{ "aboutHtml": "

Muse Spark 1.2 Contributor เป็นรุ่นทดลองและทำต้นแบบของตระกูลให้เหตุผล Muse Spark 1.2 ของ Meta แยกรหัส Contributor จาก Standard 1.2 และรุ่น 1.3 ภายหลัง เอกสารตระกูลของผู้สร้างอธิบายงานเอเจนต์ ผู้ช่วยซอฟต์แวร์ การให้เหตุผลหลายสื่อ การใช้เครื่องมือ และผลข้อความมีโครงสร้าง ไม่ได้ยืนยันคำรับรองประสิทธิภาพ Contributor แยกจากการสาธิต Standard

ข้อมูลนำเข้าและบริบทตามเอกสาร

ผู้สร้างระบุข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF เป็นชนิดข้อมูลนำเข้าของรุ่น 1.2 และข้อความเป็นผลลัพธ์ พร้อมบริบท 1,048,576 โทเคน ตารางนั้นกำหนดขอบเขตโมเดลตามเอกสารผู้ผลิต ผลอาจเป็นคำอธิบายเขียน ข้อค้นพบมีโครงสร้าง หรือโค้ดที่เสนอ การเรนเดอร์อินเทอร์เฟซ สร้างไฟล์บันทึก หรือดำเนินการภายนอกอื่นต้องมีองค์ประกอบแอปพลิเคชัน

สำหรับต้นแบบ ให้เลือกงานที่กำหนดหนึ่งอย่างและป้อนข้อมูลที่ต้องใช้ตรวจผล ภาพหน้าจออาจประกอบข้อกำหนดสำหรับปฏิสัมพันธ์หนึ่ง PDF อาจให้ข้อความที่จะเปรียบเทียบหรือสกัด วิดีโออาจแสดงลำดับภาพที่จะบรรยาย ส่วนคำถามภาพและเสียงควรระบุรายละเอียดที่พูดหรือเห็นซึ่งสำคัญ ติดป้ายกำกับแหล่งข้อมูลแต่ละชิ้นและขอหลักฐานสนับสนุนคำตอบ

รุ่น 1.2 ที่เผยแพร่อธิบายจุดแข็งตระกูลในการเปลี่ยนข้อมูลภาพเป็นโค้ด และให้เหตุผลเกี่ยวกับแผนภูมิหรือฉาก ใช้สิ่งเหล่านั้นเป็นโดเมนงาน แทนยืนยันว่ารุ่น Contributor นี้ทำตามการสาธิต Standard ทุกอย่างได้ คำขอในทางปฏิบัติสามารถถามองค์ประกอบผังที่เห็นในภาพหน้าจอ การพัฒนาที่เสนอ และคำถามที่ยังเหลือเกี่ยวกับพฤติกรรมที่ภาพไม่แสดง

การให้เหตุผลและเตรียมผลลัพธ์

คู่มือการให้เหตุผล Muse Spark ให้ระดับ effort minimal, low, medium, high และ xhigh สำหรับรุ่นนี้ Max เฉพาะ Standard 1.3 และไม่รองรับการปิดการให้เหตุผลด้วย none หากไม่กำหนดการตั้งค่าชัด โมเดลยังให้เหตุผลในระดับที่กำหนดเอง งานสกัดเล็กกับปัญหาภาพหรือโค้ดหลายขั้นจึงเลือก effort ต่างกันได้ โดยคงเอกลักษณ์ 1.2 Contributor เดียวกัน

งบผลลัพธ์ครอบคลุมการให้เหตุผลภายในและข้อความที่มองเห็นร่วมกัน การให้เหตุผลดิบเป็นส่วนตัว จึงควรขอคำอธิบายหรือผลงานสุดท้ายที่ผู้ใช้ต้องใช้ แทนคาดหวังร่องรอยเบื้องหลัง กำหนดความยาวคำตอบและช่องข้อมูลตามสิ่งที่จะตรวจภายหลัง

สำหรับการเปรียบเทียบเอกสาร ให้ขอข้อความต้นฉบับ หน้า เงื่อนไขที่ข้อความยืนยัน และข้อขัดแย้งใด ๆ สำหรับต้นแบบโค้ด ให้ระบุข้อมูลนำเข้าที่ยอมรับ ผลที่คาด และอินเทอร์เฟซที่ต้องคง ขอส่วนโค้ดที่เสนอแยกจากสมมติฐานกับข้อมูลนำเข้าตัวอย่าง ข้อกำหนดเหล่านี้สร้างผลที่ตรวจทานได้ แทนการทดลองเปิดกว้างไม่มีเกณฑ์เสร็จสิ้น

การทดลองที่เครื่องมือช่วย

การใช้เครื่องมือที่นักพัฒนากำหนดเป็นวงรอบโมเดลกับแอปพลิเคชัน แอปพลิเคชันอธิบายฟังก์ชัน โมเดลเลือกการดำเนินการและเตรียมอาร์กิวเมนต์ แอปพลิเคชันดำเนินการและส่งผลกลับ การค้นข้อมูลให้ข้อมูลอ้างอิงได้ เครื่องมือรันให้สิ่งที่เกิดเมื่อรันโค้ดที่เสนอได้ เชื่อมการดำเนินการต้นทางกับผลที่ส่งกลับไว้ก่อนขอคำตอบถัดไป

ประกาศตระกูล 1.2 เน้นใช้เครื่องมือเพื่อตรวจข้อมูลนำเข้าภาพและผลงานที่สร้างอย่างใกล้ชิดขึ้น หมายความว่าสภาพแวดล้อมให้การตรวจหรือเรนเดอร์ ข้อเสนอข้อความอย่างเดียวไม่ใช่หน้าเรนเดอร์หรือปฏิสัมพันธ์ที่รันแล้ว กำหนดว่าเครื่องมือส่งอะไรกลับ เพื่อให้โมเดลเชื่อมข้อมูลย้อนกลับกับข้อกำหนดจริง

ผลลัพธ์มีโครงสร้างจัดข้อค้นพบการทดลองในสคีมาที่ป้อนได้ กำหนดชื่อช่อง ชนิดที่จำเป็น และวิธีจัดการค่าที่ไม่มี โดยเก็บรหัสต้นฉบับข้างข้อมูลที่สกัด บันทึกที่ถูกไวยากรณ์กับการตีความถูกต้องเป็นคนละคุณสมบัติ เก็บต้นฉบับให้ตรวจคุณสมบัติหลังได้

ขีดจำกัดรุ่นและความต่อเนื่อง

เวิร์กโฟลว์สนทนาปกติของผู้สร้างไม่ส่งบริบทการให้เหตุผลส่วนตัวให้ผู้เรียกภายนอกนำกลับใช้ เก็บประวัติที่มองเห็น ข้อเท็จจริงต้นฉบับ และผลเครื่องมือเมื่อทดลองต่อ และใช้เฉพาะกลไกต่อเนื่องที่มีเอกสารสำหรับอินเทอร์เฟซที่เชื่อมต่อ Muse Spark ไม่รองรับ log probabilities จึงไม่ควรถือเป็นคะแนนความมั่นใจในตัวสำหรับช่องที่สกัด

