modeller

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Markdown · JSON

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Muse Spark 1.3 Contributor är en resonemangsutgåva i Metas agent- och kodfamilj för prototyparbetsflöden. Tillverkaren anger text-, bild-, video- och PDF-indata, textutdata och en kontext på 1,048,576 token, med resonemangsnivåer upp till xhigh snarare än max som i Standard 1.3.

Om modellen

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

Muse Spark 1.3 Contributor är en separat namngiven utgåva i Metas Muse Spark-familj för prototyper och experiment. Familjen är utformad för agentbaserat arbete och kodning: verktygsloopar med flera steg, programvaruassistenter och resonemang över omfattande källmaterial. Behåll Contributor-namnet när utgåvan väljs i stället för att behandla den som Standard 1.3-posten med alla inställningar oförändrat överförda.

Indata och kontext

Den officiella modelltabellen anger text, bilder, video och PDF-filer som indata och text som utdata, med ett kontextfönster på 1,048,576 token. En uppgift kan kombinera ett skriftligt krav, en skärmbild, ett relevant klipp eller dokumentsidor och begära en skriftlig förklaring, strukturerade fynd eller föreslagen kod. Modellens textresultat kan bli ett arbetsresultat i den omgivande applikationen; att rendera en sida eller köra kod kräver denna applikationsmiljö.

Identifiera varje källa och dess roll innan du begär ett resultat. En prototypuppgift för ett gränssnitt kan kombinera en skärmbild med önskat beteende och det befintliga kodavsnittet. Be om de synliga skillnaderna, den föreslagna implementationsändringen och de antaganden som fortfarande behöver förtydligas. En dokumentuppgift kan definiera fälten som ska extraheras och begära den stödjande sidan eller textpassagen bredvid varje fynd.

Tillverkaren anger att ljudförståelse i version 1.3 inte stöds fullt ut och kan ge försämrade svar. Behandla detta som en versionsspecifik begränsning i stället för att överföra ljudfunktionerna från Muse Spark 1.2 eller en separat namngiven transkriptionsmodell till denna beskrivning.

Resonemangsnivåer och svarsbudget

Muse Spark genererar internt resonemang före sitt synliga svar. De dokumenterade insatsnivåerna som gäller här är minimal, low, medium, high och xhigh. Nivån max tillhör specifikt Standard Muse Spark 1.3 och är inte tillgänglig för Contributor-modeller. Att inaktivera resonemang med none stöds inte; om inställningen utelämnas resonerar modellen fortfarande på en nivå som modellen bestämmer.

Budgeten för utdatatoken täcker både internt resonemang och synlig text. En begäran om ett långt skriftligt resultat behöver därför utrymme för båda, särskilt vid en högre resonemangsinsats. Det råa interna resonemanget förblir privat, och loggsannolikheter stöds inte som konfidensmått. Begär den förklaring, de fält eller den slutliga kod som uppgiften behöver i stället för att anta att det underliggande resonemangsspåret returneras som läsbar text.

För ett avgränsat extraktions- eller formateringsexperiment definierar du den exakta posten och källmaterialet. För ett visuellt problem eller en koduppgift med flera steg definierar du mellanliggande beslut och slutresultatet. Högre resonemangsinsats ändrar tilldelningen för resonemang; den definierar inte i sig vad som utgör ett slutfört, användbart resultat.

Verktyg och strukturerade fynd

Tillverkarens Muse Spark-dokumentation beskriver utvecklardefinierade verktygsanrop och strukturerade utdata. Applikationen tillhandahåller verktygsdefinitionerna, modellen avgör vilken åtgärd som behövs och förbereder dess argument, och applikationen kör varje anrop och returnerar motsvarande resultat. Nästa svar kan använda dessa resultat för att avgöra vad som ska göras härnäst. Ett föreslaget anrop skiljer sig från en slutförd åtgärd.

Samma dokumentation skiljer mellan anslutna inbyggda sökverktyg och utvecklardefinierade funktioner. Sökning eller kodkörning är en del av verktygsmiljön, inte en ytterligare innehållsmodalitet i textsvaret. I en prototyp tillhandahåller du endast de åtgärder som är relevanta för frågan och beskriver vad var och en returnerar så att det efterföljande svaret förblir kopplat till faktiskt hämtad eller beräknad information.

