Muse Spark 1.3 Contributor — Meta kompaniyasining Muse Spark oilasidagi prototiplash va tajribalar uchun alohida nomlangan nashr. Oila agent va kod yozish ishlari uchun yaratilgan: ko‘p bosqichli vosita sikllari, dasturiy yordamchilar va hajmli manba materiali ustida mulohaza yuritish. Nashrni tanlashda uni barcha sozlamalari o‘zgarmasdan ko‘chirilgan Standard 1.3 yozuvi deb qabul qilish o‘rniga Contributor nomini saqlang.
Kiritmalar va kontekst
Rasmiy model jadvali matn, tasvir, video va PDF ni kiritmalar, matnni esa chiqish sifatida ko‘rsatadi; kontekst oynasi 1,048,576 token. Topshiriqda yozma talab, skrinshot, tegishli klip yoki hujjat sahifalari birlashtirilib, yozma izoh, tuzilmali topilmalar yoki kod taklifi so‘ralishi mumkin. Modelning matnli natijasi tashqi ilovada materialga aylanishi mumkin; sahifani render qilish yoki kod bajarish uchun o‘sha ilova muhiti kerak.
Natijani so‘rashdan oldin har bir manba va uning rolini belgilang. Interfeys prototipi topshirig‘ida skrinshotni kerakli xatti-harakat va mavjud kod parchasi bilan birga berish mumkin. Ko‘rinadigan farqlarni, taklif etilgan amalga oshirish o‘zgarishini va hali aniqlashtirilishi kerak bo‘lgan taxminlarni so‘rang. Hujjat topshirig‘ida ajratib olinadigan maydonlar belgilanib, har bir topilma yonida unga asos bo‘lgan sahifa yoki parcha so‘ralishi mumkin.
Ishlab chiqaruvchi 1.3 versiyasida audioni tushunish to‘liq qo‘llab-quvvatlanmasligi va sifati pasaygan javoblar berishi mumkinligini qayd etadi. Muse Spark 1.2 yoki alohida nomlangan transkripsiya modelining audio imkoniyatlarini bu tavsifga ko‘chirish o‘rniga, buni versiyaga xos cheklov sifatida ko‘ring.
Mulohaza darajalari va javob byudjeti
Muse Spark ko‘rinadigan javobidan oldin ichki mulohaza yaratadi. Bu yerda amal qiladigan hujjatlashtirilgan darajalar minimal, low, medium, high va xhigh. Max darajasi aynan Standard Muse Spark 1.3 ga tegishli va Contributor modellarida mavjud emas. None orqali mulohazani o‘chirish qo‘llab-quvvatlanmaydi; sozlamani bermaslik ham modelni o‘zi belgilaydigan darajada mulohaza yuritishda qoldiradi.
Chiqish tokenlari byudjeti ichki mulohaza va ko‘rinadigan matnning ikkalasini qamrab oladi. Shu sababli uzun yozma natija so‘rovi, ayniqsa yuqori mulohaza darajasida, ikkalasi uchun ham joy talab qiladi. Xom ichki mulohaza maxfiy qoladi, log ehtimolliklar esa ishonch o‘lchovi sifatida qo‘llab-quvvatlanmaydi. Asosdagi mulohaza izi o‘qiladigan matn sifatida qaytariladi deb taxmin qilish o‘rniga, topshiriqqa kerakli izoh, maydonlar yoki yakuniy kodni so‘rang.
Aniq yo‘naltirilgan ma’lumot ajratish yoki formatlash tajribasi uchun aynan qayd va manba materialini belgilang. Ko‘p bosqichli kod yoki vizual muammo uchun oraliq qarorlar va yakuniy materialni belgilang. Yuqoriroq mulohaza darajasi mulohazaga resurs ajratishni o‘zgartiradi; o‘z-o‘zidan nima tugallangan, foydali natija ekanini belgilamaydi.
Vositalar va tuzilmali topilmalar
Ishlab chiqaruvchining Muse Spark hujjatlari dasturchi belgilaydigan vosita chaqirish va tuzilmali chiqishni tavsiflaydi. Ilova vosita ta’riflarini taqdim etadi, model qaysi operatsiya kerakligini hal qiladi va argumentlarini tayyorlaydi, ilova esa har bir chaqiruvni bajarib, mos natijani qaytaradi. Keyingi javob bundan keyin nima qilishni belgilashda o‘sha natijalardan foydalanishi mumkin. Taklif etilgan chaqiruv bajarilgan operatsiyadan farq qiladi.
