Muse Spark 1.1 je multimodalni model s sklepanjem laboratorija Meta Superintelligence Labs za agentsko delo, programiranje in poteke dela z uporabo računalnika. Proizvajalčeva prvotna objava poudarja načrtovanje, orkestracijo, upravljanje konteksta in povezovanje vizualnih dokazov z dejanji, ki jih zagotavljajo orodja. Dokumentirani izhod je besedilo; aplikacija okoli modela zagotavlja dejansko izvajanje in izrisane izdelke.
Agentsko načrtovanje in dolg kontekst
Objava opisuje prilagajanje izvornim orodjem, funkcijam po meri in agentskim okoljem. Kot glavni agent lahko model zbere kontekst, oblikuje načrt in delegira določeno delo; v delegirani vlogi sledi dodeljeni nalogi in lahko opozori na oviro ter zaprosi za pomoč. To so zmožnosti, ki jih uporablja agentsko okolje, ne zbirka podagentov, samodejno ustvarjena z enim besedilnim odgovorom.
Proizvajalčeva preglednica modelov navaja kontekst 1,048,576 žetonov. Objava 1.1 opisuje priklic predhodnega dela in zgoščevanje informacij, potrebnih za poznejše korake. Uporabna naloga naj opredeli cilj, izvorno gradivo in končni izdelek, pri čemer so pomembne odločitve in rezultati orodij izrecno ohranjeni. Velik kontekst pomaga ohranjati povezane informacije skupaj, vendar ne določa, katero zahtevo mora rezultat izpolniti.
Pri vprašanju o obsežnem projektu označite izvorne dokumente in zahtevajte ustrezno zahtevo, njeno lokacijo ter nerešeni pogoj. Pri načrtu zahtevajte dejanja v vrstnem redu, povezanem s posredovanimi omejitvami, in določite rezultat, ki bi zaključil vsak korak. Pri nadaljevanju ohranite vidne ugotovitve in rezultate, namesto da bi predpostavljali, da nedoločen pomnilnik vsebuje vsa predhodna dejstva.
Uporaba računalnika in programiranje
Proizvajalec opisuje računalniške poteke dela med spreminjajočimi se aplikacijami, pri katerih model v povezanem okolju izbira med neposredno interakcijo z vmesnikom in skriptno avtomatizacijo. Posnetek zaslona lahko zagotovi vidno stanje, besedilno navodilo pa določi uporabnikov cilj. Zahtevajte ustrezen kontrolnik, predlagano operacijo in dokaze, ki jo podpirajo, nato pa vrnite dejansko novo stanje, če okolje operacijo izvede.
Pri programiranju objava opisuje diagnosticiranje napak, implementacijo funkcionalnosti in obravnavo migracij kode. Njena predstavitev odpravljanja napak združuje ustvarjanje kode, posnetke zaslona, iskanje napake in pregled popravka. Praktična zahteva lahko vsebuje napačno vedenje, prizadeto izvorno kodo in pričakovani rezultat, nato pa zahteva predlagano spremembo z ohranjenim javnim vmesnikom. Izvajanje kode in spreminjanje datotek ostajata operaciji, ki ju zagotavljajo orodja aplikacije.
Modelu podajte kodo in deklaracije, ki določajo vedenje. Pri razlagi priložite vhod in zahtevajte sledenje njegovi obdelavi; pri spremembi določite rezultat in omejitve; pri vizualni implementaciji vključite posnetek zaslona in interakcije, ki jih slika ne prikazuje. Izdelek zahtevajte ločeno od njegovih predpostavk in povratnih informacij, potrebnih za pregled.
Multimodalni vhodi
Preglednica modelov za 1.1 dokumentira besedilni, slikovni, video, zvočni in PDF-vhod z besedilnim izhodom. Objava opisuje podrobno opisovanje slik in videa, ustvarjanje kode iz vizualnega gradiva ter uporabo zaznavnih podrobnosti skozi daljši potek dela. Vprašanje o dokumentu lahko zahteva polja, povezana z viri, ali primerjavo; vprašanje o videu lahko določi dogodek ali zaporedje za opis; avdiovizualno vprašanje pa lahko opredeli, katere izgovorjene in vidne informacije so pomembne.