För strukturerad extraktion anger du fältnamn, nödvändig information och representation för saknade värden. En praktisk post kan innehålla källidentifieraren, observerat faktum, tolkning och frågan som fortfarande behöver förtydligas. Håll posten separat från valfri prosa när en applikation måste bearbeta fälten tillförlitligt. Tillverkarens schemagränssnitt avvisar rekursiva scheman och begränsar nästling till tio nivåer. Det strikta läget kräver ett vanligt objekt som rot, att varje listad egenskap är obligatorisk och att extra egenskaper inte tillåts. En matchande struktur visar inte att innehållet är faktamässigt korrekt.

En användbar prototypuppgift

Välj ett arbetsflöde som kan producera ett granskningsbart resultat. Tillhandahåll kravet, ett visuellt exempel och den kod som avgör det aktuella beteendet. Begär en kort jämförelse, ett föreslaget reviderat kodavsnitt och exempel som skiljer det förväntade beteendet från det nuvarande. Inkludera eventuella uppslagnings- eller exekveringsresultat som applikationen returnerat innan du ber om slutförklaringen.

För en dokumentinriktad prototyp tillhandahåller du PDF-filen och frågan som ska besvaras och ber sedan om en källkopplad sammanfattning eller jämförelsetabell. För video identifierar du händelsen eller den visuella relation som ska granskas och begär en ordnad beskrivning med de observationer som stöder den. Definiera längden och avsnitten i slutsvaret så att modellens stora kontext tjänar den faktiska frågan.

Utgåva och kontinuitetsgränser

Contributor förblir sin egen namngivna 1.3-utgåva med dokumenterad kontext och dokumenterade indatatyper. Metas resonemangsguide skiljer vanlig konversationshistorik från bevarande av privat resonemang mellan turer: tillverkarens chattgränssnitt returnerar inte det privata spåret till externa anropare. Behåll de synliga meddelanden, källor och verktygsutfall som behövs för en uppföljning i stället för att anta att varje gränssnitt för vidare internt resonemang.

De lästa källorna anger ingen separat hård maximal kapacitet för indata- eller utdatatoken utöver kontextfönstret. Bevara utgåvan, förberedelsen av indata och det efterfrågade arbetsresultatet och håll verktygskörningen och den slutliga textleveransen kopplade till de resultat som faktiskt erhållits i prototyparbetsflödet.

Praktisk uppgift

Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

Prototype and test a text-only helper

Design a small Python prototype for an appointment reminder. Input records contain id and minutes_until_start. Return IDs where 0 <= minutes_until_start <= 30, preserving input order. Supply the function and cases at -1, 0, 30 and 31 minutes. Include a short note on assumptions; no calendar connection or reminder sending is available.

Förväntat resultat

A self-contained function, boundary-case assertions and explicit assumptions about input fields.

Kontrollera resultatet

Exactly the 0- and 30-minute records qualify, and the function does not send messages or assume calendar access.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.3-contributor

meta/muse-spark-1.3-contributor

Meta /meta/muse-spark-1.3-contributor

Start

Muse Spark 1.3 Contributor är en resonemangsutgåva i Metas agent- och kodfamilj för prototyparbetsflöden. Tillverkaren anger text-, bild-, video- och PDF-indata, textutdata och en kontext på 1,048,576 token, med resonemangsnivåer upp till xhigh snarare än max som i Standard 1.3.