ตารางบริบทและสื่อที่เผยแพร่เป็นของรุ่น 1.2 ที่มีชื่อนี้ ไม่ควรรับการตั้งค่า max หรือข้อจำกัดเสียงของ 1.3 แหล่งข้อมูลที่ตรวจอ่านไม่มีการระบุขีดจำกัดจำนวนโทเคนข้อมูลนำเข้าหรือผลลัพธ์สูงสุดแยกนอกเหนือบริบท ระบุเป้าหมายต้นแบบ ข้อมูล และผลข้อความที่ตรวจได้ให้ชัด โดยคงเอกลักษณ์ Contributor กับผลจริงที่เครื่องมือส่งกลับ

", "aboutText": "Muse Spark 1.2 Contributor เป็นรุ่นทดลองและทำต้นแบบของตระกูลให้เหตุผล Muse Spark 1.2 ของ Meta แยกรหัส Contributor จาก Standard 1.2 และรุ่น 1.3 ภายหลัง เอกสารตระกูลของผู้สร้างอธิบายงานเอเจนต์ ผู้ช่วยซอฟต์แวร์ การให้เหตุผลหลายสื่อ การใช้เครื่องมือ และผลข้อความมีโครงสร้าง ไม่ได้ยืนยันคำรับรองประสิทธิภาพ Contributor แยกจากการสาธิต Standard\n\nข้อมูลนำเข้าและบริบทตามเอกสาร\n\nผู้สร้างระบุข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF เป็นชนิดข้อมูลนำเข้าของรุ่น 1.2 และข้อความเป็นผลลัพธ์ พร้อมบริบท 1,048,576 โทเคน ตารางนั้นกำหนดขอบเขตโมเดลตามเอกสารผู้ผลิต ผลอาจเป็นคำอธิบายเขียน ข้อค้นพบมีโครงสร้าง หรือโค้ดที่เสนอ การเรนเดอร์อินเทอร์เฟซ สร้างไฟล์บันทึก หรือดำเนินการภายนอกอื่นต้องมีองค์ประกอบแอปพลิเคชัน\n\nสำหรับต้นแบบ ให้เลือกงานที่กำหนดหนึ่งอย่างและป้อนข้อมูลที่ต้องใช้ตรวจผล ภาพหน้าจออาจประกอบข้อกำหนดสำหรับปฏิสัมพันธ์หนึ่ง PDF อาจให้ข้อความที่จะเปรียบเทียบหรือสกัด วิดีโออาจแสดงลำดับภาพที่จะบรรยาย ส่วนคำถามภาพและเสียงควรระบุรายละเอียดที่พูดหรือเห็นซึ่งสำคัญ ติดป้ายกำกับแหล่งข้อมูลแต่ละชิ้นและขอหลักฐานสนับสนุนคำตอบ\n\nรุ่น 1.2 ที่เผยแพร่อธิบายจุดแข็งตระกูลในการเปลี่ยนข้อมูลภาพเป็นโค้ด และให้เหตุผลเกี่ยวกับแผนภูมิหรือฉาก ใช้สิ่งเหล่านั้นเป็นโดเมนงาน แทนยืนยันว่ารุ่น Contributor นี้ทำตามการสาธิต Standard ทุกอย่างได้ คำขอในทางปฏิบัติสามารถถามองค์ประกอบผังที่เห็นในภาพหน้าจอ การพัฒนาที่เสนอ และคำถามที่ยังเหลือเกี่ยวกับพฤติกรรมที่ภาพไม่แสดง\n\nการให้เหตุผลและเตรียมผลลัพธ์\n\nคู่มือการให้เหตุผล Muse Spark ให้ระดับ effort minimal, low, medium, high และ xhigh สำหรับรุ่นนี้ Max เฉพาะ Standard 1.3 และไม่รองรับการปิดการให้เหตุผลด้วย none หากไม่กำหนดการตั้งค่าชัด โมเดลยังให้เหตุผลในระดับที่กำหนดเอง งานสกัดเล็กกับปัญหาภาพหรือโค้ดหลายขั้นจึงเลือก effort ต่างกันได้ โดยคงเอกลักษณ์ 1.2 Contributor เดียวกัน\n\nงบผลลัพธ์ครอบคลุมการให้เหตุผลภายในและข้อความที่มองเห็นร่วมกัน การให้เหตุผลดิบเป็นส่วนตัว จึงควรขอคำอธิบายหรือผลงานสุดท้ายที่ผู้ใช้ต้องใช้ แทนคาดหวังร่องรอยเบื้องหลัง กำหนดความยาวคำตอบและช่องข้อมูลตามสิ่งที่จะตรวจภายหลัง\n\nสำหรับการเปรียบเทียบเอกสาร ให้ขอข้อความต้นฉบับ หน้า เงื่อนไขที่ข้อความยืนยัน และข้อขัดแย้งใด ๆ สำหรับต้นแบบโค้ด ให้ระบุข้อมูลนำเข้าที่ยอมรับ ผลที่คาด และอินเทอร์เฟซที่ต้องคง ขอส่วนโค้ดที่เสนอแยกจากสมมติฐานกับข้อมูลนำเข้าตัวอย่าง ข้อกำหนดเหล่านี้สร้างผลที่ตรวจทานได้ แทนการทดลองเปิดกว้างไม่มีเกณฑ์เสร็จสิ้น\n\nการทดลองที่เครื่องมือช่วย\n\nการใช้เครื่องมือที่นักพัฒนากำหนดเป็นวงรอบโมเดลกับแอปพลิเคชัน แอปพลิเคชันอธิบายฟังก์ชัน โมเดลเลือกการดำเนินการและเตรียมอาร์กิวเมนต์ แอปพลิเคชันดำเนินการและส่งผลกลับ การค้นข้อมูลให้ข้อมูลอ้างอิงได้ เครื่องมือรันให้สิ่งที่เกิดเมื่อรันโค้ดที่เสนอได้ เชื่อมการดำเนินการต้นทางกับผลที่ส่งกลับไว้ก่อนขอคำตอบถัดไป\n\nประกาศตระกูล 1.2 เน้นใช้เครื่องมือเพื่อตรวจข้อมูลนำเข้าภาพและผลงานที่สร้างอย่างใกล้ชิดขึ้น หมายความว่าสภาพแวดล้อมให้การตรวจหรือเรนเดอร์ ข้อเสนอข้อความอย่างเดียวไม่ใช่หน้าเรนเดอร์หรือปฏิสัมพันธ์ที่รันแล้ว กำหนดว่าเครื่องมือส่งอะไรกลับ เพื่อให้โมเดลเชื่อมข้อมูลย้อนกลับกับข้อกำหนดจริง\n\nผลลัพธ์มีโครงสร้างจัดข้อค้นพบการทดลองในสคีมาที่ป้อนได้ กำหนดชื่อช่อง ชนิดที่จำเป็น และวิธีจัดการค่าที่ไม่มี โดยเก็บรหัสต้นฉบับข้างข้อมูลที่สกัด บันทึกที่ถูกไวยากรณ์กับการตีความถูกต้องเป็นคนละคุณสมบัติ เก็บต้นฉบับให้ตรวจคุณสมบัติหลังได้\n\nขีดจำกัดรุ่นและความต่อเนื่อง\n\nเวิร์กโฟลว์สนทนาปกติของผู้สร้างไม่ส่งบริบทการให้เหตุผลส่วนตัวให้ผู้เรียกภายนอกนำกลับใช้ เก็บประวัติที่มองเห็น ข้อเท็จจริงต้นฉบับ และผลเครื่องมือเมื่อทดลองต่อ และใช้เฉพาะกลไกต่อเนื่องที่มีเอกสารสำหรับอินเทอร์เฟซที่เชื่อมต่อ Muse Spark ไม่รองรับ log probabilities จึงไม่ควรถือเป็นคะแนนความมั่นใจในตัวสำหรับช่องที่สกัด\n\nตารางบริบทและสื่อที่เผยแพร่เป็นของรุ่น 1.2 ที่มีชื่อนี้ ไม่ควรรับการตั้งค่า max หรือข้อจำกัดเสียงของ 1.3 แหล่งข้อมูลที่ตรวจอ่านไม่มีการระบุขีดจำกัดจำนวนโทเคนข้อมูลนำเข้าหรือผลลัพธ์สูงสุดแยกนอกเหนือบริบท ระบุเป้าหมายต้นแบบ ข้อมูล และผลข้อความที่ตรวจได้ให้ชัด โดยคงเอกลักษณ์ Contributor กับผลจริงที่เครื่องมือส่งกลับ", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

งานตัวอย่างจริง

ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ

Prototype a bounded state reducer\n\nPropose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.