Izhod modela ostaja pisna razlaga, strukturiran rezultat ali predlagana koda. Ustvarjena slika, sintetizirani govor ali dokončano zunanje dejanje zahteva ločeno zagotovljeno komponento. Ohranite identifikatorje virov, oznake, enote in ustrezne segmente, da bo mogoče besedilni rezultat primerjati z izvornim gradivom.
Sklepanje, orodja in strukturiran izhod
Vodnik za sklepanje Muse Spark za to različico dokumentira minimal, low, medium, high in xhigh. Max je nastavitev poznejše Standard 1.3, none pa ni podprt. Sklepanje poteka tudi brez izrecne vrednosti intenzivnosti, izhodni proračun pa zajema zasebno notranje sklepanje in vidni odgovor. Neobdelano sklepanje in logaritemske verjetnosti niso razkriti kot običajna polja za zaupanje ali razlago.
Klicanje orodij, ki jih določi razvijalec, sledi ciklu: aplikacija zagotovi operacije, model pripravi argumente, aplikacija izvede vsak klic in vrne njegov rezultat, naslednji odgovor pa uporabi ta rezultat. Klic orodja lahko zahteva informacijo ali operacijo; sam po sebi ni dokaz, da se je operacija zaključila. V pogovoru ohranite povezavo med izvornim klicem in rezultatom.
Proizvajalec dokumentira tudi strukturirano besedilo, omejeno s posredovano shemo JSON. Določite polja, ki jih zahteva aplikacija, in njihove vrste ter ločite izvorne informacije od razlage, kadar služijo različnim namenom. Strukturirana oblika ne dokazuje stvarne pravilnosti; izvorni viri in dejanski rezultati orodij še vedno določajo vsebino odgovora, primernega za pregled.
Meje različice in nadaljevanja
Muse Spark 1.1 ostaja samostojna izdaja. Posebnih programerskih sprememb iz 1.2, posodobitev dolgoročnega vedenja iz 1.3 in nastavitve max iz Standard 1.3 mu ne pripisujte zgolj zato, ker pripadajo isti družini. Proizvajalčev vmesnik za klepet zunanjim odjemalcem ne daje zasebnega sklepanja za ponovno posredovanje, zato ohranite vidno zgodovino in uporabite mehanizme nadaljevanja, ki jih ponuja povezani vmesnik.
Prebrani viri ne določajo ločenih trdih omejitev vhodnih ali izhodnih žetonov poleg dokumentiranega konteksta. Določite zahtevani besedilni izdelek in ohranite dokaze, potrebne za vsako dejanje ali sklep, pri tem pa ločite načrtovanje in zaznavanje modela od okolja, ki izvaja njegove predlagane operacije.
", "aboutText": "Muse Spark 1.1 je multimodalni model s sklepanjem laboratorija Meta Superintelligence Labs za agentsko delo, programiranje in poteke dela z uporabo računalnika. Proizvajalčeva prvotna objava poudarja načrtovanje, orkestracijo, upravljanje konteksta in povezovanje vizualnih dokazov z dejanji, ki jih zagotavljajo orodja. Dokumentirani izhod je besedilo; aplikacija okoli modela zagotavlja dejansko izvajanje in izrisane izdelke.\n\nAgentsko načrtovanje in dolg kontekst\n\nObjava opisuje prilagajanje izvornim orodjem, funkcijam po meri in agentskim okoljem. Kot glavni agent lahko model zbere kontekst, oblikuje načrt in delegira določeno delo; v delegirani vlogi sledi dodeljeni nalogi in lahko opozori na oviro ter zaprosi za pomoč. To so zmožnosti, ki jih uporablja agentsko okolje, ne zbirka podagentov, samodejno ustvarjena z enim besedilnim odgovorom.\n\nProizvajalčeva preglednica modelov navaja kontekst 1,048,576 žetonov. Objava 1.1 opisuje priklic predhodnega dela in zgoščevanje informacij, potrebnih za poznejše korake. Uporabna naloga naj opredeli cilj, izvorno gradivo in končni izdelek, pri čemer so pomembne odločitve in rezultati orodij izrecno ohranjeni. Velik kontekst pomaga ohranjati povezane informacije skupaj, vendar ne določa, katero zahtevo mora rezultat izpolniti.