Xuddi shu hujjatlar ulangan ichki qidiruv vositalarini dasturchi belgilaydigan funksiyalardan ajratadi. Qidiruv yoki kod bajarish matnli javobning qo‘shimcha mazmun modali emas, vosita muhitining bir qismidir. Prototipda keyingi javob haqiqatan topilgan yoki hisoblangan ma’lumotga bog‘langan holda qolishi uchun faqat savolga tegishli operatsiyalarni bering va har biri nimani qaytarishini tavsiflang.
Tuzilmali ma’lumot ajratish uchun maydon nomlari, kerakli ma’lumot va yo‘q qiymatlarning ifodasini belgilang. Amaliy qayd manba identifikatori, kuzatilgan fakt, talqin va hali aniqlashtirilishi kerak bo‘lgan savolni o‘z ichiga olishi mumkin. Ilova maydonlarni ishonchli qayta ishlashi kerak bo‘lsa, qaydni ixtiyoriy izohli matndan alohida tuting. Ishlab chiqaruvchining sxema interfeysi rekursiv sxemalarni rad etadi va ichma-ichlikni o‘n daraja bilan cheklaydi. Uning qat’iy rejimi ildiz oddiy obyekt bo‘lishini, ro‘yxatdagi har bir xossa majburiy bo‘lishini va qo‘shimcha xossalarga ruxsat berilmasligini talab qiladi. Mos tuzilma faktlarning to‘g‘riligini tasdiqlamaydi.
Foydali prototip topshirig‘i
Tekshiriladigan material yarata oladigan bitta ish jarayonini tanlang. Talab, vizual misol va joriy xatti-harakatni belgilaydigan kodni bering. Qisqa taqqoslash, taklif etilgan tahrirlangan parcha va kutilgan xatti-harakatni joriy holatdan ajratadigan misollarni so‘rang. Yakuniy izohni so‘rashdan oldin ilova qaytargan har qanday qidiruv yoki bajarish natijasini kiriting.
Hujjatga yo‘naltirilgan prototip uchun PDF va javob berilishi kerak bo‘lgan savolni bering, so‘ng manbaga bog‘langan xulosa yoki taqqoslash jadvalini so‘rang. Video uchun tekshiriladigan voqea yoki ko‘rinadigan munosabatni belgilang va unga asos bo‘lgan kuzatuvlar bilan tartibli tavsifni so‘rang. Modelning katta konteksti haqiqiy savolga xizmat qilishi uchun yakuniy javob uzunligi va bo‘limlarini belgilang.
Nashr va davomiylik chegaralari
Contributor hujjatlashtirilgan kontekst va kiritma turlariga ega, o‘z nomli 1.3 nashri bo‘lib qoladi. Meta mulohaza qo‘llanmasi oddiy suhbat tarixini navbatlar orasida maxfiy mulohazani saqlashdan ajratadi: ishlab chiqaruvchining chat interfeysi bu maxfiy izni tashqi chaqiruvchilarga qaytarmaydi. Har bir interfeys ichki mulohazani oldinga olib o‘tadi deb taxmin qilish o‘rniga, keyingi so‘rovga kerakli ko‘rinadigan xabarlar, manbalar va vosita natijalarini saqlang.
O‘qilgan manbalar kontekst oynasidan tashqari alohida qat’iy maksimal kirish yoki chiqish tokeni sig‘imini ko‘rsatmaydi. Nashr, kiritma tayyorlash va so‘ralgan materialni saqlang, vosita bajarilishi va yakuniy matn yetkazilishini esa prototip jarayonida amalda olingan natijalar bilan bog‘langan holda tuting.
