Muse Spark 1.2 — Meta kompaniyasining Muse Spark 1.1 uchun kod yozishga yo‘naltirilgan yangilanishi; multimodal tushunish va vizual mulohazaga urg‘u beradi. Ishlab chiqaruvchi namoyishlari tasvir va videoni veb-sahifa va o‘yinlar kabi raqamli materiallar bilan bog‘laydi, model jadvalida esa 1,048,576 tokenli kontekst va matnli chiqish ko‘rsatilgan. Ushbu yozuv Contributor 1.2 va keyingi 1.3 dan farqli Standard 1.2 ga tegishli.
Vizual kod yozish
Nashr ko‘rinadigan joylashuv, iyerarxiya va uslubni ishlaydigan kodga aylantirish, so‘ng natijadagi materialni vositalar orqali tekshirishni tavsiflaydi. Foydali topshiriq uchun tasvir yoki klipni amalga oshirilishi kerak bo‘lgan xatti-harakat bilan birga bering. Skrinshot tashqi ko‘rinishni ko‘rsatishi, ammo o‘zaro aloqalarni aniqlamasligi mumkin; shu sababli natija o‘z ichiga olishi kerak bo‘lgan boshqaruvlar, holatlar va foydalanuvchi amallariga kutilgan javobni nomlang.
Ko‘rinadigan tuzilma, taklif etilgan amalga oshirish va taxminlarni alohida so‘rang. Masalan, sahifani qayta yaratish topshirig‘i namunada ko‘rsatilgan nomli bo‘limlar va vizual munosabatlarni talab qilishi, so‘ng bitta belgilangan o‘zaro aloqa uchun kodni so‘rashi mumkin. Kodni render qilish va sinab ko‘rish ulangan muhitni talab qiladi; natijadagi skrinshot yoki bajarish qayta aloqasi keyingi tuzatish uchun kiritmaga aylanishi mumkin.
Ishlab chiqaruvchi kod yaratishdan tashqari diagrammalarni tushunish va vizual mulohazani ham ko‘rsatadi. Diagrammadagi o‘qlar, birliklar va belgilarni saqlang, har bir xulosaga asos bo‘lgan kuzatuvni so‘rang. Sxema uchun tushuntiriladigan bog‘lanishni va saqlanadigan manba belgilarini ko‘rsating. Hujjat tasviri uchun ko‘rinadigan matnni aynan ko‘chirishni xulosa yoki talqindan ajrating.
Fazoviy va audio-vizual jarayonlar
1.2 e’loni ixtisoslashgan robototexnika varianti va ikki darajali rejalash/amal tizimini ham muhokama qiladi. Bular alohida tajribaviy komponentlar: yuqori darajali model sahna va quyi topshiriqlar haqida mulohaza yuritadi, alohida tasvir-til-amal siyosati esa quyi darajali amallarni bajaradi. Oila nashrida shu namoyish borligi uchungina matn qaytaradigan Standard modelni robot aktuatori deb tasvirlamaslik kerak.
Standard versiya uchun model jadvali matn, tasvir, video, audio va PDF ni kiritmalar sifatida hujjatlashtiradi. Audio-vizual topshiriq savolga tegishli voqea yoki aytilgan shartni so‘rashi va asos bo‘lgan materialning tartibli bayonini qaytarishi mumkin. Har bir modalni yo‘nalishsiz umumlashtirishni so‘rash o‘rniga, tegishli segment va javob shaklini belgilang.
Ishlab chiqaruvchi misollari videoni tushunish, batafsil izoh yozish va vositalar yordamida tekshirishni birlashtiradi. Amaliy jarayon namoyishni uning yozma tartibi bilan taqqoslashi, ko‘rinadigan mosliklar va farqlarni so‘rashi, so‘ng ilovaning keyingi qadami uchun matnli natija tayyorlashi mumkin. Yaratilgan izohli matn, kod va tuzilmali topilmalar hujjatlashtirilgan chiqishdir; tasvir yoki nutq yaratish alohida nomlangan komponentlarga tegishli.