\n\nPri vprašanju o obsežnem projektu označite izvorne dokumente in zahtevajte ustrezno zahtevo, njeno lokacijo ter nerešeni pogoj. Pri načrtu zahtevajte dejanja v vrstnem redu, povezanem s posredovanimi omejitvami, in določite rezultat, ki bi zaključil vsak korak. Pri nadaljevanju ohranite vidne ugotovitve in rezultate, namesto da bi predpostavljali, da nedoločen pomnilnik vsebuje vsa predhodna dejstva.\n\nUporaba računalnika in programiranje\n\nProizvajalec opisuje računalniške poteke dela med spreminjajočimi se aplikacijami, pri katerih model v povezanem okolju izbira med neposredno interakcijo z vmesnikom in skriptno avtomatizacijo. Posnetek zaslona lahko zagotovi vidno stanje, besedilno navodilo pa določi uporabnikov cilj. Zahtevajte ustrezen kontrolnik, predlagano operacijo in dokaze, ki jo podpirajo, nato pa vrnite dejansko novo stanje, če okolje operacijo izvede.\n\nPri programiranju objava opisuje diagnosticiranje napak, implementacijo funkcionalnosti in obravnavo migracij kode. Njena predstavitev odpravljanja napak združuje ustvarjanje kode, posnetke zaslona, iskanje napake in pregled popravka. Praktična zahteva lahko vsebuje napačno vedenje, prizadeto izvorno kodo in pričakovani rezultat, nato pa zahteva predlagano spremembo z ohranjenim javnim vmesnikom. Izvajanje kode in spreminjanje datotek ostajata operaciji, ki ju zagotavljajo orodja aplikacije.\n\nModelu podajte kodo in deklaracije, ki določajo vedenje. Pri razlagi priložite vhod in zahtevajte sledenje njegovi obdelavi; pri spremembi določite rezultat in omejitve; pri vizualni implementaciji vključite posnetek zaslona in interakcije, ki jih slika ne prikazuje. Izdelek zahtevajte ločeno od njegovih predpostavk in povratnih informacij, potrebnih za pregled.\n\nMultimodalni vhodi\n\nPreglednica modelov za 1.1 dokumentira besedilni, slikovni, video, zvočni in PDF-vhod z besedilnim izhodom. Objava opisuje podrobno opisovanje slik in videa, ustvarjanje kode iz vizualnega gradiva ter uporabo zaznavnih podrobnosti skozi daljši potek dela. Vprašanje o dokumentu lahko zahteva polja, povezana z viri, ali primerjavo; vprašanje o videu lahko določi dogodek ali zaporedje za opis; avdiovizualno vprašanje pa lahko opredeli, katere izgovorjene in vidne informacije so pomembne.\n\nIzhod modela ostaja pisna razlaga, strukturiran rezultat ali predlagana koda. Ustvarjena slika, sintetizirani govor ali dokončano zunanje dejanje zahteva ločeno zagotovljeno komponento. Ohranite identifikatorje virov, oznake, enote in ustrezne segmente, da bo mogoče besedilni rezultat primerjati z izvornim gradivom.\n\nSklepanje, orodja in strukturiran izhod\n\nVodnik za sklepanje Muse Spark za to različico dokumentira minimal, low, medium, high in xhigh. Max je nastavitev poznejše Standard 1.3, none pa ni podprt. Sklepanje poteka tudi brez izrecne vrednosti intenzivnosti, izhodni proračun pa zajema zasebno notranje sklepanje in vidni odgovor. Neobdelano sklepanje in logaritemske verjetnosti niso razkriti kot običajna polja za zaupanje ali razlago.\n\nKlicanje orodij, ki jih določi razvijalec, sledi ciklu: aplikacija zagotovi operacije, model pripravi argumente, aplikacija izvede vsak klic in vrne njegov rezultat, naslednji odgovor pa uporabi ta rezultat. Klic orodja lahko zahteva informacijo ali operacijo; sam po sebi ni dokaz, da se je operacija zaključila. V pogovoru ohranite povezavo med izvornim klicem in rezultatom.