", "aboutText": "Muse Spark 1.3 Contributor — Meta kompaniyasining Muse Spark oilasidagi prototiplash va tajribalar uchun alohida nomlangan nashr. Oila agent va kod yozish ishlari uchun yaratilgan: ko‘p bosqichli vosita sikllari, dasturiy yordamchilar va hajmli manba materiali ustida mulohaza yuritish. Nashrni tanlashda uni barcha sozlamalari o‘zgarmasdan ko‘chirilgan Standard 1.3 yozuvi deb qabul qilish o‘rniga Contributor nomini saqlang.\n\nKiritmalar va kontekst\n\nRasmiy model jadvali matn, tasvir, video va PDF ni kiritmalar, matnni esa chiqish sifatida ko‘rsatadi; kontekst oynasi 1,048,576 token. Topshiriqda yozma talab, skrinshot, tegishli klip yoki hujjat sahifalari birlashtirilib, yozma izoh, tuzilmali topilmalar yoki kod taklifi so‘ralishi mumkin. Modelning matnli natijasi tashqi ilovada materialga aylanishi mumkin; sahifani render qilish yoki kod bajarish uchun o‘sha ilova muhiti kerak.\n\nNatijani so‘rashdan oldin har bir manba va uning rolini belgilang. Interfeys prototipi topshirig‘ida skrinshotni kerakli xatti-harakat va mavjud kod parchasi bilan birga berish mumkin. Ko‘rinadigan farqlarni, taklif etilgan amalga oshirish o‘zgarishini va hali aniqlashtirilishi kerak bo‘lgan taxminlarni so‘rang. Hujjat topshirig‘ida ajratib olinadigan maydonlar belgilanib, har bir topilma yonida unga asos bo‘lgan sahifa yoki parcha so‘ralishi mumkin.\n\nIshlab chiqaruvchi 1.3 versiyasida audioni tushunish to‘liq qo‘llab-quvvatlanmasligi va sifati pasaygan javoblar berishi mumkinligini qayd etadi. Muse Spark 1.2 yoki alohida nomlangan transkripsiya modelining audio imkoniyatlarini bu tavsifga ko‘chirish o‘rniga, buni versiyaga xos cheklov sifatida ko‘ring.\n\nMulohaza darajalari va javob byudjeti\n\nMuse Spark ko‘rinadigan javobidan oldin ichki mulohaza yaratadi. Bu yerda amal qiladigan hujjatlashtirilgan darajalar minimal, low, medium, high va xhigh. Max darajasi aynan Standard Muse Spark 1.3 ga tegishli va Contributor modellarida mavjud emas. None orqali mulohazani o‘chirish qo‘llab-quvvatlanmaydi; sozlamani bermaslik ham modelni o‘zi belgilaydigan darajada mulohaza yuritishda qoldiradi.\n\nChiqish tokenlari byudjeti ichki mulohaza va ko‘rinadigan matnning ikkalasini qamrab oladi. Shu sababli uzun yozma natija so‘rovi, ayniqsa yuqori mulohaza darajasida, ikkalasi uchun ham joy talab qiladi. Xom ichki mulohaza maxfiy qoladi, log ehtimolliklar esa ishonch o‘lchovi sifatida qo‘llab-quvvatlanmaydi. Asosdagi mulohaza izi o‘qiladigan matn sifatida qaytariladi deb taxmin qilish o‘rniga, topshiriqqa kerakli izoh, maydonlar yoki yakuniy kodni so‘rang.\n\nAniq yo‘naltirilgan ma’lumot ajratish yoki formatlash tajribasi uchun aynan qayd va manba materialini belgilang. Ko‘p bosqichli kod yoki vizual muammo uchun oraliq qarorlar va yakuniy materialni belgilang. Yuqoriroq mulohaza darajasi mulohazaga resurs ajratishni o‘zgartiradi; o‘z-o‘zidan nima tugallangan, foydali natija ekanini belgilamaydi.\n\nVositalar va tuzilmali topilmalar\n\nIshlab chiqaruvchining Muse Spark hujjatlari dasturchi belgilaydigan vosita chaqirish va tuzilmali chiqishni tavsiflaydi. Ilova vosita ta’riflarini taqdim etadi, model qaysi operatsiya kerakligini hal qiladi va argumentlarini tayyorlaydi, ilova esa har bir chaqiruvni bajarib, mos natijani qaytaradi. Keyingi javob bundan keyin nima qilishni belgilashda o‘sha natijalardan foydalanishi mumkin. Taklif etilgan chaqiruv bajarilgan operatsiyadan farq qiladi.\n\nXuddi shu hujjatlar ulangan ichki qidiruv vositalarini dasturchi belgilaydigan funksiyalardan ajratadi. Qidiruv yoki kod bajarish matnli javobning qo‘shimcha mazmun modali emas, vosita muhitining bir qismidir. Prototipda keyingi javob haqiqatan topilgan yoki hisoblangan ma’lumotga bog‘langan holda qolishi uchun faqat savolga tegishli operatsiyalarni bering va har biri nimani qaytarishini tavsiflang.