ตรวจสอบผลลัพธ์

Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.
" }, "copy_sha256": "a973db2ab36b4ac69068695d53a33bc5fcaab451b0203afe9756ebdeca4c948f", "copy_source": { "locale": "th", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "source_facts_sha256": "f6dfefadf19b18c1ad7f6589ca5c885639506f385f1f8007c54c442d03c2b78b", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "27ada8438c0d9bcdead68e6720074bc8a0346608256464d6f3eefcac36e1f864", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "th", "methods": [ { "html": "
M

Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Meta /meta/muse-spark-1.2-contributor

เริ่มต้น

Muse Spark 1.2 Contributor เป็นรุ่นให้เหตุผลของ Meta ที่มีชื่อแยก สำหรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ต้นแบบและทดลอง Meta ระบุบริบท 1,048,576 โทเคนและข้อมูลนำเข้าหลายสื่อพร้อมผลลัพธ์ข้อความ รุ่นนี้คงเอกลักษณ์และระดับการให้เหตุผลของตนโดยไม่มี max ของ 1.3 Standard

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
ข้อความ
เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Muse Spark 1.2 Contributor เป็นรุ่นทดลองและทำต้นแบบของตระกูลให้เหตุผล Muse Spark 1.2 ของ Meta แยกรหัส Contributor จาก Standard 1.2 และรุ่น 1.3 ภายหลัง เอกสารตระกูลของผู้สร้างอธิบายงานเอเจนต์ ผู้ช่วยซอฟต์แวร์ การให้เหตุผลหลายสื่อ การใช้เครื่องมือ และผลข้อความมีโครงสร้าง ไม่ได้ยืนยันคำรับรองประสิทธิภาพ Contributor แยกจากการสาธิต Standard

ข้อมูลนำเข้าและบริบทตามเอกสาร

ผู้สร้างระบุข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF เป็นชนิดข้อมูลนำเข้าของรุ่น 1.2 และข้อความเป็นผลลัพธ์ พร้อมบริบท 1,048,576 โทเคน ตารางนั้นกำหนดขอบเขตโมเดลตามเอกสารผู้ผลิต ผลอาจเป็นคำอธิบายเขียน ข้อค้นพบมีโครงสร้าง หรือโค้ดที่เสนอ การเรนเดอร์อินเทอร์เฟซ สร้างไฟล์บันทึก หรือดำเนินการภายนอกอื่นต้องมีองค์ประกอบแอปพลิเคชัน

สำหรับต้นแบบ ให้เลือกงานที่กำหนดหนึ่งอย่างและป้อนข้อมูลที่ต้องใช้ตรวจผล ภาพหน้าจออาจประกอบข้อกำหนดสำหรับปฏิสัมพันธ์หนึ่ง PDF อาจให้ข้อความที่จะเปรียบเทียบหรือสกัด วิดีโออาจแสดงลำดับภาพที่จะบรรยาย ส่วนคำถามภาพและเสียงควรระบุรายละเอียดที่พูดหรือเห็นซึ่งสำคัญ ติดป้ายกำกับแหล่งข้อมูลแต่ละชิ้นและขอหลักฐานสนับสนุนคำตอบ

รุ่น 1.2 ที่เผยแพร่อธิบายจุดแข็งตระกูลในการเปลี่ยนข้อมูลภาพเป็นโค้ด และให้เหตุผลเกี่ยวกับแผนภูมิหรือฉาก ใช้สิ่งเหล่านั้นเป็นโดเมนงาน แทนยืนยันว่ารุ่น Contributor นี้ทำตามการสาธิต Standard ทุกอย่างได้ คำขอในทางปฏิบัติสามารถถามองค์ประกอบผังที่เห็นในภาพหน้าจอ การพัฒนาที่เสนอ และคำถามที่ยังเหลือเกี่ยวกับพฤติกรรมที่ภาพไม่แสดง

การให้เหตุผลและเตรียมผลลัพธ์

คู่มือการให้เหตุผล Muse Spark ให้ระดับ effort minimal, low, medium, high และ xhigh สำหรับรุ่นนี้ Max เฉพาะ Standard 1.3 และไม่รองรับการปิดการให้เหตุผลด้วย none หากไม่กำหนดการตั้งค่าชัด โมเดลยังให้เหตุผลในระดับที่กำหนดเอง งานสกัดเล็กกับปัญหาภาพหรือโค้ดหลายขั้นจึงเลือก effort ต่างกันได้ โดยคงเอกลักษณ์ 1.2 Contributor เดียวกัน

งบผลลัพธ์ครอบคลุมการให้เหตุผลภายในและข้อความที่มองเห็นร่วมกัน การให้เหตุผลดิบเป็นส่วนตัว จึงควรขอคำอธิบายหรือผลงานสุดท้ายที่ผู้ใช้ต้องใช้ แทนคาดหวังร่องรอยเบื้องหลัง กำหนดความยาวคำตอบและช่องข้อมูลตามสิ่งที่จะตรวจภายหลัง

สำหรับการเปรียบเทียบเอกสาร ให้ขอข้อความต้นฉบับ หน้า เงื่อนไขที่ข้อความยืนยัน และข้อขัดแย้งใด ๆ สำหรับต้นแบบโค้ด ให้ระบุข้อมูลนำเข้าที่ยอมรับ ผลที่คาด และอินเทอร์เฟซที่ต้องคง ขอส่วนโค้ดที่เสนอแยกจากสมมติฐานกับข้อมูลนำเข้าตัวอย่าง ข้อกำหนดเหล่านี้สร้างผลที่ตรวจทานได้ แทนการทดลองเปิดกว้างไม่มีเกณฑ์เสร็จสิ้น

การทดลองที่เครื่องมือช่วย

การใช้เครื่องมือที่นักพัฒนากำหนดเป็นวงรอบโมเดลกับแอปพลิเคชัน แอปพลิเคชันอธิบายฟังก์ชัน โมเดลเลือกการดำเนินการและเตรียมอาร์กิวเมนต์ แอปพลิเคชันดำเนินการและส่งผลกลับ การค้นข้อมูลให้ข้อมูลอ้างอิงได้ เครื่องมือรันให้สิ่งที่เกิดเมื่อรันโค้ดที่เสนอได้ เชื่อมการดำเนินการต้นทางกับผลที่ส่งกลับไว้ก่อนขอคำตอบถัดไป