\n\nProizvajalec dokumentira tudi strukturirano besedilo, omejeno s posredovano shemo JSON. Določite polja, ki jih zahteva aplikacija, in njihove vrste ter ločite izvorne informacije od razlage, kadar služijo različnim namenom. Strukturirana oblika ne dokazuje stvarne pravilnosti; izvorni viri in dejanski rezultati orodij še vedno določajo vsebino odgovora, primernega za pregled.\n\nMeje različice in nadaljevanja\n\nMuse Spark 1.1 ostaja samostojna izdaja. Posebnih programerskih sprememb iz 1.2, posodobitev dolgoročnega vedenja iz 1.3 in nastavitve max iz Standard 1.3 mu ne pripisujte zgolj zato, ker pripadajo isti družini. Proizvajalčev vmesnik za klepet zunanjim odjemalcem ne daje zasebnega sklepanja za ponovno posredovanje, zato ohranite vidno zgodovino in uporabite mehanizme nadaljevanja, ki jih ponuja povezani vmesnik.\n\nPrebrani viri ne določajo ločenih trdih omejitev vhodnih ali izhodnih žetonov poleg dokumentiranega konteksta. Določite zahtevani besedilni izdelek in ohranite dokaze, potrebne za vsako dejanje ali sklep, pri tem pa ločite načrtovanje in zaznavanje modela od okolja, ki izvaja njegove predlagane operacije.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Plan an approval workflow\n\nPlan 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.A numbered workflow with approval evidence, rejection path and unresolved permission questions.Verify every publication path requires a recorded approval ID and rejection cannot skip review.meta/muse-spark-1.1Muse Spark 1.1 je Metin multimodalni model s sklepanjem za agente, uporabo računalnika in programiranje. Dela z obsežnim besedilnim in vizualnim kontekstom, ustvarja besedilo in predlagana dejanja orodij ter ima proizvajalčev kontekst 1,048,576 žetonov z ravnmi intenzivnosti sklepanja do xhigh.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Muse Spark 1.1 je multimodalni model s sklepanjem laboratorija Meta Superintelligence Labs za agentsko delo, programiranje in poteke dela z uporabo računalnika. Proizvajalčeva prvotna objava poudarja načrtovanje, orkestracijo, upravljanje konteksta in povezovanje vizualnih dokazov z dejanji, ki jih zagotavljajo orodja. Dokumentirani izhod je besedilo; aplikacija okoli modela zagotavlja dejansko izvajanje in izrisane izdelke.
Agentsko načrtovanje in dolg kontekst
Objava opisuje prilagajanje izvornim orodjem, funkcijam po meri in agentskim okoljem. Kot glavni agent lahko model zbere kontekst, oblikuje načrt in delegira določeno delo; v delegirani vlogi sledi dodeljeni nalogi in lahko opozori na oviro ter zaprosi za pomoč. To so zmožnosti, ki jih uporablja agentsko okolje, ne zbirka podagentov, samodejno ustvarjena z enim besedilnim odgovorom.
Proizvajalčeva preglednica modelov navaja kontekst 1,048,576 žetonov. Objava 1.1 opisuje priklic predhodnega dela in zgoščevanje informacij, potrebnih za poznejše korake. Uporabna naloga naj opredeli cilj, izvorno gradivo in končni izdelek, pri čemer so pomembne odločitve in rezultati orodij izrecno ohranjeni. Velik kontekst pomaga ohranjati povezane informacije skupaj, vendar ne določa, katero zahtevo mora rezultat izpolniti.
Pri vprašanju o obsežnem projektu označite izvorne dokumente in zahtevajte ustrezno zahtevo, njeno lokacijo ter nerešeni pogoj. Pri načrtu zahtevajte dejanja v vrstnem redu, povezanem s posredovanimi omejitvami, in določite rezultat, ki bi zaključil vsak korak. Pri nadaljevanju ohranite vidne ugotovitve in rezultate, namesto da bi predpostavljali, da nedoločen pomnilnik vsebuje vsa predhodna dejstva.