\n\nTuzilmali ma’lumot ajratish uchun maydon nomlari, kerakli ma’lumot va yo‘q qiymatlarning ifodasini belgilang. Amaliy qayd manba identifikatori, kuzatilgan fakt, talqin va hali aniqlashtirilishi kerak bo‘lgan savolni o‘z ichiga olishi mumkin. Ilova maydonlarni ishonchli qayta ishlashi kerak bo‘lsa, qaydni ixtiyoriy izohli matndan alohida tuting. Ishlab chiqaruvchining sxema interfeysi rekursiv sxemalarni rad etadi va ichma-ichlikni o‘n daraja bilan cheklaydi. Uning qat’iy rejimi ildiz oddiy obyekt bo‘lishini, ro‘yxatdagi har bir xossa majburiy bo‘lishini va qo‘shimcha xossalarga ruxsat berilmasligini talab qiladi. Mos tuzilma faktlarning to‘g‘riligini tasdiqlamaydi.\n\nFoydali prototip topshirig‘i\n\nTekshiriladigan material yarata oladigan bitta ish jarayonini tanlang. Talab, vizual misol va joriy xatti-harakatni belgilaydigan kodni bering. Qisqa taqqoslash, taklif etilgan tahrirlangan parcha va kutilgan xatti-harakatni joriy holatdan ajratadigan misollarni so‘rang. Yakuniy izohni so‘rashdan oldin ilova qaytargan har qanday qidiruv yoki bajarish natijasini kiriting.\n\nHujjatga yo‘naltirilgan prototip uchun PDF va javob berilishi kerak bo‘lgan savolni bering, so‘ng manbaga bog‘langan xulosa yoki taqqoslash jadvalini so‘rang. Video uchun tekshiriladigan voqea yoki ko‘rinadigan munosabatni belgilang va unga asos bo‘lgan kuzatuvlar bilan tartibli tavsifni so‘rang. Modelning katta konteksti haqiqiy savolga xizmat qilishi uchun yakuniy javob uzunligi va bo‘limlarini belgilang.\n\nNashr va davomiylik chegaralari\n\nContributor hujjatlashtirilgan kontekst va kiritma turlariga ega, o‘z nomli 1.3 nashri bo‘lib qoladi. Meta mulohaza qo‘llanmasi oddiy suhbat tarixini navbatlar orasida maxfiy mulohazani saqlashdan ajratadi: ishlab chiqaruvchining chat interfeysi bu maxfiy izni tashqi chaqiruvchilarga qaytarmaydi. Har bir interfeys ichki mulohazani oldinga olib o‘tadi deb taxmin qilish o‘rniga, keyingi so‘rovga kerakli ko‘rinadigan xabarlar, manbalar va vosita natijalarini saqlang.\n\nO‘qilgan manbalar kontekst oynasidan tashqari alohida qat’iy maksimal kirish yoki chiqish tokeni sig‘imini ko‘rsatmaydi. Nashr, kiritma tayyorlash va so‘ralgan materialni saqlang, vosita bajarilishi va yakuniy matn yetkazilishini esa prototip jarayonida amalda olingan natijalar bilan bog‘langan holda tuting.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Prototype and test a text-only helper\n\nDesign 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.A self-contained function, boundary-case assertions and explicit assumptions about input fields.Exactly the 0- and 30-minute records qualify, and the function does not send messages or assume calendar access.meta/muse-spark-1.3-contributorMuse Spark 1.3 Contributor — Meta kompaniyasining agent va kod yozish oilasidagi prototip jarayonlari uchun mulohazali nashr. Ishlab chiqaruvchi matn, tasvir, video va PDF kiritmalari, matnli chiqish va 1,048,576 tokenli kontekstni ko‘rsatadi; mulohaza darajalari Standard 1.3 dagi max o‘rniga xhigh gacha boradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Muse Spark 1.3 Contributor — Meta kompaniyasining Muse Spark oilasidagi prototiplash va tajribalar uchun alohida nomlangan nashr. Oila agent va kod yozish ishlari uchun yaratilgan: ko‘p bosqichli vosita sikllari, dasturiy yordamchilar va hajmli manba materiali ustida mulohaza yuritish. Nashrni tanlashda uni barcha sozlamalari o‘zgarmasdan ko‘chirilgan Standard 1.3 yozuvi deb qabul qilish o‘rniga Contributor nomini saqlang.