Mulohaza sozlamalari va kontekst
Muse Spark ko‘rinadigan matnni yaratishdan oldin ichki mulohaza yuritadi. 1.2 uchun amal qiladigan hujjatlashtirilgan darajalar minimal, low, medium, high va xhigh. Max Standard 1.3 ga tegishli, none esa mulohazani o‘chirishning qo‘llab-quvvatlanadigan usuli emas. Daraja ko‘rsatilmasa, model o‘zi belgilaydigan darajadan foydalanadi.
1,048,576 tokenli kontekst bog‘liq manba materiali va suhbatni saqlay oladi, ammo maqsad va yakuniy material baribir belgilanishi kerak. Uzun hujjat topshirig‘i uchun savolni aniqlang, har bir manbani belgilang va ajratilgan ma’lumot yonida uning joylashuvini saqlang. Mulohaza va ko‘rinadigan javob tokenlari chiqish byudjetini bo‘lishadi; shu sababli topshiriqqa haqiqatan kerakli izoh yoki kod uchun yetarli joy ajrating.
Xom ichki mulohaza oddiy matn sifatida ochilmaydi. Ishlab chiqaruvchining chat interfeysi ham tashqi chaqiruvchilar uchun navbatlar orasida o‘qiladigan maxfiy izni olib o‘tmaydi; keyingi so‘rovga kerakli ko‘rinadigan xabarlar, manbalar va qaytarilgan vosita natijalarini saqlang. Log ehtimolliklar qo‘llab-quvvatlanmaydi, shu sababli model bu xususiyatni xulosalarining ishonch o‘lchovi sifatida bermaydi.
Vositalar va tuzilmali materiallar
Ilova dasturchi funksiyalarini tavsiflaydi, model taklif etilgan chaqiruvlar va argumentlarni yaratadi, ilova esa ularni bajarib, har bir chaqiruv natijasini qaytaradi. Shundan so‘ng model haqiqiy qayta aloqani tekshirib, keyingi qadamni tanlashi mumkin. Nashrning vizual kiritmalar va yaratilgan materiallarni tekshirishga urg‘u berishi shu vositalarning muhit tarkibida bo‘lishiga bog‘liq.
Tuzilmali chiqish matnni belgilangan JSON sxemasi bilan cheklashi mumkin. Vizual ma’lumot ajratish qaydi manba tasviri, obyekt yoki belgi, kuzatilgan qiymat va talqinni o‘z ichiga olishi mumkin. Kodni ko‘rib chiqish ta’sirlangan belgi, nomuvofiqlik va taklif etilgan o‘zgarishni aniqlashi mumkin. Ishlab chiqaruvchining qat’iy rejimi ildiz oddiy obyekt bo‘lishini, ro‘yxatdagi barcha xossalar majburiy bo‘lishini va qo‘shimcha xossalar o‘chirilishini talab qiladi; rekursiv sxemalar rad etiladi.
Materialning to‘g‘riligini amaliy ifodalang: qaysi manba tafsilotlarini saqlashi kerak, o‘zaro aloqa qanday ishlashi lozim va qaysi qaytarilgan qayta aloqa shu xatti-harakatni tasdiqlaydi. O‘qilgan manbalar model kontekstidan tashqari mustaqil maksimal kirish yoki chiqish tokeni sig‘imlarini bermaydi. Standard 1.2 nashrini hamda taklif etilgan matnli material bilan uni tekshirishda ishlatiladigan bajarish yoki render natijasi orasidagi farqni saqlang.