Uporaba računalnika in programiranje
Proizvajalec opisuje računalniške poteke dela med spreminjajočimi se aplikacijami, pri katerih model v povezanem okolju izbira med neposredno interakcijo z vmesnikom in skriptno avtomatizacijo. Posnetek zaslona lahko zagotovi vidno stanje, besedilno navodilo pa določi uporabnikov cilj. Zahtevajte ustrezen kontrolnik, predlagano operacijo in dokaze, ki jo podpirajo, nato pa vrnite dejansko novo stanje, če okolje operacijo izvede.
Pri programiranju objava opisuje diagnosticiranje napak, implementacijo funkcionalnosti in obravnavo migracij kode. Njena predstavitev odpravljanja napak združuje ustvarjanje kode, posnetke zaslona, iskanje napake in pregled popravka. Praktična zahteva lahko vsebuje napačno vedenje, prizadeto izvorno kodo in pričakovani rezultat, nato pa zahteva predlagano spremembo z ohranjenim javnim vmesnikom. Izvajanje kode in spreminjanje datotek ostajata operaciji, ki ju zagotavljajo orodja aplikacije.
Modelu podajte kodo in deklaracije, ki določajo vedenje. Pri razlagi priložite vhod in zahtevajte sledenje njegovi obdelavi; pri spremembi določite rezultat in omejitve; pri vizualni implementaciji vključite posnetek zaslona in interakcije, ki jih slika ne prikazuje. Izdelek zahtevajte ločeno od njegovih predpostavk in povratnih informacij, potrebnih za pregled.
Multimodalni vhodi
Preglednica modelov za 1.1 dokumentira besedilni, slikovni, video, zvočni in PDF-vhod z besedilnim izhodom. Objava opisuje podrobno opisovanje slik in videa, ustvarjanje kode iz vizualnega gradiva ter uporabo zaznavnih podrobnosti skozi daljši potek dela. Vprašanje o dokumentu lahko zahteva polja, povezana z viri, ali primerjavo; vprašanje o videu lahko določi dogodek ali zaporedje za opis; avdiovizualno vprašanje pa lahko opredeli, katere izgovorjene in vidne informacije so pomembne.
Izhod modela ostaja pisna razlaga, strukturiran rezultat ali predlagana koda. Ustvarjena slika, sintetizirani govor ali dokončano zunanje dejanje zahteva ločeno zagotovljeno komponento. Ohranite identifikatorje virov, oznake, enote in ustrezne segmente, da bo mogoče besedilni rezultat primerjati z izvornim gradivom.
Sklepanje, orodja in strukturiran izhod
Vodnik za sklepanje Muse Spark za to različico dokumentira minimal, low, medium, high in xhigh. Max je nastavitev poznejše Standard 1.3, none pa ni podprt. Sklepanje poteka tudi brez izrecne vrednosti intenzivnosti, izhodni proračun pa zajema zasebno notranje sklepanje in vidni odgovor. Neobdelano sklepanje in logaritemske verjetnosti niso razkriti kot običajna polja za zaupanje ali razlago.
Klicanje orodij, ki jih določi razvijalec, sledi ciklu: aplikacija zagotovi operacije, model pripravi argumente, aplikacija izvede vsak klic in vrne njegov rezultat, naslednji odgovor pa uporabi ta rezultat. Klic orodja lahko zahteva informacijo ali operacijo; sam po sebi ni dokaz, da se je operacija zaključila. V pogovoru ohranite povezavo med izvornim klicem in rezultatom.
Proizvajalec dokumentira tudi strukturirano besedilo, omejeno s posredovano shemo JSON. Določite polja, ki jih zahteva aplikacija, in njihove vrste ter ločite izvorne informacije od razlage, kadar služijo različnim namenom. Strukturirana oblika ne dokazuje stvarne pravilnosti; izvorni viri in dejanski rezultati orodij še vedno določajo vsebino odgovora, primernega za pregled.
Meje različice in nadaljevanja
Muse Spark 1.1 ostaja samostojna izdaja. Posebnih programerskih sprememb iz 1.2, posodobitev dolgoročnega vedenja iz 1.3 in nastavitve max iz Standard 1.3 mu ne pripisujte zgolj zato, ker pripadajo isti družini. Proizvajalčev vmesnik za klepet zunanjim odjemalcem ne daje zasebnega sklepanja za ponovno posredovanje, zato ohranite vidno zgodovino in uporabite mehanizme nadaljevanja, ki jih ponuja povezani vmesnik.