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
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
meta/muse-spark-1.3-contributor
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränser
Minsta antal objekt: 1
Standard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & 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—
Fältmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].tool_callsTyptool_call[]KravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].tool_call_idTypstringKravValfrittVärden & gränser
Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t
Standard—
Fältmessages[].nameTypstringKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].reasoning_contentTypstringKravValfrittVärden & gränser
Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det
Standard—
Fältmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältmax_tokensTypintegerKravValfrittVärden & gränser
Minimum: 1
Beror på modellen
Standard—
Fältmax_completion_tokensTypintegerKravValfrittVärden & gränser
Minimum: 1
Beror på modellen
Standard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Fältstream_options.include_usageTypbooleanKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FälttemperatureTypnumberKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fälttop_pTypnumberKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältstopTypstring|string[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FälttoolsTypfunction_tool[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fälttools[].typeTypstringKravValfrittVärden & gränser
function
Beror på modellen
Standard—
Fälttools[].function.nameTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits
Standard—
Fälttools[].function.descriptionTypstringKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fälttools[].function.parametersTypJSON_schemaKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fälttool_choiceTypstring|objectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältparallel_tool_callsTypbooleanKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältresponse_formatTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältreasoning_effortTypstringKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältreasoningTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältservice_tierTypstringKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältinstructionsTypstringKravValfrittVärden & gränser
Kompatibilitetsfält
Standard—
FältfunctionsTypfunction[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältfunction_callTypstring|objectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältprompt_cache_optionsTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältmodalitiesTypstring[]KravValfrittVärden & gränser
text
Standard—
FältproviderTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt
Standard—
Fältcache_control.ttlTypstringKravValfrittVärden & gränser
Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache
Standard—
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF8-text

messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaltext
ParametermessagesAvtalmeddelandearray med strukturen role/content
Parameterfile_materialAvtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds
Parameteroptional_controlsAvtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeAvtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg
Parameteroutput_modalitiesAvtaltext
Parameterhosted_operationsAvtalfalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalnull

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 · maximal
Standardpris När resonemangsnivån är maximal
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.

KonfigurationPrislistaKontexttoken, fler änKontexttoken, upp till och medAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisKontexttoken, fler än—Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0002 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0004 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.000004 / 1K token
Indata · Skrivning till cache — / 1K token
Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token
KonfigurationNivå 1 för förfrågans längdPrislista—Kontexttoken, fler än0Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0002 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0004 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.000004 / 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 →

Exempelbegäranden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strömning
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-1.3-contributor", "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-1.3-contributor',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-1.3-contributor',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
FältTyp
Fältchoices[].indexTypinteger
Fältchoices[].message.contentTypstring|null
Fältchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Fältchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Fältchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Fältchoices[].finish_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3-contributor

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

meta/muse-spark-1.3-contributor

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.3-contributor

meta/muse-spark-1.3-contributor

Meta /meta/muse-spark-1.3-contributor

Start

Muse Spark 1.3 Contributor är en resonemangsutgåva i Metas agent- och kodfamilj för prototyparbetsflöden. Tillverkaren anger text-, bild-, video- och PDF-indata, textutdata och en kontext på 1,048,576 token, med resonemangsnivåer upp till xhigh snarare än max som i Standard 1.3.

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
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
meta/muse-spark-1.3-contributor
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
user, assistant
Standard—
Fältmessages[].contentTypstringKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmax_tokensTypintegerKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF-8-text

sträng i messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalstream
Parametermaterial_typesAvtaltext
Parametertext_file_materialAvtalLäs 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 · maximal
Standardpris När resonemangsnivån är maximal
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.

KonfigurationPrislistaKontexttoken, fler änKontexttoken, upp till och medAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisKontexttoken, fler än—Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0002 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0004 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.000004 / 1K token
Indata · Skrivning till cache — / 1K token
Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token
KonfigurationNivå 1 för förfrågans längdPrislista—Kontexttoken, fler än0Kontexttoken, upp till och medIngen övre gränsAvgift
Indata · Indatatoken $0.0002 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.0004 / 1K token
Indata · Cacheläsning $0.000004 / 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 →

Exempelbegäranden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet
{
  "model": "meta/muse-spark-1.3-contributor",
  "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-1.3-contributor', '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-1.3-contributor', '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
FältTyp
FältidTypstring
FältmodelTypstring
Fältcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Fältstop_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3-contributor

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

meta/muse-spark-1.3-contributor

FAQ · Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Vilka indata och resultat finns?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.3-contributor: text → text

POST /v1/messages · meta/muse-spark-1.3-contributor: text → json, sse

Vilka fält använder begäran?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.3-contributor: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta/muse-spark-1.3-contributor: model, messages, max_tokens, stream

Vilka gränser gäller?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.3-contributor: messages.min_items: 1

Fler detaljer

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 · Se modellpriser

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 · Officiella villkor och licensavtal