", "aboutText": "Muse Spark 1.2 — Meta kompaniyasining Muse Spark 1.1 uchun kod yozishga yo‘naltirilgan yangilanishi; multimodal tushunish va vizual mulohazaga urg‘u beradi. Ishlab chiqaruvchi namoyishlari tasvir va videoni veb-sahifa va o‘yinlar kabi raqamli materiallar bilan bog‘laydi, model jadvalida esa 1,048,576 tokenli kontekst va matnli chiqish ko‘rsatilgan. Ushbu yozuv Contributor 1.2 va keyingi 1.3 dan farqli Standard 1.2 ga tegishli.\n\nVizual kod yozish\n\nNashr ko‘rinadigan joylashuv, iyerarxiya va uslubni ishlaydigan kodga aylantirish, so‘ng natijadagi materialni vositalar orqali tekshirishni tavsiflaydi. Foydali topshiriq uchun tasvir yoki klipni amalga oshirilishi kerak bo‘lgan xatti-harakat bilan birga bering. Skrinshot tashqi ko‘rinishni ko‘rsatishi, ammo o‘zaro aloqalarni aniqlamasligi mumkin; shu sababli natija o‘z ichiga olishi kerak bo‘lgan boshqaruvlar, holatlar va foydalanuvchi amallariga kutilgan javobni nomlang.\n\nKo‘rinadigan tuzilma, taklif etilgan amalga oshirish va taxminlarni alohida so‘rang. Masalan, sahifani qayta yaratish topshirig‘i namunada ko‘rsatilgan nomli bo‘limlar va vizual munosabatlarni talab qilishi, so‘ng bitta belgilangan o‘zaro aloqa uchun kodni so‘rashi mumkin. Kodni render qilish va sinab ko‘rish ulangan muhitni talab qiladi; natijadagi skrinshot yoki bajarish qayta aloqasi keyingi tuzatish uchun kiritmaga aylanishi mumkin.\n\nIshlab chiqaruvchi kod yaratishdan tashqari diagrammalarni tushunish va vizual mulohazani ham ko‘rsatadi. Diagrammadagi o‘qlar, birliklar va belgilarni saqlang, har bir xulosaga asos bo‘lgan kuzatuvni so‘rang. Sxema uchun tushuntiriladigan bog‘lanishni va saqlanadigan manba belgilarini ko‘rsating. Hujjat tasviri uchun ko‘rinadigan matnni aynan ko‘chirishni xulosa yoki talqindan ajrating.\n\nFazoviy va audio-vizual jarayonlar\n\n1.2 e’loni ixtisoslashgan robototexnika varianti va ikki darajali rejalash/amal tizimini ham muhokama qiladi. Bular alohida tajribaviy komponentlar: yuqori darajali model sahna va quyi topshiriqlar haqida mulohaza yuritadi, alohida tasvir-til-amal siyosati esa quyi darajali amallarni bajaradi. Oila nashrida shu namoyish borligi uchungina matn qaytaradigan Standard modelni robot aktuatori deb tasvirlamaslik kerak.\n\nStandard versiya uchun model jadvali matn, tasvir, video, audio va PDF ni kiritmalar sifatida hujjatlashtiradi. Audio-vizual topshiriq savolga tegishli voqea yoki aytilgan shartni so‘rashi va asos bo‘lgan materialning tartibli bayonini qaytarishi mumkin. Har bir modalni yo‘nalishsiz umumlashtirishni so‘rash o‘rniga, tegishli segment va javob shaklini belgilang.\n\nIshlab chiqaruvchi misollari videoni tushunish, batafsil izoh yozish va vositalar yordamida tekshirishni birlashtiradi. Amaliy jarayon namoyishni uning yozma tartibi bilan taqqoslashi, ko‘rinadigan mosliklar va farqlarni so‘rashi, so‘ng ilovaning keyingi qadami uchun matnli natija tayyorlashi mumkin. Yaratilgan izohli matn, kod va tuzilmali topilmalar hujjatlashtirilgan chiqishdir; tasvir yoki nutq yaratish alohida nomlangan komponentlarga tegishli.\n\nMulohaza sozlamalari va kontekst\n\nMuse Spark ko‘rinadigan matnni yaratishdan oldin ichki mulohaza yuritadi. 1.2 uchun amal qiladigan hujjatlashtirilgan darajalar minimal, low, medium, high va xhigh. Max Standard 1.3 ga tegishli, none esa mulohazani o‘chirishning qo‘llab-quvvatlanadigan usuli emas. Daraja ko‘rsatilmasa, model o‘zi belgilaydigan darajadan foydalanadi.