Prebrani viri ne določajo ločenih trdih omejitev vhodnih ali izhodnih žetonov poleg dokumentiranega konteksta. Določite zahtevani besedilni izdelek in ohranite dokaze, potrebne za vsako dejanje ali sklep, pri tem pa ločite načrtovanje in zaznavanje modela od okolja, ki izvaja njegove predlagane operacije.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve meta/muse-spark-1.1 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0025 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0085 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0003 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0025 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0085 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0003 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${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-1.1", "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-1.1',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-1.1',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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.1
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
meta/muse-spark-1.1Muse Spark 1.1 je Metin multimodalni model s sklepanjem za agente, uporabo računalnika in programiranje. Dela z obsežnim besedilnim in vizualnim kontekstom, ustvarja besedilo in predlagana dejanja orodij ter ima proizvajalčev kontekst 1,048,576 žetonov z ravnmi intenzivnosti sklepanja do xhigh.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Muse Spark 1.1 je multimodalni model s sklepanjem laboratorija Meta Superintelligence Labs za agentsko delo, programiranje in poteke dela z uporabo računalnika. Proizvajalčeva prvotna objava poudarja načrtovanje, orkestracijo, upravljanje konteksta in povezovanje vizualnih dokazov z dejanji, ki jih zagotavljajo orodja. Dokumentirani izhod je besedilo; aplikacija okoli modela zagotavlja dejansko izvajanje in izrisane izdelke.
Agentsko načrtovanje in dolg kontekst
Objava opisuje prilagajanje izvornim orodjem, funkcijam po meri in agentskim okoljem. Kot glavni agent lahko model zbere kontekst, oblikuje načrt in delegira določeno delo; v delegirani vlogi sledi dodeljeni nalogi in lahko opozori na oviro ter zaprosi za pomoč. To so zmožnosti, ki jih uporablja agentsko okolje, ne zbirka podagentov, samodejno ustvarjena z enim besedilnim odgovorom.
Proizvajalčeva preglednica modelov navaja kontekst 1,048,576 žetonov. Objava 1.1 opisuje priklic predhodnega dela in zgoščevanje informacij, potrebnih za poznejše korake. Uporabna naloga naj opredeli cilj, izvorno gradivo in končni izdelek, pri čemer so pomembne odločitve in rezultati orodij izrecno ohranjeni. Velik kontekst pomaga ohranjati povezane informacije skupaj, vendar ne določa, katero zahtevo mora rezultat izpolniti.
Pri vprašanju o obsežnem projektu označite izvorne dokumente in zahtevajte ustrezno zahtevo, njeno lokacijo ter nerešeni pogoj. Pri načrtu zahtevajte dejanja v vrstnem redu, povezanem s posredovanimi omejitvami, in določite rezultat, ki bi zaključil vsak korak. Pri nadaljevanju ohranite vidne ugotovitve in rezultate, namesto da bi predpostavljali, da nedoločen pomnilnik vsebuje vsa predhodna dejstva.
Uporaba računalnika in programiranje
Proizvajalec opisuje računalniške poteke dela med spreminjajočimi se aplikacijami, pri katerih model v povezanem okolju izbira med neposredno interakcijo z vmesnikom in skriptno avtomatizacijo. Posnetek zaslona lahko zagotovi vidno stanje, besedilno navodilo pa določi uporabnikov cilj. Zahtevajte ustrezen kontrolnik, predlagano operacijo in dokaze, ki jo podpirajo, nato pa vrnite dejansko novo stanje, če okolje operacijo izvede.
Pri programiranju objava opisuje diagnosticiranje napak, implementacijo funkcionalnosti in obravnavo migracij kode. Njena predstavitev odpravljanja napak združuje ustvarjanje kode, posnetke zaslona, iskanje napake in pregled popravka. Praktična zahteva lahko vsebuje napačno vedenje, prizadeto izvorno kodo in pričakovani rezultat, nato pa zahteva predlagano spremembo z ohranjenim javnim vmesnikom. Izvajanje kode in spreminjanje datotek ostajata operaciji, ki ju zagotavljajo orodja aplikacije.
