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

# Meta: Muse Spark 1.1

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

## [Meta: Muse Spark 1.1](https://ailoot.ai/models/sv/meta-muse-spark-1-1/)

Muse Spark 1.1 är Metas multimodala resonemangsmodell för agenter, datoranvändning och kodning. Den arbetar med omfattande textuell och visuell kontext, producerar text och föreslagna verktygsåtgärder och har en tillverkarkontext på 1,048,576 token med resonemangsnivåer upp till xhigh.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.1`](https://ailoot.ai/models/sv/meta-muse-spark-1-1/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.1`](https://ailoot.ai/models/sv/meta-muse-spark-1-1/#method-1)

Om modellen

Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.

Muse Spark 1.1 är Meta Superintelligence Labs multimodala resonemangsmodell för agentarbete, kodning och arbetsflöden för datoranvändning. Tillverkarens ursprungliga utgåva betonar planering, orkestrering, kontexthantering och att kombinera visuellt underlag med åtgärder som tillhandahålls av verktyg. De dokumenterade utdata är text; applikationen runt modellen tillhandahåller faktisk exekvering och renderade arbetsresultat.

Agentplanering och lång kontext

Utgåvan beskriver anpassning till inbyggda verktyg, anpassade funktioner och agentmiljöer. Som huvudagent kan modellen samla kontext, bilda en plan och delegera definierat arbete; i en delegerad roll följer den tilldelad uppgift och kan eskalera ett hinder. Detta är funktioner som används av en agentmiljö snarare än en samling underagenter som automatiskt skapas av ett enda textsvar.

Tillverkarens modelltabell anger en kontext på 1,048,576 token. Utgåvan 1.1 beskriver att återkalla tidigare arbete och komprimera den information som behövs för senare steg. En användbar uppgift bör identifiera målet, källmaterialet och slutresultatet, med viktiga beslut och verktygsresultat uttryckligen bevarade. En stor kontext hjälper till att hålla relaterad information tillsammans men definierar inte vilket krav resultatet måste uppfylla.

För en lång projektfråga märker du källdokumenten och begär det relevanta kravet, dess position och det olösta villkoret. För en plan ber du om åtgärderna i en ordning knuten till de tillhandahållna begränsningarna och anger vilket resultat som skulle slutföra varje steg. Behåll de synliga fynden och utfallen vid uppföljning i stället för att anta att ett ospecificerat minne innehåller varje tidigare uppgift.

Datoranvändning och kodning

Tillverkaren beskriver datorarbetsflöden mellan skiftande applikationer, där modellen väljer mellan direkt gränssnittsinteraktion och skriptbaserad automatisering i en ansluten miljö. En skärmbild kan tillhandahålla det synliga tillståndet och en textinstruktion kan definiera användarens mål. Begär det relevanta reglaget, den föreslagna åtgärden och underlaget som stöder den och återför sedan det faktiska nya tillståndet om miljön utför åtgärden.

För kodning beskriver utgåvan feldiagnos, implementation av funktioner och hantering av kodmigreringar. Felsökningsdemonstrationen kombinerar kodgenerering, skärmbilder, lokalisering av ett fel och granskning av korrigeringen. En praktisk begäran kan tillhandahålla det felaktiga beteendet, berörd källkod och förväntat resultat och sedan be om den föreslagna ändringen med det publika gränssnittet bevarat. Kodkörning och filändringar förblir åtgärder som tillhandahålls av applikationsverktygen.

Ge modellen den kod och de deklarationer som avgör beteendet. För en förklaring tillhandahåller du indata att spåra; för en ändring anger du resultat och begränsningar; för en visuell implementation inkluderar du skärmbilden och de interaktioner som bilden inte visar. Begär arbetsresultatet separat från dess antaganden och den återkoppling som behövs för att granska det.

Multimodala indata

Modelltabellen dokumenterar text-, bild-, video-, ljud- och PDF-indata för 1.1, med textutdata. Utgåvan beskriver detaljerade beskrivningar av bilder och videor, generering av kod från visuellt material och användning av perceptuella detaljer genom ett längre arbetsflöde. En dokumentfråga kan begära källkopplade fält eller en jämförelse; en videofråga kan identifiera händelsen eller sekvensen som ska beskrivas; en audiovisuell fråga kan ange vilken talad och synlig information som är viktig.

Modellens utdata förblir en skriftlig förklaring, ett strukturerat resultat eller föreslagen kod. En genererad bild, syntetiserat tal eller en slutförd extern åtgärd kräver en separat tillhandahållen komponent. Bevara källidentifierare, etiketter, enheter och relevanta segment så att textresultatet kan jämföras med originalmaterialet.