\n\n1,048,576 tokenli kontekst bog‘liq manba materiali va suhbatni saqlay oladi, ammo maqsad va yakuniy material baribir belgilanishi kerak. Uzun hujjat topshirig‘i uchun savolni aniqlang, har bir manbani belgilang va ajratilgan ma’lumot yonida uning joylashuvini saqlang. Mulohaza va ko‘rinadigan javob tokenlari chiqish byudjetini bo‘lishadi; shu sababli topshiriqqa haqiqatan kerakli izoh yoki kod uchun yetarli joy ajrating.\n\nXom ichki mulohaza oddiy matn sifatida ochilmaydi. Ishlab chiqaruvchining chat interfeysi ham tashqi chaqiruvchilar uchun navbatlar orasida o‘qiladigan maxfiy izni olib o‘tmaydi; keyingi so‘rovga kerakli ko‘rinadigan xabarlar, manbalar va qaytarilgan vosita natijalarini saqlang. Log ehtimolliklar qo‘llab-quvvatlanmaydi, shu sababli model bu xususiyatni xulosalarining ishonch o‘lchovi sifatida bermaydi.\n\nVositalar va tuzilmali materiallar\n\nIlova dasturchi funksiyalarini tavsiflaydi, model taklif etilgan chaqiruvlar va argumentlarni yaratadi, ilova esa ularni bajarib, har bir chaqiruv natijasini qaytaradi. Shundan so‘ng model haqiqiy qayta aloqani tekshirib, keyingi qadamni tanlashi mumkin. Nashrning vizual kiritmalar va yaratilgan materiallarni tekshirishga urg‘u berishi shu vositalarning muhit tarkibida bo‘lishiga bog‘liq.\n\nTuzilmali chiqish matnni belgilangan JSON sxemasi bilan cheklashi mumkin. Vizual ma’lumot ajratish qaydi manba tasviri, obyekt yoki belgi, kuzatilgan qiymat va talqinni o‘z ichiga olishi mumkin. Kodni ko‘rib chiqish ta’sirlangan belgi, nomuvofiqlik va taklif etilgan o‘zgarishni aniqlashi mumkin. Ishlab chiqaruvchining qat’iy rejimi ildiz oddiy obyekt bo‘lishini, ro‘yxatdagi barcha xossalar majburiy bo‘lishini va qo‘shimcha xossalar o‘chirilishini talab qiladi; rekursiv sxemalar rad etiladi.\n\nMaterialning to‘g‘riligini amaliy ifodalang: qaysi manba tafsilotlarini saqlashi kerak, o‘zaro aloqa qanday ishlashi lozim va qaysi qaytarilgan qayta aloqa shu xatti-harakatni tasdiqlaydi. O‘qilgan manbalar model kontekstidan tashqari mustaqil maksimal kirish yoki chiqish tokeni sig‘imlarini bermaydi. Standard 1.2 nashrini hamda taklif etilgan matnli material bilan uni tekshirishda ishlatiladigan bajarish yoki render natijasi orasidagi farqni saqlang.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Implement a specified responsive layout\n\nDraft semantic HTML and CSS for a product comparison section with a title, introduction and three feature columns. At narrow widths, stack the columns in the same reading order. Each column needs a heading and three bullet points. Use the placeholder copy supplied in your code and explain the breakpoint choice; return source only, without claiming a rendered result.A bounded HTML/CSS section and a short explanation of stacking behavior and reading order.At the proposed narrow breakpoint, the DOM order and visual order match and no horizontal overflow is introduced.meta/muse-spark-1.2Muse Spark 1.2 — Meta kompaniyasining vizual kod yozish, diagrammalar va audio-vizual tushunishga qaratilgan multimodal mulohaza modeli. U ulangan vositalar orqali berilgan tasvir yoki videoni veb va o‘yin kodi takliflariga aylantira oladi; matnli chiqish va ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 1,048,576 tokenli kontekstga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Muse Spark 1.2 — Meta kompaniyasining Muse Spark 1.1 uchun kod yozishga yo‘naltirilgan yangilanishi; multimodal tushunish va vizual mulohazaga urg‘u beradi. Ishlab chiqaruvchi namoyishlari tasvir va videoni veb-sahifa va o‘yinlar kabi raqamli materiallar bilan bog‘laydi, model jadvalida esa 1,048,576 tokenli kontekst va matnli chiqish ko‘rsatilgan. Ushbu yozuv Contributor 1.2 va keyingi 1.3 dan farqli Standard 1.2 ga tegishli.