Kiritmalar va kontekst
Rasmiy model jadvali matn, tasvir, video va PDF ni kiritmalar, matnni esa chiqish sifatida ko‘rsatadi; kontekst oynasi 1,048,576 token. Topshiriqda yozma talab, skrinshot, tegishli klip yoki hujjat sahifalari birlashtirilib, yozma izoh, tuzilmali topilmalar yoki kod taklifi so‘ralishi mumkin. Modelning matnli natijasi tashqi ilovada materialga aylanishi mumkin; sahifani render qilish yoki kod bajarish uchun o‘sha ilova muhiti kerak.
Natijani so‘rashdan oldin har bir manba va uning rolini belgilang. Interfeys prototipi topshirig‘ida skrinshotni kerakli xatti-harakat va mavjud kod parchasi bilan birga berish mumkin. Ko‘rinadigan farqlarni, taklif etilgan amalga oshirish o‘zgarishini va hali aniqlashtirilishi kerak bo‘lgan taxminlarni so‘rang. Hujjat topshirig‘ida ajratib olinadigan maydonlar belgilanib, har bir topilma yonida unga asos bo‘lgan sahifa yoki parcha so‘ralishi mumkin.
Ishlab chiqaruvchi 1.3 versiyasida audioni tushunish to‘liq qo‘llab-quvvatlanmasligi va sifati pasaygan javoblar berishi mumkinligini qayd etadi. Muse Spark 1.2 yoki alohida nomlangan transkripsiya modelining audio imkoniyatlarini bu tavsifga ko‘chirish o‘rniga, buni versiyaga xos cheklov sifatida ko‘ring.
Mulohaza darajalari va javob byudjeti
Muse Spark ko‘rinadigan javobidan oldin ichki mulohaza yaratadi. Bu yerda amal qiladigan hujjatlashtirilgan darajalar minimal, low, medium, high va xhigh. Max darajasi aynan Standard Muse Spark 1.3 ga tegishli va Contributor modellarida mavjud emas. None orqali mulohazani o‘chirish qo‘llab-quvvatlanmaydi; sozlamani bermaslik ham modelni o‘zi belgilaydigan darajada mulohaza yuritishda qoldiradi.
Chiqish tokenlari byudjeti ichki mulohaza va ko‘rinadigan matnning ikkalasini qamrab oladi. Shu sababli uzun yozma natija so‘rovi, ayniqsa yuqori mulohaza darajasida, ikkalasi uchun ham joy talab qiladi. Xom ichki mulohaza maxfiy qoladi, log ehtimolliklar esa ishonch o‘lchovi sifatida qo‘llab-quvvatlanmaydi. Asosdagi mulohaza izi o‘qiladigan matn sifatida qaytariladi deb taxmin qilish o‘rniga, topshiriqqa kerakli izoh, maydonlar yoki yakuniy kodni so‘rang.
Aniq yo‘naltirilgan ma’lumot ajratish yoki formatlash tajribasi uchun aynan qayd va manba materialini belgilang. Ko‘p bosqichli kod yoki vizual muammo uchun oraliq qarorlar va yakuniy materialni belgilang. Yuqoriroq mulohaza darajasi mulohazaga resurs ajratishni o‘zgartiradi; o‘z-o‘zidan nima tugallangan, foydali natija ekanini belgilamaydi.
Vositalar va tuzilmali topilmalar
Ishlab chiqaruvchining Muse Spark hujjatlari dasturchi belgilaydigan vosita chaqirish va tuzilmali chiqishni tavsiflaydi. Ilova vosita ta’riflarini taqdim etadi, model qaysi operatsiya kerakligini hal qiladi va argumentlarini tayyorlaydi, ilova esa har bir chaqiruvni bajarib, mos natijani qaytaradi. Keyingi javob bundan keyin nima qilishni belgilashda o‘sha natijalardan foydalanishi mumkin. Taklif etilgan chaqiruv bajarilgan operatsiyadan farq qiladi.