ประกาศตระกูล 1.2 เน้นใช้เครื่องมือเพื่อตรวจข้อมูลนำเข้าภาพและผลงานที่สร้างอย่างใกล้ชิดขึ้น หมายความว่าสภาพแวดล้อมให้การตรวจหรือเรนเดอร์ ข้อเสนอข้อความอย่างเดียวไม่ใช่หน้าเรนเดอร์หรือปฏิสัมพันธ์ที่รันแล้ว กำหนดว่าเครื่องมือส่งอะไรกลับ เพื่อให้โมเดลเชื่อมข้อมูลย้อนกลับกับข้อกำหนดจริง

ผลลัพธ์มีโครงสร้างจัดข้อค้นพบการทดลองในสคีมาที่ป้อนได้ กำหนดชื่อช่อง ชนิดที่จำเป็น และวิธีจัดการค่าที่ไม่มี โดยเก็บรหัสต้นฉบับข้างข้อมูลที่สกัด บันทึกที่ถูกไวยากรณ์กับการตีความถูกต้องเป็นคนละคุณสมบัติ เก็บต้นฉบับให้ตรวจคุณสมบัติหลังได้

ขีดจำกัดรุ่นและความต่อเนื่อง

เวิร์กโฟลว์สนทนาปกติของผู้สร้างไม่ส่งบริบทการให้เหตุผลส่วนตัวให้ผู้เรียกภายนอกนำกลับใช้ เก็บประวัติที่มองเห็น ข้อเท็จจริงต้นฉบับ และผลเครื่องมือเมื่อทดลองต่อ และใช้เฉพาะกลไกต่อเนื่องที่มีเอกสารสำหรับอินเทอร์เฟซที่เชื่อมต่อ Muse Spark ไม่รองรับ log probabilities จึงไม่ควรถือเป็นคะแนนความมั่นใจในตัวสำหรับช่องที่สกัด

ตารางบริบทและสื่อที่เผยแพร่เป็นของรุ่น 1.2 ที่มีชื่อนี้ ไม่ควรรับการตั้งค่า max หรือข้อจำกัดเสียงของ 1.3 แหล่งข้อมูลที่ตรวจอ่านไม่มีการระบุขีดจำกัดจำนวนโทเคนข้อมูลนำเข้าหรือผลลัพธ์สูงสุดแยกนอกเหนือบริบท ระบุเป้าหมายต้นแบบ ข้อมูล และผลข้อความที่ตรวจได้ให้ชัด โดยคงเอกลักษณ์ Contributor กับผลจริงที่เครื่องมือส่งกลับ

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
ขาเข้า
text
ขาออก
text
รูปแบบเอาต์พุต
json หรือ SSE
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
meta/muse-spark-1.2-contributor
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messagesประเภทmessage[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].roleประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function
เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].contentประเภทstring|content_part[]|nullข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].tool_callsประเภทtool_call[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].tool_call_idประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].nameประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].reasoning_contentประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].reasoning_detailsประเภทobject|arrayข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_tokensประเภทintegerข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขั้นต่ำ: 1
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_completion_tokensประเภทintegerข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขั้นต่ำ: 1
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์streamประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้นfalse
ฟิลด์stream_options.include_usageประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์temperatureประเภทnumberข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์top_pประเภทnumberข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์stopประเภทstring|string[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์toolsประเภทfunction_tool[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].typeประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
function
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.nameประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.descriptionประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tools[].function.parametersประเภทJSON_schemaข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์tool_choiceประเภทstring|objectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์parallel_tool_callsประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์response_formatประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์reasoning_effortประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์reasoningประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์service_tierประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์instructionsประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์functionsประเภทfunction[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์function_callประเภทstring|objectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์prompt_cache_optionsประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
ขึ้นอยู่กับโมเดล
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์modalitiesประเภทstring[]ข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
text
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์providerประเภทobjectข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์cache_control.ttlประเภทstringข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัด
เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h
ค่าเริ่มต้น—
ชุดผสมของสื่ออินพุต

ข้อความ · ข้อความ UTF8

messages[].content

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, messages
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์messagesข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content
พารามิเตอร์file_materialข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์
พารามิเตอร์optional_controlsข้อกำหนดstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
พารามิเตอร์control_scopeข้อกำหนดขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้
พารามิเตอร์output_modalitiesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์hosted_operationsข้อกำหนดfalse
พารามิเตอร์multimodal_input_bindingข้อกำหนดnull

วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed

ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages

ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์

ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง

ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
โหมดยืดหยุ่น
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
ระดับการใช้เหตุผล · สูง
อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง
ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำ
อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำ
ระดับการใช้เหตุผล · ปานกลาง
อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับปานกลาง
ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำสุด
อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำสุด
ระดับการใช้เหตุผล · xhigh
อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลเป็น xhigh

อัตราค่าบริการ Ailoot

ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการโทเค็นบริบท มากกว่าโทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานโทเค็นบริบท มากกว่า—โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0002 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.000004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1ตารางอัตราค่าบริการ—โทเค็นบริบท มากกว่า0โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0002 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.000004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\n

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json หรือ SSE

เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย

เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้

ฟิลด์การตอบกลับ
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์choices[].indexประเภทinteger
ฟิลด์choices[].message.contentประเภทstring|null
ฟิลด์choices[].message.tool_callsประเภทtool_call[]
ฟิลด์choices[].message.reasoning_contentประเภทstring
ฟิลด์choices[].message.reasoning_detailsประเภทobject|array
ฟิลด์choices[].finish_reasonประเภทstring|null
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

meta/muse-spark-1.2-contributor

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.004, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "ฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง", "http_status": 400, "recovery": "แก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้" }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "ข้อความ UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json หรือ SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "meta/muse-spark-1.2-contributor" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "conditions": "บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "system", "user", "assistant", "tool", "function" ], "enum_exhaustive": false, "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string|content_part[]|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_calls", "required": false, "type": "tool_call[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_call_id", "required": false, "type": "string", "when": "role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].name", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_content", "required": false, "type": "string", "when": "ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_details", "required": false, "type": "object|array" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream_options.include_usage", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stop", "required": false, "type": "string|string[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools", "required": false, "type": "function_tool[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "function" ], "enum_known": true, "name": "tools[].type", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.name", "required": true, "type": "string", "when": "มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.description", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "service_tier", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_compatibility", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "instructions", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "functions", "required": false, "type": "function[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "function_call", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "prompt_cache_options", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "text" ], "enum_known": true, "name": "modalities", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cache_control.ttl", "required": false, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages", "ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์", "ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง" ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "ขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้", "file_material": "แทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "อาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "ระดับความยาวคำขอ 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"meta/muse-spark-1.2-contributor\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.2-contributor',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.2-contributor',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 0.4, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "โหมดรวดเร็ว", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว" }, { "label": "โหมดยืดหยุ่น", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อเลือกโหมด flex" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · สูง", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำ", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำ" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ปานกลาง", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับปานกลาง" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำสุด", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำสุด" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · xhigh", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลเป็น xhigh" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": { "high": 1, "low": 1, "medium": 1, "minimal": 1, "xhigh": 1 }, "request_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.004, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.2, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 0.4, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "
M

Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Meta /meta/muse-spark-1.2-contributor