Vizual kod yozish
Nashr ko‘rinadigan joylashuv, iyerarxiya va uslubni ishlaydigan kodga aylantirish, so‘ng natijadagi materialni vositalar orqali tekshirishni tavsiflaydi. Foydali topshiriq uchun tasvir yoki klipni amalga oshirilishi kerak bo‘lgan xatti-harakat bilan birga bering. Skrinshot tashqi ko‘rinishni ko‘rsatishi, ammo o‘zaro aloqalarni aniqlamasligi mumkin; shu sababli natija o‘z ichiga olishi kerak bo‘lgan boshqaruvlar, holatlar va foydalanuvchi amallariga kutilgan javobni nomlang.
Ko‘rinadigan tuzilma, taklif etilgan amalga oshirish va taxminlarni alohida so‘rang. Masalan, sahifani qayta yaratish topshirig‘i namunada ko‘rsatilgan nomli bo‘limlar va vizual munosabatlarni talab qilishi, so‘ng bitta belgilangan o‘zaro aloqa uchun kodni so‘rashi mumkin. Kodni render qilish va sinab ko‘rish ulangan muhitni talab qiladi; natijadagi skrinshot yoki bajarish qayta aloqasi keyingi tuzatish uchun kiritmaga aylanishi mumkin.
Ishlab chiqaruvchi kod yaratishdan tashqari diagrammalarni tushunish va vizual mulohazani ham ko‘rsatadi. Diagrammadagi o‘qlar, birliklar va belgilarni saqlang, har bir xulosaga asos bo‘lgan kuzatuvni so‘rang. Sxema uchun tushuntiriladigan bog‘lanishni va saqlanadigan manba belgilarini ko‘rsating. Hujjat tasviri uchun ko‘rinadigan matnni aynan ko‘chirishni xulosa yoki talqindan ajrating.
Fazoviy va audio-vizual jarayonlar
1.2 e’loni ixtisoslashgan robototexnika varianti va ikki darajali rejalash/amal tizimini ham muhokama qiladi. Bular alohida tajribaviy komponentlar: yuqori darajali model sahna va quyi topshiriqlar haqida mulohaza yuritadi, alohida tasvir-til-amal siyosati esa quyi darajali amallarni bajaradi. Oila nashrida shu namoyish borligi uchungina matn qaytaradigan Standard modelni robot aktuatori deb tasvirlamaslik kerak.
Standard versiya uchun model jadvali matn, tasvir, video, audio va PDF ni kiritmalar sifatida hujjatlashtiradi. Audio-vizual topshiriq savolga tegishli voqea yoki aytilgan shartni so‘rashi va asos bo‘lgan materialning tartibli bayonini qaytarishi mumkin. Har bir modalni yo‘nalishsiz umumlashtirishni so‘rash o‘rniga, tegishli segment va javob shaklini belgilang.
Ishlab chiqaruvchi misollari videoni tushunish, batafsil izoh yozish va vositalar yordamida tekshirishni birlashtiradi. Amaliy jarayon namoyishni uning yozma tartibi bilan taqqoslashi, ko‘rinadigan mosliklar va farqlarni so‘rashi, so‘ng ilovaning keyingi qadami uchun matnli natija tayyorlashi mumkin. Yaratilgan izohli matn, kod va tuzilmali topilmalar hujjatlashtirilgan chiqishdir; tasvir yoki nutq yaratish alohida nomlangan komponentlarga tegishli.