Xuddi shu hujjatlar ulangan ichki qidiruv vositalarini dasturchi belgilaydigan funksiyalardan ajratadi. Qidiruv yoki kod bajarish matnli javobning qo‘shimcha mazmun modali emas, vosita muhitining bir qismidir. Prototipda keyingi javob haqiqatan topilgan yoki hisoblangan ma’lumotga bog‘langan holda qolishi uchun faqat savolga tegishli operatsiyalarni bering va har biri nimani qaytarishini tavsiflang.
Tuzilmali ma’lumot ajratish uchun maydon nomlari, kerakli ma’lumot va yo‘q qiymatlarning ifodasini belgilang. Amaliy qayd manba identifikatori, kuzatilgan fakt, talqin va hali aniqlashtirilishi kerak bo‘lgan savolni o‘z ichiga olishi mumkin. Ilova maydonlarni ishonchli qayta ishlashi kerak bo‘lsa, qaydni ixtiyoriy izohli matndan alohida tuting. Ishlab chiqaruvchining sxema interfeysi rekursiv sxemalarni rad etadi va ichma-ichlikni o‘n daraja bilan cheklaydi. Uning qat’iy rejimi ildiz oddiy obyekt bo‘lishini, ro‘yxatdagi har bir xossa majburiy bo‘lishini va qo‘shimcha xossalarga ruxsat berilmasligini talab qiladi. Mos tuzilma faktlarning to‘g‘riligini tasdiqlamaydi.
Foydali prototip topshirig‘i
Tekshiriladigan material yarata oladigan bitta ish jarayonini tanlang. Talab, vizual misol va joriy xatti-harakatni belgilaydigan kodni bering. Qisqa taqqoslash, taklif etilgan tahrirlangan parcha va kutilgan xatti-harakatni joriy holatdan ajratadigan misollarni so‘rang. Yakuniy izohni so‘rashdan oldin ilova qaytargan har qanday qidiruv yoki bajarish natijasini kiriting.
Hujjatga yo‘naltirilgan prototip uchun PDF va javob berilishi kerak bo‘lgan savolni bering, so‘ng manbaga bog‘langan xulosa yoki taqqoslash jadvalini so‘rang. Video uchun tekshiriladigan voqea yoki ko‘rinadigan munosabatni belgilang va unga asos bo‘lgan kuzatuvlar bilan tartibli tavsifni so‘rang. Modelning katta konteksti haqiqiy savolga xizmat qilishi uchun yakuniy javob uzunligi va bo‘limlarini belgilang.
Nashr va davomiylik chegaralari
Contributor hujjatlashtirilgan kontekst va kiritma turlariga ega, o‘z nomli 1.3 nashri bo‘lib qoladi. Meta mulohaza qo‘llanmasi oddiy suhbat tarixini navbatlar orasida maxfiy mulohazani saqlashdan ajratadi: ishlab chiqaruvchining chat interfeysi bu maxfiy izni tashqi chaqiruvchilarga qaytarmaydi. Har bir interfeys ichki mulohazani oldinga olib o‘tadi deb taxmin qilish o‘rniga, keyingi so‘rovga kerakli ko‘rinadigan xabarlar, manbalar va vosita natijalarini saqlang.
O‘qilgan manbalar kontekst oynasidan tashqari alohida qat’iy maksimal kirish yoki chiqish tokeni sig‘imini ko‘rsatmaydi. Nashr, kiritma tayyorlash va so‘ralgan materialni saqlang, vosita bajarilishi va yakuniy matn yetkazilishini esa prototip jarayonida amalda olingan natijalar bilan bog‘langan holda tuting.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar meta/muse-spark-1.3-contributor | 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.000004 / 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.000004 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${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-1.3-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\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-1.3-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"))\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-1.3-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")\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-1.3-contributor
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
meta/muse-spark-1.3-contributorMuse Spark 1.3 Contributor — Meta kompaniyasining agent va kod yozish oilasidagi prototip jarayonlari uchun mulohazali nashr. Ishlab chiqaruvchi matn, tasvir, video va PDF kiritmalari, matnli chiqish va 1,048,576 tokenli kontekstni ko‘rsatadi; mulohaza darajalari Standard 1.3 dagi max o‘rniga xhigh gacha boradi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Muse Spark 1.3 Contributor — Meta kompaniyasining Muse Spark oilasidagi prototiplash va tajribalar uchun alohida nomlangan nashr. Oila agent va kod yozish ishlari uchun yaratilgan: ko‘p bosqichli vosita sikllari, dasturiy yordamchilar va hajmli manba materiali ustida mulohaza yuritish. Nashrni tanlashda uni barcha sozlamalari o‘zgarmasdan ko‘chirilgan Standard 1.3 yozuvi deb qabul qilish o‘rniga Contributor nomini saqlang.
