Source: https://ailoot.ai/models/th/meta-muse-spark-1-3-contributor/
Canonical: https://ailoot.ai/models/th/meta-muse-spark-1-3-contributor/
Language: th

# Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

[Markdown](https://ailoot.ai/models/th/meta-muse-spark-1-3-contributor/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/th/meta-muse-spark-1-3-contributor/facts.json)

## [Meta: Muse Spark 1.3 Contributor](https://ailoot.ai/models/th/meta-muse-spark-1-3-contributor/)

Muse Spark 1.3 Contributor เป็นรุ่นให้เหตุผลในตระกูลเอเจนต์และเขียนโค้ดของ Meta สำหรับเวิร์กโฟลว์ต้นแบบ ผู้สร้างระบุข้อมูลนำเข้าเป็นข้อความ ภาพ วิดีโอ และ PDF ผลลัพธ์ข้อความ และบริบท 1,048,576 โทเคน โดยมีระดับการให้เหตุผลถึง xhigh แทน max ของ Standard 1.3

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/th/meta-muse-spark-1-3-contributor/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/th/meta-muse-spark-1-3-contributor/#method-1)

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Muse Spark 1.3 Contributor เป็นรุ่นที่มีชื่อแยกในตระกูล Muse Spark ของ Meta สำหรับทำต้นแบบและทดลอง ตระกูลนี้ออกแบบสำหรับงานเอเจนต์และเขียนโค้ด ได้แก่ วงรอบเครื่องมือหลายขั้น ผู้ช่วยซอฟต์แวร์ และการให้เหตุผลจากข้อมูลต้นฉบับจำนวนมาก คงชื่อ Contributor เมื่อเลือกรุ่น แทนการถือว่าเป็นรายการ Standard 1.3 ที่โอนการตั้งค่าทุกอย่างมาเหมือนเดิม

ข้อมูลนำเข้าและบริบท

ตารางโมเดลทางการระบุข้อความ ภาพ วิดีโอ และ PDF เป็นข้อมูลนำเข้า และข้อความเป็นผลลัพธ์ พร้อมหน้าต่างบริบท 1,048,576 โทเคน งานสามารถผสานข้อกำหนดเป็นลายลักษณ์อักษร ภาพหน้าจอ คลิปที่เกี่ยวข้อง หรือหน้าเอกสาร แล้วขอคำอธิบายเขียน ข้อค้นพบมีโครงสร้าง หรือโค้ดที่เสนอ ผลข้อความของโมเดลกลายเป็นผลงานในแอปพลิเคชันแวดล้อมได้ การเรนเดอร์หน้าหรือรันโค้ดต้องใช้สภาพแวดล้อมแอปพลิเคชันนั้น

ระบุแหล่งข้อมูลแต่ละชิ้นและบทบาทก่อนขอผล งานต้นแบบอินเทอร์เฟซสามารถจับคู่ภาพหน้าจอกับพฤติกรรมที่ต้องการและส่วนโค้ดเดิม ขอความแตกต่างที่เห็น การเปลี่ยนแปลงการพัฒนาที่เสนอ และสมมติฐานที่ยังต้องชี้แจง งานเอกสารสามารถกำหนดช่องที่ต้องสกัดและขอหน้าหรือข้อความสนับสนุนข้างข้อค้นพบแต่ละข้อ

ผู้สร้างระบุว่าความเข้าใจเสียงในรุ่น 1.3 ยังรองรับไม่ครบและอาจให้คำตอบคุณภาพลดลง ถือว่านี่เป็นข้อจำกัดเฉพาะรุ่น แทนการคัดความสามารถเสียงของ Muse Spark 1.2 หรือโมเดลถอดเสียงที่มีชื่อแยกมาใส่คำอธิบายนี้

ระดับการให้เหตุผลและงบคำตอบ

Muse Spark สร้างการให้เหตุผลภายในก่อนคำตอบที่มองเห็น ระดับ effort ตามเอกสารที่ใช้ที่นี่คือ minimal, low, medium, high และ xhigh ระดับ max เป็นของ Standard Muse Spark 1.3 โดยเฉพาะ และใช้ไม่ได้กับโมเดล Contributor ไม่รองรับการปิดการให้เหตุผลด้วย none การละการตั้งค่ายังปล่อยให้โมเดลให้เหตุผลตามระดับที่กำหนดเอง