Mulohaza sozlamalari va kontekst
Muse Spark ko‘rinadigan matnni yaratishdan oldin ichki mulohaza yuritadi. 1.2 uchun amal qiladigan hujjatlashtirilgan darajalar minimal, low, medium, high va xhigh. Max Standard 1.3 ga tegishli, none esa mulohazani o‘chirishning qo‘llab-quvvatlanadigan usuli emas. Daraja ko‘rsatilmasa, model o‘zi belgilaydigan darajadan foydalanadi.
1,048,576 tokenli kontekst bog‘liq manba materiali va suhbatni saqlay oladi, ammo maqsad va yakuniy material baribir belgilanishi kerak. Uzun hujjat topshirig‘i uchun savolni aniqlang, har bir manbani belgilang va ajratilgan ma’lumot yonida uning joylashuvini saqlang. Mulohaza va ko‘rinadigan javob tokenlari chiqish byudjetini bo‘lishadi; shu sababli topshiriqqa haqiqatan kerakli izoh yoki kod uchun yetarli joy ajrating.
Xom ichki mulohaza oddiy matn sifatida ochilmaydi. Ishlab chiqaruvchining chat interfeysi ham tashqi chaqiruvchilar uchun navbatlar orasida o‘qiladigan maxfiy izni olib o‘tmaydi; keyingi so‘rovga kerakli ko‘rinadigan xabarlar, manbalar va qaytarilgan vosita natijalarini saqlang. Log ehtimolliklar qo‘llab-quvvatlanmaydi, shu sababli model bu xususiyatni xulosalarining ishonch o‘lchovi sifatida bermaydi.
Vositalar va tuzilmali materiallar
Ilova dasturchi funksiyalarini tavsiflaydi, model taklif etilgan chaqiruvlar va argumentlarni yaratadi, ilova esa ularni bajarib, har bir chaqiruv natijasini qaytaradi. Shundan so‘ng model haqiqiy qayta aloqani tekshirib, keyingi qadamni tanlashi mumkin. Nashrning vizual kiritmalar va yaratilgan materiallarni tekshirishga urg‘u berishi shu vositalarning muhit tarkibida bo‘lishiga bog‘liq.
Tuzilmali chiqish matnni belgilangan JSON sxemasi bilan cheklashi mumkin. Vizual ma’lumot ajratish qaydi manba tasviri, obyekt yoki belgi, kuzatilgan qiymat va talqinni o‘z ichiga olishi mumkin. Kodni ko‘rib chiqish ta’sirlangan belgi, nomuvofiqlik va taklif etilgan o‘zgarishni aniqlashi mumkin. Ishlab chiqaruvchining qat’iy rejimi ildiz oddiy obyekt bo‘lishini, ro‘yxatdagi barcha xossalar majburiy bo‘lishini va qo‘shimcha xossalar o‘chirilishini talab qiladi; rekursiv sxemalar rad etiladi.
Materialning to‘g‘riligini amaliy ifodalang: qaysi manba tafsilotlarini saqlashi kerak, o‘zaro aloqa qanday ishlashi lozim va qaysi qaytarilgan qayta aloqa shu xatti-harakatni tasdiqlaydi. O‘qilgan manbalar model kontekstidan tashqari mustaqil maksimal kirish yoki chiqish tokeni sig‘imlarini bermaydi. Standard 1.2 nashrini hamda taklif etilgan matnli material bilan uni tekshirishda ishlatiladigan bajarish yoki render natijasi orasidagi farqni saqlang.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar meta/muse-spark-1.2 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Parametr talablarinull |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Aniq model IDsini messages bilan yuboring.
Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.
Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0085 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0085 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${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", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.2',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
meta/muse-spark-1.2Muse Spark 1.2 — Meta kompaniyasining vizual kod yozish, diagrammalar va audio-vizual tushunishga qaratilgan multimodal mulohaza modeli. U ulangan vositalar orqali berilgan tasvir yoki videoni veb va o‘yin kodi takliflariga aylantira oladi; matnli chiqish va ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 1,048,576 tokenli kontekstga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Muse Spark 1.2 — Meta kompaniyasining Muse Spark 1.1 uchun kod yozishga yo‘naltirilgan yangilanishi; multimodal tushunish va vizual mulohazaga urg‘u beradi. Ishlab chiqaruvchi namoyishlari tasvir va videoni veb-sahifa va o‘yinlar kabi raqamli materiallar bilan bog‘laydi, model jadvalida esa 1,048,576 tokenli kontekst va matnli chiqish ko‘rsatilgan. Ushbu yozuv Contributor 1.2 va keyingi 1.3 dan farqli Standard 1.2 ga tegishli.