เริ่มต้น

Muse Spark 1.2 Contributor เป็นรุ่นให้เหตุผลของ Meta ที่มีชื่อแยก สำหรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ต้นแบบและทดลอง Meta ระบุบริบท 1,048,576 โทเคนและข้อมูลนำเข้าหลายสื่อพร้อมผลลัพธ์ข้อความ รุ่นนี้คงเอกลักษณ์และระดับการให้เหตุผลของตนโดยไม่มี max ของ 1.3 Standard

อินพุตที่รองรับ
ข้อความ
ผลลัพธ์
json · sse
เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Muse Spark 1.2 Contributor เป็นรุ่นทดลองและทำต้นแบบของตระกูลให้เหตุผล Muse Spark 1.2 ของ Meta แยกรหัส Contributor จาก Standard 1.2 และรุ่น 1.3 ภายหลัง เอกสารตระกูลของผู้สร้างอธิบายงานเอเจนต์ ผู้ช่วยซอฟต์แวร์ การให้เหตุผลหลายสื่อ การใช้เครื่องมือ และผลข้อความมีโครงสร้าง ไม่ได้ยืนยันคำรับรองประสิทธิภาพ Contributor แยกจากการสาธิต Standard

ข้อมูลนำเข้าและบริบทตามเอกสาร

ผู้สร้างระบุข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF เป็นชนิดข้อมูลนำเข้าของรุ่น 1.2 และข้อความเป็นผลลัพธ์ พร้อมบริบท 1,048,576 โทเคน ตารางนั้นกำหนดขอบเขตโมเดลตามเอกสารผู้ผลิต ผลอาจเป็นคำอธิบายเขียน ข้อค้นพบมีโครงสร้าง หรือโค้ดที่เสนอ การเรนเดอร์อินเทอร์เฟซ สร้างไฟล์บันทึก หรือดำเนินการภายนอกอื่นต้องมีองค์ประกอบแอปพลิเคชัน

สำหรับต้นแบบ ให้เลือกงานที่กำหนดหนึ่งอย่างและป้อนข้อมูลที่ต้องใช้ตรวจผล ภาพหน้าจออาจประกอบข้อกำหนดสำหรับปฏิสัมพันธ์หนึ่ง PDF อาจให้ข้อความที่จะเปรียบเทียบหรือสกัด วิดีโออาจแสดงลำดับภาพที่จะบรรยาย ส่วนคำถามภาพและเสียงควรระบุรายละเอียดที่พูดหรือเห็นซึ่งสำคัญ ติดป้ายกำกับแหล่งข้อมูลแต่ละชิ้นและขอหลักฐานสนับสนุนคำตอบ

รุ่น 1.2 ที่เผยแพร่อธิบายจุดแข็งตระกูลในการเปลี่ยนข้อมูลภาพเป็นโค้ด และให้เหตุผลเกี่ยวกับแผนภูมิหรือฉาก ใช้สิ่งเหล่านั้นเป็นโดเมนงาน แทนยืนยันว่ารุ่น Contributor นี้ทำตามการสาธิต Standard ทุกอย่างได้ คำขอในทางปฏิบัติสามารถถามองค์ประกอบผังที่เห็นในภาพหน้าจอ การพัฒนาที่เสนอ และคำถามที่ยังเหลือเกี่ยวกับพฤติกรรมที่ภาพไม่แสดง

การให้เหตุผลและเตรียมผลลัพธ์

คู่มือการให้เหตุผล Muse Spark ให้ระดับ effort minimal, low, medium, high และ xhigh สำหรับรุ่นนี้ Max เฉพาะ Standard 1.3 และไม่รองรับการปิดการให้เหตุผลด้วย none หากไม่กำหนดการตั้งค่าชัด โมเดลยังให้เหตุผลในระดับที่กำหนดเอง งานสกัดเล็กกับปัญหาภาพหรือโค้ดหลายขั้นจึงเลือก effort ต่างกันได้ โดยคงเอกลักษณ์ 1.2 Contributor เดียวกัน

งบผลลัพธ์ครอบคลุมการให้เหตุผลภายในและข้อความที่มองเห็นร่วมกัน การให้เหตุผลดิบเป็นส่วนตัว จึงควรขอคำอธิบายหรือผลงานสุดท้ายที่ผู้ใช้ต้องใช้ แทนคาดหวังร่องรอยเบื้องหลัง กำหนดความยาวคำตอบและช่องข้อมูลตามสิ่งที่จะตรวจภายหลัง

สำหรับการเปรียบเทียบเอกสาร ให้ขอข้อความต้นฉบับ หน้า เงื่อนไขที่ข้อความยืนยัน และข้อขัดแย้งใด ๆ สำหรับต้นแบบโค้ด ให้ระบุข้อมูลนำเข้าที่ยอมรับ ผลที่คาด และอินเทอร์เฟซที่ต้องคง ขอส่วนโค้ดที่เสนอแยกจากสมมติฐานกับข้อมูลนำเข้าตัวอย่าง ข้อกำหนดเหล่านี้สร้างผลที่ตรวจทานได้ แทนการทดลองเปิดกว้างไม่มีเกณฑ์เสร็จสิ้น

การทดลองที่เครื่องมือช่วย

การใช้เครื่องมือที่นักพัฒนากำหนดเป็นวงรอบโมเดลกับแอปพลิเคชัน แอปพลิเคชันอธิบายฟังก์ชัน โมเดลเลือกการดำเนินการและเตรียมอาร์กิวเมนต์ แอปพลิเคชันดำเนินการและส่งผลกลับ การค้นข้อมูลให้ข้อมูลอ้างอิงได้ เครื่องมือรันให้สิ่งที่เกิดเมื่อรันโค้ดที่เสนอได้ เชื่อมการดำเนินการต้นทางกับผลที่ส่งกลับไว้ก่อนขอคำตอบถัดไป

ประกาศตระกูล 1.2 เน้นใช้เครื่องมือเพื่อตรวจข้อมูลนำเข้าภาพและผลงานที่สร้างอย่างใกล้ชิดขึ้น หมายความว่าสภาพแวดล้อมให้การตรวจหรือเรนเดอร์ ข้อเสนอข้อความอย่างเดียวไม่ใช่หน้าเรนเดอร์หรือปฏิสัมพันธ์ที่รันแล้ว กำหนดว่าเครื่องมือส่งอะไรกลับ เพื่อให้โมเดลเชื่อมข้อมูลย้อนกลับกับข้อกำหนดจริง

ผลลัพธ์มีโครงสร้างจัดข้อค้นพบการทดลองในสคีมาที่ป้อนได้ กำหนดชื่อช่อง ชนิดที่จำเป็น และวิธีจัดการค่าที่ไม่มี โดยเก็บรหัสต้นฉบับข้างข้อมูลที่สกัด บันทึกที่ถูกไวยากรณ์กับการตีความถูกต้องเป็นคนละคุณสมบัติ เก็บต้นฉบับให้ตรวจคุณสมบัติหลังได้

ขีดจำกัดรุ่นและความต่อเนื่อง

เวิร์กโฟลว์สนทนาปกติของผู้สร้างไม่ส่งบริบทการให้เหตุผลส่วนตัวให้ผู้เรียกภายนอกนำกลับใช้ เก็บประวัติที่มองเห็น ข้อเท็จจริงต้นฉบับ และผลเครื่องมือเมื่อทดลองต่อ และใช้เฉพาะกลไกต่อเนื่องที่มีเอกสารสำหรับอินเทอร์เฟซที่เชื่อมต่อ Muse Spark ไม่รองรับ log probabilities จึงไม่ควรถือเป็นคะแนนความมั่นใจในตัวสำหรับช่องที่สกัด