Resonemang, verktyg och strukturerade utdata

Muse Sparks resonemangsguide dokumenterar minimal, low, medium, high och xhigh för denna utgåva. Max är en senare inställning i Standard 1.3, och none stöds inte. Resonemang sker även utan ett uttryckligt insatsvärde, och utdatabudgeten täcker både det privata interna resonemanget och det synliga svaret. Rått resonemang och loggsannolikheter exponeras inte som vanliga konfidens- eller förklaringsfält.

Utvecklardefinierade verktygsanrop följer en cykel: applikationen tillhandahåller åtgärder, modellen förbereder argument, applikationen kör varje anrop och returnerar dess resultat och nästa svar använder utfallet. Ett verktygsanrop kan begära information eller en åtgärd; det är inte i sig belägg för att åtgärden slutförts. Håll det ursprungliga anropet och resultatet sammanlänkade genom samtalet.

Tillverkaren dokumenterar också strukturerad text begränsad av ett tillhandahållet JSON-schema. Definiera de fält som applikationen kräver och deras typer och håll källinformation separat från tolkning när de fyller olika syften. En strukturerad form visar inte att innehållet är faktamässigt korrekt; originalkällorna och de faktiska verktygsresultaten avgör fortfarande innehållet i ett granskningsbart svar.

Utgåva och kontinuitetsgränser

Muse Spark 1.1 förblir sin egen utgåva. De specifika kodförändringarna i 1.2, uppdateringarna av långvarigt beteende i 1.3 och max-inställningen i Standard 1.3 bör inte tilldelas den bara för att familjen är gemensam. Tillverkarens chattgränssnitt ger inte externa anropare privat resonemang att spela upp igen, så bevara synlig historik och använd de kontinuitetsmekanismer som det anslutna gränssnittet erbjuder.

De lästa källorna anger inga separata hårda maximala kapaciteter för indata- eller utdatatoken utöver den dokumenterade kontexten. Definiera det nödvändiga textresultatet och behåll underlaget som behövs för varje åtgärd eller slutsats, samtidigt som modellens planering och perception hålls åtskilda från miljön som utför dess föreslagna åtgärder.

Praktisk uppgift

### Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

```
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.
```

#### Förväntat resultat

```
A numbered workflow with approval evidence, rejection path and unresolved permission questions.
```

#### Kontrollera resultatet

```
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-1.1`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=meta%2Fmuse-spark-1.1&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.1&fmt=chat)

Meta /`meta/muse-spark-1.1`

### Start

Muse Spark 1.1 är Metas multimodala resonemangsmodell för agenter, datoranvändning och kodning. Den arbetar med omfattande textuell och visuell kontext, producerar text och föreslagna verktygsåtgärder och har en tillverkarkontext på 1,048,576 token med resonemangsnivåer upp till xhigh.

Godkända indata

Text

Resultat

Text

### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

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

Indatatyper

`text`

Utdatatyper

`text`

Utdataformat

json eller SSE

| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser meta/muse-spark-1.1 | Standard— |
| Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
| Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
| Fält`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
| Fält`messages[].name` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
| Fält`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
| Fält`max_completion_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
| Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
| Fält`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`temperature` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`top_p` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`stop` | Typ`string\|string[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`tools` | Typ`function_tool[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`tools[].type` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
| Fält`tools[].function.name` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
| Fält`tools[].function.description` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`tool_choice` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`response_format` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`reasoning_effort` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`reasoning` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`service_tier` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`instructions` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
| Fält`functions` | Typ`function[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`function_call` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`prompt_cache_options` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
| Fält`modalities` | Typ`string[]` | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
| Fält`provider` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
| Fält`cache_control.ttl` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |

Kombinationer av indatamaterial

**Text** · UTF8-text

`messages[].content`

Metodparametrar och livscykel

| Parameter | Avtal |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtalapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Avtaltext |
| Parameter`messages` | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
| Parameter`file_material` | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
| Parameter`optional_controls` | Avtalstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
| Parameter`output_modalities` | Avtaltext |
| Parameter`hosted_operations` | Avtalfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalnull |

Livscykel: `synchronous_or_streamed`

Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.

Kontextlängden är inte en utdatagräns.

En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.

### Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge

Standardpris När snabbt läge är valt

Flex-läge

Standardpris När läget flex är valt

Högsta resonemangsnivå

Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

Resonemangsnivå · hög

Standardpris När resonemangsnivån är hög

Resonemangsnivå · låg

Standardpris När resonemangsnivån är låg

Resonemangsnivå · medelhög

Standardpris När resonemangsnivån är medelhög

Resonemangsnivå · minimal

Standardpris När resonemangsnivån är minimal

Resonemangsnivå · xhigh

Standardpris När resonemangsnivån är xhigh

#### Ailoot-priser

#### Priser efter konfiguration

Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.

| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0025** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.0085** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0.0003** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0025** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.0085** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0.0003** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |

Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/)

### Exempelbegäranden

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strömning

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.1", "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
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.1',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"))
```