Vizual kod yozish
Nashr ko‘rinadigan joylashuv, iyerarxiya va uslubni ishlaydigan kodga aylantirish, so‘ng natijadagi materialni vositalar orqali tekshirishni tavsiflaydi. Foydali topshiriq uchun tasvir yoki klipni amalga oshirilishi kerak bo‘lgan xatti-harakat bilan birga bering. Skrinshot tashqi ko‘rinishni ko‘rsatishi, ammo o‘zaro aloqalarni aniqlamasligi mumkin; shu sababli natija o‘z ichiga olishi kerak bo‘lgan boshqaruvlar, holatlar va foydalanuvchi amallariga kutilgan javobni nomlang.
Ko‘rinadigan tuzilma, taklif etilgan amalga oshirish va taxminlarni alohida so‘rang. Masalan, sahifani qayta yaratish topshirig‘i namunada ko‘rsatilgan nomli bo‘limlar va vizual munosabatlarni talab qilishi, so‘ng bitta belgilangan o‘zaro aloqa uchun kodni so‘rashi mumkin. Kodni render qilish va sinab ko‘rish ulangan muhitni talab qiladi; natijadagi skrinshot yoki bajarish qayta aloqasi keyingi tuzatish uchun kiritmaga aylanishi mumkin.
Ishlab chiqaruvchi kod yaratishdan tashqari diagrammalarni tushunish va vizual mulohazani ham ko‘rsatadi. Diagrammadagi o‘qlar, birliklar va belgilarni saqlang, har bir xulosaga asos bo‘lgan kuzatuvni so‘rang. Sxema uchun tushuntiriladigan bog‘lanishni va saqlanadigan manba belgilarini ko‘rsating. Hujjat tasviri uchun ko‘rinadigan matnni aynan ko‘chirishni xulosa yoki talqindan ajrating.
Fazoviy va audio-vizual jarayonlar
1.2 e’loni ixtisoslashgan robototexnika varianti va ikki darajali rejalash/amal tizimini ham muhokama qiladi. Bular alohida tajribaviy komponentlar: yuqori darajali model sahna va quyi topshiriqlar haqida mulohaza yuritadi, alohida tasvir-til-amal siyosati esa quyi darajali amallarni bajaradi. Oila nashrida shu namoyish borligi uchungina matn qaytaradigan Standard modelni robot aktuatori deb tasvirlamaslik kerak.
Standard versiya uchun model jadvali matn, tasvir, video, audio va PDF ni kiritmalar sifatida hujjatlashtiradi. Audio-vizual topshiriq savolga tegishli voqea yoki aytilgan shartni so‘rashi va asos bo‘lgan materialning tartibli bayonini qaytarishi mumkin. Har bir modalni yo‘nalishsiz umumlashtirishni so‘rash o‘rniga, tegishli segment va javob shaklini belgilang.
Ishlab chiqaruvchi misollari videoni tushunish, batafsil izoh yozish va vositalar yordamida tekshirishni birlashtiradi. Amaliy jarayon namoyishni uning yozma tartibi bilan taqqoslashi, ko‘rinadigan mosliklar va farqlarni so‘rashi, so‘ng ilovaning keyingi qadami uchun matnli natija tayyorlashi mumkin. Yaratilgan izohli matn, kod va tuzilmali topilmalar hujjatlashtirilgan chiqishdir; tasvir yoki nutq yaratish alohida nomlangan komponentlarga tegishli.