ตารางบริบทและสื่อที่เผยแพร่เป็นของรุ่น 1.2 ที่มีชื่อนี้ ไม่ควรรับการตั้งค่า max หรือข้อจำกัดเสียงของ 1.3 แหล่งข้อมูลที่ตรวจอ่านไม่มีการระบุขีดจำกัดจำนวนโทเคนข้อมูลนำเข้าหรือผลลัพธ์สูงสุดแยกนอกเหนือบริบท ระบุเป้าหมายต้นแบบ ข้อมูล และผลข้อความที่ตรวจได้ให้ชัด โดยคงเอกลักษณ์ Contributor กับผลจริงที่เครื่องมือส่งกลับ

ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
ขาเข้า
text
ขาออก
json, sse
รูปแบบเอาต์พุต
JSON หรือ SSE
ฟิลด์ประเภทข้อกำหนดค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น
ฟิลด์modelประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
meta/muse-spark-1.2-contributor
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messagesประเภทmessage[]ข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].roleประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัด
user, assistant
ค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์messages[].contentประเภทstringข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์max_tokensประเภทintegerข้อกำหนดจำเป็นค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้น—
ฟิลด์streamประเภทbooleanข้อกำหนดไม่บังคับค่าและข้อจำกัดค่าเริ่มต้นfalse
ชุดผสมของสื่ออินพุต

ข้อความ · ข้อความ UTF-8

สตริง messages[].content

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด
พารามิเตอร์ข้อกำหนด
พารามิเตอร์content_typeข้อกำหนดapplication/json
พารามิเตอร์requiredข้อกำหนดmodel, messages, max_tokens
พารามิเตอร์optional_controlsข้อกำหนดstream
พารามิเตอร์material_typesข้อกำหนดtext
พารามิเตอร์text_file_materialข้อกำหนดอ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ

วงจรการทำงาน: synchronous_or_streamed

ราคา

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว
โหมดยืดหยุ่น
อัตรามาตรฐาน เมื่อเลือกโหมด flex
ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
อัตรามาตรฐาน เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด
ระดับการใช้เหตุผล · สูง
อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง
ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำ
อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำ
ระดับการใช้เหตุผล · ปานกลาง
อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับปานกลาง
ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำสุด
อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำสุด
ระดับการใช้เหตุผล · xhigh
อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลเป็น xhigh

อัตราค่าบริการ Ailoot

ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

การตั้งค่าตารางอัตราค่าบริการโทเค็นบริบท มากกว่าโทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าค่าบริการ
การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคนตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐานโทเค็นบริบท มากกว่า—โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0002 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.000004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น
การตั้งค่าระดับความยาวคำขอ 1ตารางอัตราค่าบริการ—โทเค็นบริบท มากกว่า0โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุดค่าบริการ
ขาเข้า · โทเค็นอินพุต $0.0002 / 1K โทเค็น
ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต $0.0004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การอ่านแคช $0.000004 / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช — / 1K โทเค็น
ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง — / 1K โทเค็น

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →

ตัวอย่างคำขอ

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

{\n  "model": "meta/muse-spark-1.2-contributor",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

รับและบันทึกผลลัพธ์

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON หรือ SSE

เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน

เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด

เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้

ฟิลด์การตอบกลับ
ฟิลด์ประเภท
ฟิลด์idประเภทstring
ฟิลด์modelประเภทstring
ฟิลด์content[]ประเภทtext|thinking|tool_use|other content block
ฟิลด์stop_reasonประเภทstring|null
ฟิลด์usageประเภทobject
ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับเงื่อนไขขั้นตอนถัดไป
การตอบกลับ400 · invalid_request_errorเงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้องขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่

ชื่ออื่น

ชื่ออื่นของโมเดล

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor

ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

meta/muse-spark-1.2-contributor

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|meta%2Fmuse-spark-1.2-contributor", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.004, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "ฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง", "http_status": 400, "recovery": "แก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้" }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "สตริง messages[].content", "required_material": "ข้อความ UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON หรือ SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "meta/muse-spark-1.2-contributor" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "meta/muse-spark-1.2-contributor" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "อ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ" }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "ระดับความยาวคำขอ 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"meta/muse-spark-1.2-contributor\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 0.4, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "โหมดรวดเร็ว", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว" }, { "label": "โหมดยืดหยุ่น", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อเลือกโหมด flex" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · สูง", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำ", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำ" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ปานกลาง", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับปานกลาง" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำสุด", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำสุด" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · xhigh", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลเป็น xhigh" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": { "high": 1, "low": 1, "medium": 1, "minimal": 1, "xhigh": 1 }, "request_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.004, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.2, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 0.4, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "6ac7173ab47102955b6c442e1791e1f631c73d72f60b450219de98a4fc29735f", "input_html_sha256": "052cb0aafae28f46680a697778e30d6943d3df2de05106e686b5b345ca6f6dec", "private_audit_sha256": "6809702662eef39ce29a4625d784615b0fb5de4ee69db13cf3d2f5e4ab3bc737", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/th/meta-muse-spark-1-2-contributor/", "description": "Muse Spark 1.2 Contributor เป็นรุ่นให้เหตุผลของ Meta ที่มีชื่อแยก สำหรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ต้นแบบและทดลอง Meta ระบุบริบท 1,048,576 โทเคนและข้อมูลนำเข้าหลายสื่อพร้อมผลลัพธ์ข้อความ รุ่นนี้คงเอกลักษณ์และระดับการให้เหตุผลของตนโดยไม่มี max ของ 1.3 Standard", "locale": "th", "md_url": "https://ailoot.ai/models/th/meta-muse-spark-1-2-contributor/index.md", "title": "Meta: Muse Spark 1.2 Contributor — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/th/meta-muse-spark-1-2-contributor/" }, "practicalHtml": "

งานตัวอย่างจริง

ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ

Prototype a bounded state reducer\n\nPropose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.