Modelu podajte kodo in deklaracije, ki določajo vedenje. Pri razlagi priložite vhod in zahtevajte sledenje njegovi obdelavi; pri spremembi določite rezultat in omejitve; pri vizualni implementaciji vključite posnetek zaslona in interakcije, ki jih slika ne prikazuje. Izdelek zahtevajte ločeno od njegovih predpostavk in povratnih informacij, potrebnih za pregled.
Multimodalni vhodi
Preglednica modelov za 1.1 dokumentira besedilni, slikovni, video, zvočni in PDF-vhod z besedilnim izhodom. Objava opisuje podrobno opisovanje slik in videa, ustvarjanje kode iz vizualnega gradiva ter uporabo zaznavnih podrobnosti skozi daljši potek dela. Vprašanje o dokumentu lahko zahteva polja, povezana z viri, ali primerjavo; vprašanje o videu lahko določi dogodek ali zaporedje za opis; avdiovizualno vprašanje pa lahko opredeli, katere izgovorjene in vidne informacije so pomembne.
Izhod modela ostaja pisna razlaga, strukturiran rezultat ali predlagana koda. Ustvarjena slika, sintetizirani govor ali dokončano zunanje dejanje zahteva ločeno zagotovljeno komponento. Ohranite identifikatorje virov, oznake, enote in ustrezne segmente, da bo mogoče besedilni rezultat primerjati z izvornim gradivom.
Sklepanje, orodja in strukturiran izhod
Vodnik za sklepanje Muse Spark za to različico dokumentira minimal, low, medium, high in xhigh. Max je nastavitev poznejše Standard 1.3, none pa ni podprt. Sklepanje poteka tudi brez izrecne vrednosti intenzivnosti, izhodni proračun pa zajema zasebno notranje sklepanje in vidni odgovor. Neobdelano sklepanje in logaritemske verjetnosti niso razkriti kot običajna polja za zaupanje ali razlago.
Klicanje orodij, ki jih določi razvijalec, sledi ciklu: aplikacija zagotovi operacije, model pripravi argumente, aplikacija izvede vsak klic in vrne njegov rezultat, naslednji odgovor pa uporabi ta rezultat. Klic orodja lahko zahteva informacijo ali operacijo; sam po sebi ni dokaz, da se je operacija zaključila. V pogovoru ohranite povezavo med izvornim klicem in rezultatom.
Proizvajalec dokumentira tudi strukturirano besedilo, omejeno s posredovano shemo JSON. Določite polja, ki jih zahteva aplikacija, in njihove vrste ter ločite izvorne informacije od razlage, kadar služijo različnim namenom. Strukturirana oblika ne dokazuje stvarne pravilnosti; izvorni viri in dejanski rezultati orodij še vedno določajo vsebino odgovora, primernega za pregled.
Meje različice in nadaljevanja
Muse Spark 1.1 ostaja samostojna izdaja. Posebnih programerskih sprememb iz 1.2, posodobitev dolgoročnega vedenja iz 1.3 in nastavitve max iz Standard 1.3 mu ne pripisujte zgolj zato, ker pripadajo isti družini. Proizvajalčev vmesnik za klepet zunanjim odjemalcem ne daje zasebnega sklepanja za ponovno posredovanje, zato ohranite vidno zgodovino in uporabite mehanizme nadaljevanja, ki jih ponuja povezani vmesnik.
Prebrani viri ne določajo ločenih trdih omejitev vhodnih ali izhodnih žetonov poleg dokumentiranega konteksta. Določite zahtevani besedilni izdelek in ohranite dokaze, potrebne za vsako dejanje ali sklep, pri tem pa ločite načrtovanje in zaznavanje modela od okolja, ki izvaja njegove predlagane operacije.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve meta/muse-spark-1.1 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Strošek |
|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0025 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0085 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0003 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0025 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.0085 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0.0003 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.1",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-1.1', '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-1.1', '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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.1
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Plan an approval workflow\n\nPlan 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.A numbered workflow with approval evidence, rejection path and unresolved permission questions.Verify every publication path requires a recorded approval ID and rejection cannot skip review.