Mulohaza sozlamalari va kontekst
Muse Spark ko‘rinadigan matnni yaratishdan oldin ichki mulohaza yuritadi. 1.2 uchun amal qiladigan hujjatlashtirilgan darajalar minimal, low, medium, high va xhigh. Max Standard 1.3 ga tegishli, none esa mulohazani o‘chirishning qo‘llab-quvvatlanadigan usuli emas. Daraja ko‘rsatilmasa, model o‘zi belgilaydigan darajadan foydalanadi.
1,048,576 tokenli kontekst bog‘liq manba materiali va suhbatni saqlay oladi, ammo maqsad va yakuniy material baribir belgilanishi kerak. Uzun hujjat topshirig‘i uchun savolni aniqlang, har bir manbani belgilang va ajratilgan ma’lumot yonida uning joylashuvini saqlang. Mulohaza va ko‘rinadigan javob tokenlari chiqish byudjetini bo‘lishadi; shu sababli topshiriqqa haqiqatan kerakli izoh yoki kod uchun yetarli joy ajrating.
Xom ichki mulohaza oddiy matn sifatida ochilmaydi. Ishlab chiqaruvchining chat interfeysi ham tashqi chaqiruvchilar uchun navbatlar orasida o‘qiladigan maxfiy izni olib o‘tmaydi; keyingi so‘rovga kerakli ko‘rinadigan xabarlar, manbalar va qaytarilgan vosita natijalarini saqlang. Log ehtimolliklar qo‘llab-quvvatlanmaydi, shu sababli model bu xususiyatni xulosalarining ishonch o‘lchovi sifatida bermaydi.
Vositalar va tuzilmali materiallar
Ilova dasturchi funksiyalarini tavsiflaydi, model taklif etilgan chaqiruvlar va argumentlarni yaratadi, ilova esa ularni bajarib, har bir chaqiruv natijasini qaytaradi. Shundan so‘ng model haqiqiy qayta aloqani tekshirib, keyingi qadamni tanlashi mumkin. Nashrning vizual kiritmalar va yaratilgan materiallarni tekshirishga urg‘u berishi shu vositalarning muhit tarkibida bo‘lishiga bog‘liq.
Tuzilmali chiqish matnni belgilangan JSON sxemasi bilan cheklashi mumkin. Vizual ma’lumot ajratish qaydi manba tasviri, obyekt yoki belgi, kuzatilgan qiymat va talqinni o‘z ichiga olishi mumkin. Kodni ko‘rib chiqish ta’sirlangan belgi, nomuvofiqlik va taklif etilgan o‘zgarishni aniqlashi mumkin. Ishlab chiqaruvchining qat’iy rejimi ildiz oddiy obyekt bo‘lishini, ro‘yxatdagi barcha xossalar majburiy bo‘lishini va qo‘shimcha xossalar o‘chirilishini talab qiladi; rekursiv sxemalar rad etiladi.
Materialning to‘g‘riligini amaliy ifodalang: qaysi manba tafsilotlarini saqlashi kerak, o‘zaro aloqa qanday ishlashi lozim va qaysi qaytarilgan qayta aloqa shu xatti-harakatni tasdiqlaydi. O‘qilgan manbalar model kontekstidan tashqari mustaqil maksimal kirish yoki chiqish tokeni sig‘imlarini bermaydi. Standard 1.2 nashrini hamda taklif etilgan matnli material bilan uni tekshirishda ishlatiladigan bajarish yoki render natijasi orasidagi farqni saqlang.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar meta/muse-spark-1.2 | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_file_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |
Hayot sikli: synchronous_or_streamed
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.
| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
|---|---|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0085 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.0025 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0085 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.2",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.2', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.
Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| Javob | Shart | Keyingi qadam |
|---|---|---|
Javob400 · invalid_request_error | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Implement a specified responsive layout\n\nDraft semantic HTML and CSS for a product comparison section with a title, introduction and three feature columns. At narrow widths, stack the columns in the same reading order. Each column needs a heading and three bullet points. Use the placeholder copy supplied in your code and explain the breakpoint choice; return source only, without claiming a rendered result.A bounded HTML/CSS section and a short explanation of stacking behavior and reading order.At the proposed narrow breakpoint, the DOM order and visual order match and no horizontal overflow is introduced.