งบโทเคนผลลัพธ์ครอบคลุมทั้งการให้เหตุผลภายในและข้อความที่มองเห็น คำขอผลงานเขียนยาวจึงต้องมีพื้นที่ทั้งสองส่วน โดยเฉพาะเมื่อใช้ effort สูงกว่า การให้เหตุผลภายในดิบยังเป็นส่วนตัว และไม่รองรับ log probabilities เป็นค่าความมั่นใจ ขอคำอธิบาย ช่องข้อมูล หรือโค้ดสุดท้ายที่งานต้องใช้ แทนสมมติว่าจะได้รับร่องรอยการให้เหตุผลเบื้องหลังเป็นข้อความอ่านได้

สำหรับการทดลองสกัดข้อมูลหรือจัดรูปแบบที่เจาะจง ให้กำหนดบันทึกและข้อมูลต้นฉบับตรงตัว สำหรับปัญหาโค้ดหรือภาพหลายขั้น ให้กำหนดการตัดสินใจระหว่างทางและผลงานสุดท้าย effort ที่สูงขึ้นเปลี่ยนการจัดสรรการให้เหตุผล ไม่ได้กำหนดด้วยตัวเองว่าอะไรคือผลเสร็จที่มีประโยชน์

เครื่องมือและข้อค้นพบมีโครงสร้าง

เอกสาร Muse Spark ของผู้สร้างอธิบายการเรียกเครื่องมือที่นักพัฒนากำหนดและผลลัพธ์มีโครงสร้าง แอปพลิเคชันจัดหาคำนิยามเครื่องมือ โมเดลตัดสินใจว่าต้องดำเนินการใดและเตรียมอาร์กิวเมนต์ แอปพลิเคชันดำเนินแต่ละการเรียกและส่งผลที่ตรงกันกลับ คำตอบถัดไปใช้ผลเหล่านั้นตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อได้ การเรียกที่เสนอแยกจากการดำเนินการที่เสร็จ

เอกสารเดียวกันแยกเครื่องมือค้นหาในตัวที่เชื่อมต่อออกจากฟังก์ชันที่นักพัฒนากำหนด การค้นหาหรือรันโค้ดเป็นส่วนของสภาพแวดล้อมเครื่องมือ ไม่ใช่ชนิดเนื้อหาเพิ่มเติมของคำตอบข้อความ ในต้นแบบ ให้จัดหาเฉพาะการดำเนินการที่เกี่ยวกับคำถามและอธิบายว่าแต่ละอย่างส่งอะไรกลับ เพื่อให้คำตอบภายหลังยังเชื่อมกับข้อมูลที่ค้นคืนหรือคำนวณจริง

สำหรับการสกัดมีโครงสร้าง ให้ระบุชื่อช่อง ข้อมูลจำเป็น และวิธีแทนค่าที่ไม่มี บันทึกในทางปฏิบัติอาจมีรหัสต้นฉบับ ข้อเท็จจริงที่สังเกต การตีความ และคำถามที่ยังต้องชี้แจง เก็บบันทึกแยกจากร้อยแก้วทางเลือกเมื่อแอปพลิเคชันต้องประมวลผลช่องอย่างเชื่อถือได้ อินเทอร์เฟซสคีมาของผู้สร้างปฏิเสธสคีมา recursive และจำกัดการซ้อนที่สิบระดับ โหมด strict ต้องมีรากเป็น plain object ทุก property ที่ระบุเป็น required และไม่อนุญาต property เพิ่มเติม โครงสร้างที่ตรงไม่ได้ยืนยันความถูกต้องของข้อเท็จจริง