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.1',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")
```

### Ta emot och spara resultat

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

##### Behåll alla färdiga resultat

Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.

Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.

##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält

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

Fel och nästa steg

| Svar | Villkor | Nästa steg |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |

### Alias

#### Modellalias

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.1`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=meta%2Fmuse-spark-1.1&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.1&fmt=chat)

#### Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

#### Relaterade anropar-ID:n

[`meta/muse-spark-1.1`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=meta%2Fmuse-spark-1.1&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.1&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.1`

[`meta/muse-spark-1.1`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=meta%2Fmuse-spark-1.1&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.1&fmt=messages)

Meta /`meta/muse-spark-1.1`

### Start

Muse Spark 1.1 är Metas multimodala resonemangsmodell för agenter, datoranvändning och kodning. Den arbetar med omfattande textuell och visuell kontext, producerar text och föreslagna verktygsåtgärder och har en tillverkarkontext på 1,048,576 token med resonemangsnivåer upp till xhigh.

Godkända indata

Text

Resultat

json · sse

### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder

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

Indatatyper

`text`

Utdatatyper

`json`, `sse`

Utdataformat

JSON eller SSE

| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser meta/muse-spark-1.1 | Standard— |
| Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
| Fält`messages[].content` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
| Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |

Kombinationer av indatamaterial

**Text** · UTF-8-text

`sträng i messages[].content`

Metodparametrar och livscykel

| Parameter | Avtal |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtalapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Avtalstream |
| Parameter`material_types` | Avtaltext |
| Parameter`text_file_material` | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |

Livscykel: `synchronous_or_streamed`

### Priser

Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.

Snabbt läge

Standardpris När snabbt läge är valt

Flex-läge

Standardpris När läget flex är valt

Högsta resonemangsnivå

Standardpris När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default)

Resonemangsnivå · hög

Standardpris När resonemangsnivån är hög

Resonemangsnivå · låg

Standardpris När resonemangsnivån är låg

Resonemangsnivå · medelhög

Standardpris När resonemangsnivån är medelhög

Resonemangsnivå · minimal

Standardpris När resonemangsnivån är minimal

Resonemangsnivå · xhigh

Standardpris När resonemangsnivån är xhigh

#### Ailoot-priser

#### Priser efter konfiguration

Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.

| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Avgift |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0025** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.0085** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0.0003** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0025** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.0085** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0.0003** / 1K token Indata · Skrivning till cache **—** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token |

Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/)

### Exempelbegäranden

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet

```json
{
  "model": "meta/muse-spark-1.1",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.1', '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
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.1', '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))
```

### Ta emot och spara resultat

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

##### Behåll alla färdiga resultat

Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.

Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.

##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras

Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.

Svarsfält

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

Fel och nästa steg

| Svar | Villkor | Nästa steg |
| --- | --- | --- |
| Svar400 · `invalid_request_error` | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |

### Alias

#### Modellalias

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.1`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=meta%2Fmuse-spark-1.1&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.1&fmt=messages)

#### Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

#### Relaterade anropar-ID:n

[`meta/muse-spark-1.1`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=meta%2Fmuse-spark-1.1&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.1&fmt=messages)

FAQ · Meta: Muse Spark 1.1

Vilka indata och resultat finns?

`POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta/muse-spark-1.1`: `text` → `json`, `sse`

Vilka fält använder begäran?

`POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.1`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta/muse-spark-1.1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Vilka gränser gäller?

`POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.1`: `messages.min_items`: `1`

Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app.

## Företaget och dess projektportfölj

Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder.

## Köp token med rabatt.

Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp.

Prenumeration

Välj en rabatterad plan för återkommande anrop.

Kampanjkod upp till 50%

Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen.

Kostnader i historiken

Modell, token och belopp sparas för varje anrop.

[Välj prenumeration](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/sv/)

## Anslut API till produkten som du säljer.

SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning.

Kommersiell applikation

Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner.

Återförsäljarlicens

Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning.

Dokument på webbplatsen

Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning.

[Begär återförsäljarlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Officiella villkor och licensavtal](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sv)

## Ailoot · Företaget och dess projektportfölj





Ailoot bygger på etablerad driftserfarenhet, en stor kundbas, stabil service och löpande KPI-kontroll.





Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder.





Ailoot använder denna driftserfarenhet för API-åtkomst till AI-funktioner i kundernas produkter, agenter, applikationer och automatiseringar.