ตรวจสอบผลลัพธ์

Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.
", "practicalText": "งานตัวอย่างจริง ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ Prototype a bounded state reducer Propose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle. ผลลัพธ์ที่คาดหวัง Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions. ตรวจสอบผลลัพธ์ Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.", "rawModel": { "about": "Muse Spark 1.2 Contributor เป็นรุ่นทดลองและทำต้นแบบของตระกูลให้เหตุผล Muse Spark 1.2 ของ Meta แยกรหัส Contributor จาก Standard 1.2 และรุ่น 1.3 ภายหลัง เอกสารตระกูลของผู้สร้างอธิบายงานเอเจนต์ ผู้ช่วยซอฟต์แวร์ การให้เหตุผลหลายสื่อ การใช้เครื่องมือ และผลข้อความมีโครงสร้าง ไม่ได้ยืนยันคำรับรองประสิทธิภาพ Contributor แยกจากการสาธิต Standard\n\nข้อมูลนำเข้าและบริบทตามเอกสาร\n\nผู้สร้างระบุข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF เป็นชนิดข้อมูลนำเข้าของรุ่น 1.2 และข้อความเป็นผลลัพธ์ พร้อมบริบท 1,048,576 โทเคน ตารางนั้นกำหนดขอบเขตโมเดลตามเอกสารผู้ผลิต ผลอาจเป็นคำอธิบายเขียน ข้อค้นพบมีโครงสร้าง หรือโค้ดที่เสนอ การเรนเดอร์อินเทอร์เฟซ สร้างไฟล์บันทึก หรือดำเนินการภายนอกอื่นต้องมีองค์ประกอบแอปพลิเคชัน\n\nสำหรับต้นแบบ ให้เลือกงานที่กำหนดหนึ่งอย่างและป้อนข้อมูลที่ต้องใช้ตรวจผล ภาพหน้าจออาจประกอบข้อกำหนดสำหรับปฏิสัมพันธ์หนึ่ง PDF อาจให้ข้อความที่จะเปรียบเทียบหรือสกัด วิดีโออาจแสดงลำดับภาพที่จะบรรยาย ส่วนคำถามภาพและเสียงควรระบุรายละเอียดที่พูดหรือเห็นซึ่งสำคัญ ติดป้ายกำกับแหล่งข้อมูลแต่ละชิ้นและขอหลักฐานสนับสนุนคำตอบ\n\nรุ่น 1.2 ที่เผยแพร่อธิบายจุดแข็งตระกูลในการเปลี่ยนข้อมูลภาพเป็นโค้ด และให้เหตุผลเกี่ยวกับแผนภูมิหรือฉาก ใช้สิ่งเหล่านั้นเป็นโดเมนงาน แทนยืนยันว่ารุ่น Contributor นี้ทำตามการสาธิต Standard ทุกอย่างได้ คำขอในทางปฏิบัติสามารถถามองค์ประกอบผังที่เห็นในภาพหน้าจอ การพัฒนาที่เสนอ และคำถามที่ยังเหลือเกี่ยวกับพฤติกรรมที่ภาพไม่แสดง\n\nการให้เหตุผลและเตรียมผลลัพธ์\n\nคู่มือการให้เหตุผล Muse Spark ให้ระดับ effort minimal, low, medium, high และ xhigh สำหรับรุ่นนี้ Max เฉพาะ Standard 1.3 และไม่รองรับการปิดการให้เหตุผลด้วย none หากไม่กำหนดการตั้งค่าชัด โมเดลยังให้เหตุผลในระดับที่กำหนดเอง งานสกัดเล็กกับปัญหาภาพหรือโค้ดหลายขั้นจึงเลือก effort ต่างกันได้ โดยคงเอกลักษณ์ 1.2 Contributor เดียวกัน\n\nงบผลลัพธ์ครอบคลุมการให้เหตุผลภายในและข้อความที่มองเห็นร่วมกัน การให้เหตุผลดิบเป็นส่วนตัว จึงควรขอคำอธิบายหรือผลงานสุดท้ายที่ผู้ใช้ต้องใช้ แทนคาดหวังร่องรอยเบื้องหลัง กำหนดความยาวคำตอบและช่องข้อมูลตามสิ่งที่จะตรวจภายหลัง\n\nสำหรับการเปรียบเทียบเอกสาร ให้ขอข้อความต้นฉบับ หน้า เงื่อนไขที่ข้อความยืนยัน และข้อขัดแย้งใด ๆ สำหรับต้นแบบโค้ด ให้ระบุข้อมูลนำเข้าที่ยอมรับ ผลที่คาด และอินเทอร์เฟซที่ต้องคง ขอส่วนโค้ดที่เสนอแยกจากสมมติฐานกับข้อมูลนำเข้าตัวอย่าง ข้อกำหนดเหล่านี้สร้างผลที่ตรวจทานได้ แทนการทดลองเปิดกว้างไม่มีเกณฑ์เสร็จสิ้น\n\nการทดลองที่เครื่องมือช่วย\n\nการใช้เครื่องมือที่นักพัฒนากำหนดเป็นวงรอบโมเดลกับแอปพลิเคชัน แอปพลิเคชันอธิบายฟังก์ชัน โมเดลเลือกการดำเนินการและเตรียมอาร์กิวเมนต์ แอปพลิเคชันดำเนินการและส่งผลกลับ การค้นข้อมูลให้ข้อมูลอ้างอิงได้ เครื่องมือรันให้สิ่งที่เกิดเมื่อรันโค้ดที่เสนอได้ เชื่อมการดำเนินการต้นทางกับผลที่ส่งกลับไว้ก่อนขอคำตอบถัดไป\n\nประกาศตระกูล 1.2 เน้นใช้เครื่องมือเพื่อตรวจข้อมูลนำเข้าภาพและผลงานที่สร้างอย่างใกล้ชิดขึ้น หมายความว่าสภาพแวดล้อมให้การตรวจหรือเรนเดอร์ ข้อเสนอข้อความอย่างเดียวไม่ใช่หน้าเรนเดอร์หรือปฏิสัมพันธ์ที่รันแล้ว กำหนดว่าเครื่องมือส่งอะไรกลับ เพื่อให้โมเดลเชื่อมข้อมูลย้อนกลับกับข้อกำหนดจริง\n\nผลลัพธ์มีโครงสร้างจัดข้อค้นพบการทดลองในสคีมาที่ป้อนได้ กำหนดชื่อช่อง ชนิดที่จำเป็น และวิธีจัดการค่าที่ไม่มี โดยเก็บรหัสต้นฉบับข้างข้อมูลที่สกัด บันทึกที่ถูกไวยากรณ์กับการตีความถูกต้องเป็นคนละคุณสมบัติ เก็บต้นฉบับให้ตรวจคุณสมบัติหลังได้\n\nขีดจำกัดรุ่นและความต่อเนื่อง\n\nเวิร์กโฟลว์สนทนาปกติของผู้สร้างไม่ส่งบริบทการให้เหตุผลส่วนตัวให้ผู้เรียกภายนอกนำกลับใช้ เก็บประวัติที่มองเห็น ข้อเท็จจริงต้นฉบับ และผลเครื่องมือเมื่อทดลองต่อ และใช้เฉพาะกลไกต่อเนื่องที่มีเอกสารสำหรับอินเทอร์เฟซที่เชื่อมต่อ Muse Spark ไม่รองรับ log probabilities จึงไม่ควรถือเป็นคะแนนความมั่นใจในตัวสำหรับช่องที่สกัด\n\nตารางบริบทและสื่อที่เผยแพร่เป็นของรุ่น 1.2 ที่มีชื่อนี้ ไม่ควรรับการตั้งค่า max หรือข้อจำกัดเสียงของ 1.3 แหล่งข้อมูลที่ตรวจอ่านไม่มีการระบุขีดจำกัดจำนวนโทเคนข้อมูลนำเข้าหรือผลลัพธ์สูงสุดแยกนอกเหนือบริบท ระบุเป้าหมายต้นแบบ ข้อมูล และผลข้อความที่ตรวจได้ให้ชัด โดยคงเอกลักษณ์ Contributor กับผลจริงที่เครื่องมือส่งกลับ", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Meta", "available": null, "canonical_model": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "capabilities": { "context_length": 1048576, "manufacturer_input": [ "text", "image", "video", "file" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "ดูราคาตามการกำหนดค่าแบบครบถ้วนในรายละเอียด" } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.004, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "ฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง", "http_status": 400, "recovery": "แก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้" }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "ข้อความ UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "เก็บทุกตัวเลือกพร้อมเนื้อหา/การเรียกเครื่องมือ/การใช้เหตุผล ใน SSE ให้ประกอบส่วนเพิ่มตามดัชนีตัวเลือก/เครื่องมือ และเก็บเหตุผลสิ้นสุดกับข้อมูลการใช้งานสุดท้าย", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json หรือ SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "meta/muse-spark-1.2-contributor" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "conditions": "บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "system", "user", "assistant", "tool", "function" ], "enum_exhaustive": false, "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string|content_part[]|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_calls", "required": false, "type": "tool_call[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_call_id", "required": false, "type": "string", "when": "role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].name", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_content", "required": false, "type": "string", "when": "ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_details", "required": false, "type": "object|array" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream_options.include_usage", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stop", "required": false, "type": "string|string[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools", "required": false, "type": "function_tool[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "function" ], "enum_known": true, "name": "tools[].type", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.name", "required": true, "type": "string", "when": "มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.description", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "service_tier", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_compatibility", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "instructions", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "functions", "required": false, "type": "function[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "function_call", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "prompt_cache_options", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "text" ], "enum_known": true, "name": "modalities", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cache_control.ttl", "required": false, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "ส่ง ID โมเดลที่ตรงทุกตัวพร้อม messages", "ความยาวบริบทไม่ใช่เพดานผลลัพธ์", "ไฟล์ข้อความให้ข้อความตามต้นฉบับได้ ส่วนข้อมูลเข้าภาพ/เสียง/ออบเจ็กต์ไฟล์ต้องมีการผูกที่ตรงตามจริง" ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "ขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้", "file_material": "แทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "อาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "ระดับความยาวคำขอ 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"meta/muse-spark-1.2-contributor\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.