งานต้นแบบที่มีประโยชน์

เลือกเวิร์กโฟลว์หนึ่งที่ให้ผลงานตรวจได้ ป้อนข้อกำหนด ตัวอย่างภาพ และโค้ดที่กำหนดพฤติกรรมปัจจุบัน ขอการเปรียบเทียบสั้น ส่วนโค้ดแก้ไขที่เสนอ และตัวอย่างที่แยกพฤติกรรมที่คาดจากพฤติกรรมปัจจุบัน แนบผลค้นข้อมูลหรือรันที่แอปพลิเคชันส่งกลับก่อนขอคำอธิบายสุดท้าย

สำหรับต้นแบบด้านเอกสาร ให้ป้อน PDF กับคำถาม แล้วขอบทสรุปเชื่อมต้นฉบับหรือตารางเปรียบเทียบ สำหรับวิดีโอ ให้ระบุเหตุการณ์หรือความสัมพันธ์ภาพที่จะตรวจ และขอคำอธิบายตามลำดับพร้อมข้อสังเกตสนับสนุน กำหนดความยาวและส่วนของคำตอบสุดท้าย เพื่อให้บริบทใหญ่ของโมเดลรับใช้คำถามจริง

ขอบเขตรุ่นและความต่อเนื่อง

Contributor ยังคงเป็นรุ่น 1.3 ที่มีชื่อของตน พร้อมบริบทและชนิดข้อมูลนำเข้าตามเอกสาร คู่มือการให้เหตุผลของ Meta แยกประวัติสนทนาปกติออกจากการเก็บการให้เหตุผลส่วนตัวข้ามเทิร์น อินเทอร์เฟซสนทนาของผู้สร้างไม่ส่งร่องรอยส่วนตัวนั้นให้ผู้เรียกภายนอก เก็บข้อความที่มองเห็น แหล่งข้อมูล และผลเครื่องมือที่ต้องใช้ติดตาม แทนสมมติว่าทุกอินเทอร์เฟซส่งต่อการให้เหตุผลภายใน

แหล่งข้อมูลที่ตรวจอ่านไม่มีการกำหนดขีดจำกัดจำนวนโทเคนข้อมูลนำเข้าหรือผลลัพธ์สูงสุดแบบตายตัวแยกนอกเหนือหน้าต่างบริบท คงรุ่น การเตรียมข้อมูลนำเข้า และผลงานที่ร้องขอ และเชื่อมการดำเนินเครื่องมือกับการส่งข้อความสุดท้ายเข้ากับผลที่ได้จริงในเวิร์กโฟลว์ต้นแบบ

งานตัวอย่างจริง

### งานตัวอย่างจริง

ตัวอย่างทางเทคนิคภาษาอังกฤษ

```
Prototype and test a text-only helper

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

#### ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

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

#### ตรวจสอบผลลัพธ์

```
Exactly the 0- and 30-minute records qualify, and the function does not send messages or assume calendar access.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.3-contributor`

[`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/th/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=chat)

Meta /`meta/muse-spark-1.3-contributor`

### เริ่มต้น

Muse Spark 1.3 Contributor เป็นรุ่นให้เหตุผลในตระกูลเอเจนต์และเขียนโค้ดของ Meta สำหรับเวิร์กโฟลว์ต้นแบบ ผู้สร้างระบุข้อมูลนำเข้าเป็นข้อความ ภาพ วิดีโอ และ PDF ผลลัพธ์ข้อความ และบริบท 1,048,576 โทเคน โดยมีระดับการให้เหตุผลถึง xhigh แทน max ของ Standard 1.3

