programovaní vydanie opisuje diagnostiku chýb, implementáciu funkcií a spracovanie migrácií kódu. Jeho ukážka ladenia kombinuje generovanie kódu, snímky obrazovky, lokalizáciu zlyhania a kontrolu opravy. Praktická požiadavka môže dodať chybové správanie, dotknutý zdrojový kód a očakávaný výsledok a potom žiadať navrhovanú zmenu pri zachovaní verejného rozhrania. Spúšťanie kódu a zmena súborov zostávajú operáciami poskytovanými nástrojmi aplikácie.
Dodajte modelu kód a deklarácie určujúce správanie. Pri vysvetlení poskytnite vstup, ktorého priebeh treba sledovať; pri úprave určte výsledok a obmedzenia; pri vizuálnej implementácii zahrňte snímku obrazovky a interakcie, ktoré obrázok neukazuje. Žiadajte artefakt oddelene od jeho predpokladov a spätnej väzby potrebnej na jeho kontrolu.
Multimodálne vstupy
Tabuľka modelov dokumentuje pre 1.1 textový, obrazový, video, zvukový a PDF vstup s textovým výstupom. Oznámenie vydania opisuje podrobné opisovanie obrázkov a videí, generovanie kódu z vizuálnych podkladov a využívanie vnímaných detailov počas dlhšieho pracovného postupu. Otázka k dokumentu môže žiadať polia s odkazmi na zdroje alebo porovnanie; otázka k videu môže identifikovať udalosť alebo postupnosť na opísanie; audiovizuálna otázka môže určiť, ktoré hovorené a viditeľné informácie sú dôležité.
Výstup modelu zostáva písomným vysvetlením, štruktúrovaným výsledkom alebo navrhovaným kódom. Vytvorený obrázok, syntetizovaná reč alebo dokončená externá operácia vyžaduje samostatne poskytnutý komponent. Zachovajte identifikátory zdrojov, označenia, jednotky a relevantné úseky, aby bolo možné porovnať textový výsledok s pôvodným materiálom.
Uvažovanie, nástroje a štruktúrovaný výstup
Príručka Muse Spark k uvažovaniu dokumentuje pre túto edíciu minimal, low, medium, high a xhigh. Max je neskoršie nastavenie Standard 1.3 a none nie je podporované. Uvažovanie prebieha aj bez výslovnej hodnoty úsilia a výstupný rozpočet zahŕňa súkromné interné uvažovanie aj viditeľnú odpoveď. Nespracované uvažovanie a logaritmické pravdepodobnosti sa nesprístupňujú ako bežné polia istoty alebo vysvetlenia.
Volanie nástrojov definovaných vývojárom prebieha v cykle: aplikácia dodáva operácie, model pripravuje argumenty, aplikácia vykonáva každé volanie a vracia jeho výsledok a ďalšia odpoveď využíva tento výsledok. Volanie nástroja môže žiadať informáciu alebo operáciu; samo osebe nie je dôkazom dokončenia operácie. Počas rozhovoru udržujte pôvodné volanie a výsledok priradené.
Výrobca dokumentuje aj štruktúrovaný text obmedzený dodanou schémou JSON. Definujte polia požadované aplikáciou a ich typy a zdrojové informácie oddeľte od interpretácie, ak slúžia odlišným účelom. Štruktúrovaná podoba nepotvrdzuje vecnú správnosť; pôvodné zdroje a skutočné výsledky nástrojov stále určujú obsah skontrolovateľnej odpovede.
Hranice edície a kontinuity
Muse Spark 1.1 zostáva vlastným vydaním. Konkrétne programátorské zmeny 1.2, aktualizácie dlhodobého správania 1.3 a nastavenie max zo Standard 1.3 sa mu nemajú prisudzovať len preto, že zdieľa rodinu. Chatové rozhranie výrobcu neposkytuje externým volajúcim súkromné uvažovanie na opätovné vloženie, preto uchovajte viditeľnú históriu a používajte mechanizmy kontinuity ponúkané pripojeným rozhraním.
Prečítané zdroje neuvádzajú samostatné pevné maximálne kapacity vstupných alebo výstupných tokenov nad rámec zdokumentovaného kontextu. Definujte požadovaný textový artefakt a zachovajte podklady potrebné pre každú operáciu alebo záver, pričom plánovanie a vnímanie modelu odlišujte od prostredia vykonávajúceho jeho navrhované operácie.
Praktická úloha
Praktická úloha
Technický príklad v angličtine
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.Očakávaný výsledok
A numbered workflow with approval evidence, rejection path and unresolved permission questions.Overenie výsledku
Verify every publication path requires a recorded approval ID and rejection cannot skip review.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.1
meta/muse-spark-1.1Úvod
Muse Spark 1.1 je multimodálny model spoločnosti Meta s uvažovaním pre agentov, ovládanie počítača a programovanie. Pracuje s rozsiahlym textovým a vizuálnym kontextom, vytvára text a navrhované operácie nástrojov a má výrobcom uvedený kontext 1,048,576 tokenov s úrovňami uvažovania až po xhigh.