Kiritmalar va kontekst
Rasmiy model jadvali matn, tasvir, video va PDF ni kiritmalar, matnni esa chiqish sifatida ko‘rsatadi; kontekst oynasi 1,048,576 token. Topshiriqda yozma talab, skrinshot, tegishli klip yoki hujjat sahifalari birlashtirilib, yozma izoh, tuzilmali topilmalar yoki kod taklifi so‘ralishi mumkin. Modelning matnli natijasi tashqi ilovada materialga aylanishi mumkin; sahifani render qilish yoki kod bajarish uchun o‘sha ilova muhiti kerak.
Natijani so‘rashdan oldin har bir manba va uning rolini belgilang. Interfeys prototipi topshirig‘ida skrinshotni kerakli xatti-harakat va mavjud kod parchasi bilan birga berish mumkin. Ko‘rinadigan farqlarni, taklif etilgan amalga oshirish o‘zgarishini va hali aniqlashtirilishi kerak bo‘lgan taxminlarni so‘rang. Hujjat topshirig‘ida ajratib olinadigan maydonlar belgilanib, har bir topilma yonida unga asos bo‘lgan sahifa yoki parcha so‘ralishi mumkin.
Ishlab chiqaruvchi 1.3 versiyasida audioni tushunish to‘liq qo‘llab-quvvatlanmasligi va sifati pasaygan javoblar berishi mumkinligini qayd etadi. Muse Spark 1.2 yoki alohida nomlangan transkripsiya modelining audio imkoniyatlarini bu tavsifga ko‘chirish o‘rniga, buni versiyaga xos cheklov sifatida ko‘ring.
Mulohaza darajalari va javob byudjeti
Muse Spark ko‘rinadigan javobidan oldin ichki mulohaza yaratadi. Bu yerda amal qiladigan hujjatlashtirilgan darajalar minimal, low, medium, high va xhigh. Max darajasi aynan Standard Muse Spark 1.3 ga tegishli va Contributor modellarida mavjud emas. None orqali mulohazani o‘chirish qo‘llab-quvvatlanmaydi; sozlamani bermaslik ham modelni o‘zi belgilaydigan darajada mulohaza yuritishda qoldiradi.
Chiqish tokenlari byudjeti ichki mulohaza va ko‘rinadigan matnning ikkalasini qamrab oladi. Shu sababli uzun yozma natija so‘rovi, ayniqsa yuqori mulohaza darajasida, ikkalasi uchun ham joy talab qiladi. Xom ichki mulohaza maxfiy qoladi, log ehtimolliklar esa ishonch o‘lchovi sifatida qo‘llab-quvvatlanmaydi. Asosdagi mulohaza izi o‘qiladigan matn sifatida qaytariladi deb taxmin qilish o‘rniga, topshiriqqa kerakli izoh, maydonlar yoki yakuniy kodni so‘rang.
Aniq yo‘naltirilgan ma’lumot ajratish yoki formatlash tajribasi uchun aynan qayd va manba materialini belgilang. Ko‘p bosqichli kod yoki vizual muammo uchun oraliq qarorlar va yakuniy materialni belgilang. Yuqoriroq mulohaza darajasi mulohazaga resurs ajratishni o‘zgartiradi; o‘z-o‘zidan nima tugallangan, foydali natija ekanini belgilamaydi.
Vositalar va tuzilmali topilmalar
Ishlab chiqaruvchining Muse Spark hujjatlari dasturchi belgilaydigan vosita chaqirish va tuzilmali chiqishni tavsiflaydi. Ilova vosita ta’riflarini taqdim etadi, model qaysi operatsiya kerakligini hal qiladi va argumentlarini tayyorlaydi, ilova esa har bir chaqiruvni bajarib, mos natijani qaytaradi. Keyingi javob bundan keyin nima qilishni belgilashda o‘sha natijalardan foydalanishi mumkin. Taklif etilgan chaqiruv bajarilgan operatsiyadan farq qiladi.