อินพุตที่รองรับ

ข้อความ

ผลลัพธ์

ข้อความ

### ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

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

ขาเข้า

`text`

ขาออก

`text`

รูปแบบเอาต์พุต

json หรือ SSE

| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด meta/muse-spark-1.3-contributor | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages` | ประเภท`message[]` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด จำนวนรายการขั้นต่ำ: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].role` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ตัวอย่าง: system, user, assistant, tool, function เงื่อนไข: บทบาทเหล่านี้แทนอย่างชัดเจนด้วยชนิดข้อมูลเพื่อความเข้ากันได้ในซอร์สโค้ด แต่ชุดบทบาทที่แน่นอนยังขึ้นกับแต่ละโมเดล ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].content` | ประเภท`string\|content_part[]\|null` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].tool_calls` | ประเภท`tool_call[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].tool_call_id` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: role=tool โดยใช้ ID ที่ส่งกลับจริง | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].name` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].reasoning_content` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: ส่งเนื้อหาการใช้เหตุผลที่คืนจริงกลับในคำขอถัดไป เมื่อโมเดลนี้ใช้เนื้อหานั้น | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].reasoning_details` | ประเภท`object\|array` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`max_tokens` | ประเภท`integer` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`max_completion_tokens` | ประเภท`integer` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`stream` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |
| ฟิลด์`stream_options.include_usage` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`temperature` | ประเภท`number` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`top_p` | ประเภท`number` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`stop` | ประเภท`string\|string[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools` | ประเภท`function_tool[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].type` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด function ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].function.name` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ใช้เมื่อ: มีเครื่องมือฟังก์ชันให้ใช้ | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].function.description` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tools[].function.parameters` | ประเภท`JSON_schema` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`tool_choice` | ประเภท`string\|object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`parallel_tool_calls` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`response_format` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`reasoning_effort` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`reasoning` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`service_tier` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`instructions` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ฟิลด์เพื่อความเข้ากันได้ | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`functions` | ประเภท`function[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`function_call` | ประเภท`string\|object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`prompt_cache_options` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขึ้นอยู่กับโมเดล | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`modalities` | ประเภท`string[]` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด text | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`provider` | ประเภท`object` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: เส้นทางข้อความ Ultra นี้ปฏิเสธ provider.options | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`cache_control.ttl` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด เงื่อนไข: ตำแหน่งแคชพรอมป์ต์จริงปฏิเสธ 1h | ค่าเริ่มต้น— |

ชุดผสมของสื่ออินพุต

**ข้อความ** · ข้อความ UTF8

`messages[].content`

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
| --- | --- |
| พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json |
| พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, messages |
| พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดtext |
| พารามิเตอร์`messages` | ข้อกำหนดอาร์เรย์ข้อความที่มีโครงสร้าง role/content |
| พารามิเตอร์`file_material` | ข้อกำหนดแทรกเอกสาร UTF-8 จริงเป็นข้อความตามต้นฉบับ โดยไม่อนุมาน ID ไฟล์ |
| พารามิเตอร์`optional_controls` | ข้อกำหนดstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| พารามิเตอร์`control_scope` | ข้อกำหนดขึ้นกับโมเดล เครื่องมือฟังก์ชันของผู้ใช้ต่างจากเครื่องมือที่โฮสต์จัดให้ |
| พารามิเตอร์`output_modalities` | ข้อกำหนดtext |
| พารามิเตอร์`hosted_operations` | ข้อกำหนดfalse |
| พารามิเตอร์`multimodal_input_binding` | ข้อกำหนดnull |

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 · สูงสุด

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูงสุด

ระดับการใช้เหตุผล · ปานกลาง

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับปานกลาง

ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำสุด

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำสุด

ระดับการใช้เหตุผล · xhigh

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลเป็น xhigh

#### อัตราค่าบริการ Ailoot

#### ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ 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 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ 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 →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/)

### ตัวอย่างคำขอ

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKสตรีมด้วย Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.3-contributor", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.3-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.3-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### 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

| ฟิลด์ | ประเภท |
| --- | --- |
| ฟิลด์`choices[].index` | ประเภทinteger |
| ฟิลด์`choices[].message.content` | ประเภทstring\|null |
| ฟิลด์`choices[].message.tool_calls` | ประเภทtool\_call\[\] |
| ฟิลด์`choices[].message.reasoning_content` | ประเภทstring |
| ฟิลด์`choices[].message.reasoning_details` | ประเภทobject\|array |
| ฟิลด์`choices[].finish_reason` | ประเภทstring\|null |
| ฟิลด์`usage` | ประเภทobject |

ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป

| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
| --- | --- | --- |
| การตอบกลับ400 · `invalid_request_error` | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |

### ชื่ออื่น

#### ชื่ออื่นของโมเดล

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/th/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=chat)

#### ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

#### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

[`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/th/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=chat)

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

[`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/th/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=messages)