- Povolené vstupy
- Text
- Výsledky
- Text
Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Vstup
text- Výstup
text- Výstupný formát
- json alebo SSE
| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity meta/muse-spark-1.1 | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Minimálny počet položiek: 1 | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Príklady: system, user, assistant, tool, function Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu. Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID | Predvolené— |
Polemessages[].name | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa | Predvolené— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Minimum: 1 Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletemperature | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletop_p | Typnumber | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polestop | Typstring|string[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools | Typfunction_tool[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].type | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity function Závisí od modelu | Predvolené— |
Poletools[].function.name | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia | Predvolené— |
Poletools[].function.description | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Poletool_choice | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleresponse_format | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning_effort | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polereasoning | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleservice_tier | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleinstructions | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Pole kompatibility | Predvolené— |
Polefunctions | Typfunction[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polefunction_call | Typstring|object | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Závisí od modelu | Predvolené— |
Polemodalities | Typstring[] | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity text | Predvolené— |
Poleprovider | Typobject | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta | Predvolené— |
Polecache_control.ttl | Typstring | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta | Predvolené— |
Kombinácie vstupných podkladov
Text · Text UTF8
messages[].content
Parametre a životný cyklus metódy
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametermessages | Špecifikáciapole správ so štruktúrou role/content |
Parameterfile_material | Špecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Špecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou |
Parameteroutput_modalities | Špecifikáciatext |
Parameterhosted_operations | Špecifikáciafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Špecifikácianull |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Pošlite presné ID modelu spolu s messages.
Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.
Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.
Cenník
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
- Rýchly režim
- Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
- Režim Flex
- Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
- Maximálna úroveň uvažovania
- Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)
- Úroveň uvažovania · vysoká
- Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania vysoká
- Úroveň uvažovania · nízka
- Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania nízka
- Úroveň uvažovania · stredná
- Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania stredná
- Úroveň uvažovania · minimálna
- Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania minimálna
- Úroveň uvažovania · xhigh
- Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania xhigh
Sadzby Ailoot
Ceny podľa konfigurácie
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0085 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0003 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0085 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0003 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
Príklady požiadaviek
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.1", "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")
Prijať a uložiť výsledky
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json alebo SSE
Uchovať všetky dokončené výsledky
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.
Ak treba overiť pôvodnú odpoveď
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
Polia odpovede
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Chyby a ďalšie kroky
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Aliasy
Aliasy modelov
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.1
Aliasy ciest metód
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Súvisiace ID na volanie
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.1
meta/muse-spark-1.1Úvod
Muse Spark 1.1 je multimodálny model spoločnosti Meta s uvažovaním pre agentov, ovládanie počítača a programovanie. Pracuje s rozsiahlym textovým a vizuálnym kontextom, vytvára text a navrhované operácie nástrojov a má výrobcom uvedený kontext 1,048,576 tokenov s úrovňami uvažovania až po xhigh.
- Povolené vstupy
- Text
- Výsledky
- json · sse
Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Vstup
text- Výstup
json,sse- Výstupný formát
- JSON alebo SSE
| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity meta/muse-spark-1.1 | Predvolené— |
Polemessages | Typmessage[] | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemessages[].role | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity user, assistant | Predvolené— |
Polemessages[].content | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polemax_tokens | Typinteger | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
Polestream | Typboolean | PožiadavkaVoliteľné | Hodnoty a limity | Predvolenéfalse |
Kombinácie vstupných podkladov
Text · Text UTF-8
reťazec messages[].content
Parametre a životný cyklus metódy
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Špecifikáciastream |
Parametermaterial_types | Špecifikáciatext |
Parametertext_file_material | ŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy. |
Životný cyklus: synchronous_or_streamed
Cenník
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
- Rýchly režim
- Štandardná sadzba Keď je zvolený rýchly režim
- Režim Flex
- Štandardná sadzba Keď je zvolený režim flex
- Maximálna úroveň uvažovania
- Štandardná sadzba Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)
- Úroveň uvažovania · vysoká
- Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania vysoká
- Úroveň uvažovania · nízka
- Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania nízka
- Úroveň uvažovania · stredná
- Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania stredná
- Úroveň uvažovania · minimálna
- Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania minimálna
- Úroveň uvažovania · xhigh
- Štandardná sadzba Keď je úroveň uvažovania xhigh
Sadzby Ailoot
Ceny podľa konfigurácie
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Počet tokenov kontextu väčší než | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice) | Poplatok |
|---|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Počet tokenov kontextu väčší než— | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0085 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0003 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| KonfiguráciaPásmo dĺžky požiadavky 1 | Sadzobník— | Počet tokenov kontextu väčší než0 | Tokeny kontextu, najviac (vrátane hranice)Bez hornej hranice | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny $0.0025 / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny $0.0085 / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache $0.0003 / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
Príklady požiadaviek
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "meta/muse-spark-1.1",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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))
Prijať a uložiť výsledky
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON alebo SSE
Uchovať všetky dokončené výsledky
Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.
Ak treba overiť pôvodnú odpoveď
Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.
Polia odpovede
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Chyby a ďalšie kroky
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametra | Ďalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia. |
Aliasy
Aliasy modelov
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.1
Aliasy ciest metód
Použite cesty metód uvedené vyššie.
Súvisiace ID na volanie
FAQ · Meta: Muse Spark 1.1
- Aké vstupy a výsledky sú dostupné?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.1:text→textPOST /v1/messages·meta/muse-spark-1.1:text→json,sse- Aké polia používa požiadavka?
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- Aké limity platia?
POST /v1/chat/completions·meta/muse-spark-1.1:messages.min_items:1