\"}]}')\n\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path(\"result.json\").read_text())\nfor x in r.get(\"choices\",[]):\n if x.get(\"message\",{}).get(\"content\"): print(x[\"message\"][\"content\"])\nPY_RESULT\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.2-contributor',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode=\"json\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a request\")\nclient=OpenAI(base_url=\"https://api.ailoot.ai/v1\",api_key=os.environ[\"AILOOT_API_KEY\"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem=\"result\"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + \".json\").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding=\"utf-8\")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b\"-_\", validate=True)\n ext = \"png\" if raw.startswith(b\"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n\") else \"jpg\" if raw.startswith(b\"\\xff\\xd8\") else \"webp\" if raw[:4] == b\"RIFF\" and raw[8:12] == b\"WEBP\" else suffix\n file = Path(stem + \"-\" + label + \".\" + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or blob.get(\"mime_type\")\n suffix = {\"image/png\":\"png\", \"image/jpeg\":\"jpg\", \"image/webp\":\"webp\", \"audio/wav\":\"wav\", \"audio/mpeg\":\"mp3\", \"video/mp4\":\"mp4\"}.get(mime, \"bin\")\n save_blob(blob[\"data\"], suffix, \"candidate-\" + str(ci) + \"-part-\" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.2-contributor',messages=[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Explain observations and hypotheses in three sentences.\"}]) as stream:\n with Path(\"stream-events.jsonl\").open(\"w\",encoding=\"utf-8\") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode=\"json\")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+\"\\n\"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode=\"json\"),\"stream-result\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "OpenAI Chat", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 0.4, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "โหมดรวดเร็ว", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว" }, { "label": "โหมดยืดหยุ่น", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อเลือกโหมด flex" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · สูง", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำ", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำ" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ปานกลาง", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับปานกลาง" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำสุด", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำสุด" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · xhigh", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลเป็น xhigh" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": { "high": 1, "low": 1, "medium": 1, "minimal": 1, "xhigh": 1 }, "request_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.004, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.2, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 0.4, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "available": null, "cache_read": 0.004, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "ฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง", "http_status": 400, "recovery": "แก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "เก็บ ID และส่วนหัวของคำขอ/คำตอบ ไม่มี URL ทั่วไปสำหรับดึงงานข้อความให้ใช้" }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "สตริง messages[].content", "required_material": "ข้อความ UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "เก็บทุกบล็อกเนื้อหา ลายเซ็นการคิด และ ID การใช้เครื่องมือจริง ประกอบส่วนเพิ่มของบล็อก SSE ทั้งหมด บล็อกข้อความแรกไม่ใช่ผลลัพธ์ทั้งหมด", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON หรือ SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "meta/muse-spark-1.2-contributor" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "meta/muse-spark-1.2-contributor" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "อ่านเอกสาร UTF-8 จริง แล้วใส่ข้อความใน input หรือสตริงเนื้อหาข้อความที่ระบุ" }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "อัตราราคาพื้นฐานของโทเคน", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "ระดับความยาวคำขอ 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"meta/muse-spark-1.2-contributor\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}\"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H \"x-api-key: $AILOOT_API_KEY\" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic Messages", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 0.4, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "โหมดรวดเร็ว", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว" }, { "label": "โหมดยืดหยุ่น", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อเลือกโหมด flex" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · สูง", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูง" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำ", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำ" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ปานกลาง", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับปานกลาง" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำสุด", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำสุด" }, { "label": "ระดับการใช้เหตุผล · xhigh", "value": "อัตรามาตรฐาน", "when": "เมื่อระดับการใช้เหตุผลเป็น xhigh" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "reasoning_effort_multipliers": { "high": 1, "low": 1, "medium": 1, "minimal": 1, "xhigh": 1 }, "request_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.004, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.2, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 0.4, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "request_model_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "route_label": "Ultra" } ], "name": "Meta: Muse Spark 1.2 Contributor", "price": { "in": 0.2, "in_label": null, "out": 0.4, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 0.2, "sort_out": 0.4, "varies": true }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "OpenAI Chat · Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "OpenAI Chat · Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Anthropic Messages · Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Anthropic Messages · Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0.000004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "public_id": "meta/muse-spark-1.2-contributor", "short": "Muse Spark 1.2 Contributor เป็นรุ่นให้เหตุผลของ Meta ที่มีชื่อแยก สำหรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ต้นแบบและทดลอง Meta ระบุบริบท 1,048,576 โทเคนและข้อมูลนำเข้าหลายสื่อพร้อมผลลัพธ์ข้อความ รุ่นนี้คงเอกลักษณ์และระดับการให้เหตุผลของตนโดยไม่มี max ของ 1.3 Standard" }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 }, { "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/1/html", "method_ordinal": 1 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod", "/methods/1/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "Muse Spark 1.2 Contributor เป็นรุ่นให้เหตุผลของ Meta ที่มีชื่อแยก สำหรับเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ต้นแบบและทดลอง Meta ระบุบริบท 1,048,576 โทเคนและข้อมูลนำเข้าหลายสื่อพร้อมผลลัพธ์ข้อความ รุ่นนี้คงเอกลักษณ์และระดับการให้เหตุผลของตนโดยไม่มี max ของ 1.3 Standard", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "81398486989bfc294c2d80b259ac85370c8e836d4c83f94e80c910bba94c3210", "renderer_sha256": "890edb706fafafdd4f598bb324acf65fada58918b0911b97eb80e68be2ef65d9" }, "sourceRevision": "394abd43ebd07a4a5adb4e1b0d56e2c93388eb9b63422722946782ce549998cd" }