Meta /`meta/muse-spark-1.3-contributor`

### เริ่มต้น

Muse Spark 1.3 Contributor เป็นรุ่นให้เหตุผลในตระกูลเอเจนต์และเขียนโค้ดของ Meta สำหรับเวิร์กโฟลว์ต้นแบบ ผู้สร้างระบุข้อมูลนำเข้าเป็นข้อความ ภาพ วิดีโอ และ PDF ผลลัพธ์ข้อความ และบริบท 1,048,576 โทเคน โดยมีระดับการให้เหตุผลถึง xhigh แทน max ของ Standard 1.3

อินพุตที่รองรับ

ข้อความ

ผลลัพธ์

json · sse

### ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

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

ขาเข้า

`text`

ขาออก

`json`, `sse`

รูปแบบเอาต์พุต

JSON หรือ SSE

| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด meta/muse-spark-1.3-contributor | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages` | ประเภท`message[]` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].role` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด user, assistant | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`messages[].content` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`max_tokens` | ประเภท`integer` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`stream` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้นfalse |

ชุดผสมของสื่ออินพุต

**ข้อความ** · ข้อความ UTF-8

`สตริง messages[].content`

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
| --- | --- |
| พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json |
| พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, messages, max\_tokens |
| พารามิเตอร์`optional_controls` | ข้อกำหนดstream |
| พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดtext |
| พารามิเตอร์`text_file_material` | ข้อกำหนดอ่านเอกสาร 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 · สูงสุด

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับสูงสุด

ระดับการใช้เหตุผล · ปานกลาง

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับปานกลาง

ระดับการใช้เหตุผล · ต่ำสุด

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลอยู่ในระดับต่ำสุด

ระดับการใช้เหตุผล · xhigh

อัตรามาตรฐาน เมื่อระดับการใช้เหตุผลเป็น xhigh

#### อัตราค่าบริการ Ailoot

#### ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | โทเค็นบริบท มากกว่า | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่า | ค่าบริการ |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| การตั้งค่าอัตราราคาพื้นฐานของโทเคน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | โทเค็นบริบท มากกว่า— | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ 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 1 | ตารางอัตราค่าบริการ— | โทเค็นบริบท มากกว่า0 | โทเค็นบริบท ไม่เกินและรวมค่าไม่มีขีดจำกัดสูงสุด | ค่าบริการ 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 →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/)

### ตัวอย่างคำขอ

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

เนื้อหาคำขอ JSON ขั้นต่ำที่ครบถ้วนcurl · ใช้เอกสาร UTF-8 ของคุณPython · บันทึกผลลัพธ์ให้ครบถ้วน

```json
{
  "model": "meta/muse-spark-1.3-contributor",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### 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

| ฟิลด์ | ประเภท |
| --- | --- |
| ฟิลด์`id` | ประเภทstring |
| ฟิลด์`model` | ประเภทstring |
| ฟิลด์`content[]` | ประเภทtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| ฟิลด์`stop_reason` | ประเภทstring\|null |
| ฟิลด์`usage` | ประเภทobject |

ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป

| การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป |
| --- | --- | --- |
| การตอบกลับ400 · `invalid_request_error` | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ |

### ชื่ออื่น

#### ชื่ออื่นของโมเดล

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/th/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=messages)

#### ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

#### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

[`meta/muse-spark-1.3-contributor`](https://ailoot.ai/models/th/#m=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.3-contributor&fmt=messages)

FAQ · Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

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

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

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

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

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

เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ

## บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.

## ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด

ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50%

สมาชิก

เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ

โค้ดลดสูงสุด 50%

ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้

รายจ่ายในประวัติ

เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ

[เลือกสมาชิก](https://ailoot.ai/docs/th/billing/subscriptions/) · [ดูราคาโมเดล](https://ailoot.ai/models/th/)

## เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์

ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ

ใบอนุญาตรีเซลเลอร์

ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร

เอกสารบนเว็บไซต์

อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

[ขอใบอนุญาตขายต่อ](mailto:support@ailoot.ai) · [ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=th)

## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท





Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง





บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.





Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