Xuddi shu hujjatlar ulangan ichki qidiruv vositalarini dasturchi belgilaydigan funksiyalardan ajratadi. Qidiruv yoki kod bajarish matnli javobning qo‘shimcha mazmun modali emas, vosita muhitining bir qismidir. Prototipda keyingi javob haqiqatan topilgan yoki hisoblangan ma’lumotga bog‘langan holda qolishi uchun faqat savolga tegishli operatsiyalarni bering va har biri nimani qaytarishini tavsiflang.
Tuzilmali ma’lumot ajratish uchun maydon nomlari, kerakli ma’lumot va yo‘q qiymatlarning ifodasini belgilang. Amaliy qayd manba identifikatori, kuzatilgan fakt, talqin va hali aniqlashtirilishi kerak bo‘lgan savolni o‘z ichiga olishi mumkin. Ilova maydonlarni ishonchli qayta ishlashi kerak bo‘lsa, qaydni ixtiyoriy izohli matndan alohida tuting. Ishlab chiqaruvchining sxema interfeysi rekursiv sxemalarni rad etadi va ichma-ichlikni o‘n daraja bilan cheklaydi. Uning qat’iy rejimi ildiz oddiy obyekt bo‘lishini, ro‘yxatdagi har bir xossa majburiy bo‘lishini va qo‘shimcha xossalarga ruxsat berilmasligini talab qiladi. Mos tuzilma faktlarning to‘g‘riligini tasdiqlamaydi.
Foydali prototip topshirig‘i
Tekshiriladigan material yarata oladigan bitta ish jarayonini tanlang. Talab, vizual misol va joriy xatti-harakatni belgilaydigan kodni bering. Qisqa taqqoslash, taklif etilgan tahrirlangan parcha va kutilgan xatti-harakatni joriy holatdan ajratadigan misollarni so‘rang. Yakuniy izohni so‘rashdan oldin ilova qaytargan har qanday qidiruv yoki bajarish natijasini kiriting.
Hujjatga yo‘naltirilgan prototip uchun PDF va javob berilishi kerak bo‘lgan savolni bering, so‘ng manbaga bog‘langan xulosa yoki taqqoslash jadvalini so‘rang. Video uchun tekshiriladigan voqea yoki ko‘rinadigan munosabatni belgilang va unga asos bo‘lgan kuzatuvlar bilan tartibli tavsifni so‘rang. Modelning katta konteksti haqiqiy savolga xizmat qilishi uchun yakuniy javob uzunligi va bo‘limlarini belgilang.
Nashr va davomiylik chegaralari
Contributor hujjatlashtirilgan kontekst va kiritma turlariga ega, o‘z nomli 1.3 nashri bo‘lib qoladi. Meta mulohaza qo‘llanmasi oddiy suhbat tarixini navbatlar orasida maxfiy mulohazani saqlashdan ajratadi: ishlab chiqaruvchining chat interfeysi bu maxfiy izni tashqi chaqiruvchilarga qaytarmaydi. Har bir interfeys ichki mulohazani oldinga olib o‘tadi deb taxmin qilish o‘rniga, keyingi so‘rovga kerakli ko‘rinadigan xabarlar, manbalar va vosita natijalarini saqlang.
O‘qilgan manbalar kontekst oynasidan tashqari alohida qat’iy maksimal kirish yoki chiqish tokeni sig‘imini ko‘rsatmaydi. Nashr, kiritma tayyorlash va so‘ralgan materialni saqlang, vosita bajarilishi va yakuniy matn yetkazilishini esa prototip jarayonida amalda olingan natijalar bilan bog‘langan holda tuting.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar meta/muse-spark-1.3-contributor | 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.000004 / 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 $0.0002 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0004 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0.000004 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.3-contributor",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-1.3-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\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-1.3-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))\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-1.3-contributor
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Prototype and test a text-only helper\n\nDesign 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.A self-contained function, boundary-case assertions and explicit assumptions about input fields.Exactly the 0- and 30-minute records qualify, and the function does not send messages or assume calendar access.