modellar

Meta: Muse Spark 1.3

Markdown · JSON

Meta: Muse Spark 1.3

Muse Spark 1.3 — Meta kompaniyasining uzoq ishlaydigan agentlar va kod yozish jarayonlari uchun multimodal mulohaza modeli. U manbalar va avvalgi natijalarni kuzatadi, ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 1,048,576 tokenli kontekstni va bu Standard nashrda max gacha mulohaza darajalarini qo‘llab-quvvatlaydi; matn va taklif etilgan vosita amallarini qaytaradi.

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

Muse Spark 1.3 — Meta kompaniyasining davomli agent va kod yozish ishlari uchun mulohaza modeli. Ishlab chiqaruvchi uzoq topshiriqlar davomida kontekst va avvalgi natijalarni saqlash, qarama-qarshi manbalar bilan ishlash va tugallangan natija yaratishga urg‘u beradi. Ushbu yozuv Standard 1.3 nashriga tegishli, uning hujjatlashtirilgan mulohaza sozlamalari max ni o‘z ichiga oladi; alohida nomlangan Contributor nashrining o‘z sozlama chegaralari bor.

Uzoq davom etadigan agent ishlari

Nashr ma’lumot to‘plash, dalillar o‘zgarsa rejani qayta ko‘rib chiqish va ko‘p bosqichli topshiriq davomida batafsil talablarni saqlash uchun turli agent muhitlarida o‘qitilgan modelni tavsiflaydi. U bitta suhbatdagi bir nechta ish jarayonini yaxshiroq boshqarishni, kelayotgan so‘rovlarni tegishli topshiriqqa moslashni ham tasvirlaydi. Foydali so‘rov maqsad, manbalar, talablar va nima tugallanganlik deb hisoblanadigan materialni belgilashi kerak.

Professional hujjat topshirig‘i uchun manba hisobotlarini bering, qaysi faktlar saqlanishi kerakligini ko‘rsating va manba joylashuvlariga ega tuzilmali brifni so‘rang. Manbalar bir-biriga zid bo‘lsa, ziddiyatli bayonotlarni alohida va ularni hal qilish uchun kerakli ma’lumotni so‘rang. Kod yozish topshirig‘i uchun mo‘ljallangan xatti-harakat, ta’sirlanadigan modullar va tegishli kodni kiriting; taklif etilgan amalga oshirishni va kutilgan natijani ajratib ko‘rsatadigan dalilni so‘rang.

Ishlab chiqaruvchi 1.3 so‘rov noaniq bo‘lsa aniqlashtirish so‘rashi va to‘siqqa uchrasa foydalanuvchidan yordam izlashi haqida aytadi. U oqibati jiddiy amallar yuzasidan yaxshiroq qaror chiqarishni ham tavsiflaydi. Bular ilovaning bajarish boshqaruvlari o‘rnini bosmaydigan model xatti-harakati yaxshilanishlaridir. Agentga qaror uchun kerakli ma’lumotni bering va talab qilinadigan natijani aniq belgilang.

Kod yozish va multimodal dalillar

Nashr 1.2 bilan taqqoslaganda uzoqroq kod yozish topshiriqlari, tozaroq chiqish va kamroq keraksiz navbatlarga qaratilgan. Kod-agent jarayoni skrinshotni ko‘rishi, tegishli kodni topishi, tuzatish taklif qilishi va vositalari qaytargan bajarish yoki render qayta aloqasidan foydalanishi mumkin. Mosligi saqlanishi shart bo‘lgan interfeysni ayting va o‘zgargan materialni uning taxminlari va izohidan alohida so‘rang.

Rasmiy model jadvali matn, tasvir, video va PDF kiritmalarini, matnli chiqishni va 1,048,576 tokenli kontekstni ko‘rsatadi. Tasvirlar yoki kliplar yozma topshiriq bilan birga ko‘rinadigan dalil berishi mumkin. Diagramma savolida o‘qlar, shartli belgilar va birliklar saqlanishi kerak; skrinshot savoli esa qayta yaratiladigan yoki tekshiriladigan xatti-harakatni belgilashi kerak. PDF savolida har bir sahifani umumiy xulosalash o‘rniga manbaga bog‘langan ma’lumot ajratish yoki taqqoslash so‘ralishi mumkin.

Ishlab chiqaruvchi 1.3 da audioni tushunish to‘liq qo‘llab-quvvatlanmasligi va audio qatnashgan javoblar sifati pasayishi mumkinligini aniq qayd etadi. Bu 1.2 ning hujjatlashtirilgan audio-vizual imkoniyatidan farq qiladi. Modelning matnli natijasi ham tashqi ilova vositalarisiz o‘z-o‘zidan tasvir, ovozli yozuv yoki tugallangan fayl yaratmaydi.

Mulohaza darajasi va davomiylik

Hujjatlashtirilgan darajalar minimal, low, medium, high, xhigh va max. Max aynan Standard 1.3 ga xos. Muse Spark none bilan mulohazani o‘chirishni qo‘llab-quvvatlamaydi; sozlama berilmasa, mulohaza darajasini model belgilaydi. Darajani haqiqiy muammoga qarab tanlang va ichki mulohaza hamda kerakli yozma natija uchun joy qoldiring.

Mulohaza tokenlari va ko‘rinadigan tokenlar chiqish byudjetini bo‘lishadi. Xom ichki mulohaza maxfiy qoladi va oddiy o‘qiladigan matn sifatida qaytarilmaydi. Ishlab chiqaruvchi ko‘rinadigan suhbat tarixini maxfiy mulohaza davomiyligidan ajratadi: chat interfeysi tashqi chaqiruvchilar qayta uzata oladigan izni oshkor qilmaydi, boshqa hujjatlashtirilgan suhbat jarayoni esa boshqariladigan yoki shifrlangan mulohaza davomiyligini qo‘llab-quvvatlaydi. Barcha interfeyslar maxfiy mulohazani bir xil saqlaydi deb taxmin qilish o‘rniga, keyingi so‘rovga kerakli manbalar, ko‘rinadigan xabarlar va haqiqiy vosita natijalarini saqlang.

Vositalar va tuzilmali natijalar

Ilova dasturchi belgilagan funksiya tavsiflarini taqdim etadi, model kerakli chaqiruv argumentlarini yaratadi, ilova esa har bir chaqiruvni bajarib, tegishli natijani qaytaradi. Model bir navbatda bir nechta funksiyani so‘rashi mumkin. Javob haqiqatan topilgan yoki hisoblangan ma’lumotdan foydalanishi uchun keyingi xulosani so‘rashdan oldin har bir dastlabki operatsiya natijasini qaytaring.

Ishlab chiqaruvchi ulangan xizmatida bajariladigan ichki qidiruv vositalarini alohida hujjatlashtiradi. Dasturchi funksiyalari va bu ichki vositalarning bajarilish tartiblari turlicha. Model qaysi ma’lumot kerakligi haqida mulohaza yurita oladi, ammo modelni tanlashning o‘zi repozitoriyga kirish, brauzer yoki xususiy ma’lumot manbasini taqdim etmaydi.

Tuzilmali chiqish natijani berilgan JSON sxemasi bilan cheklashi mumkin. Keyingi qadamga kerakli maydonlar va turlarni hamda manbada yo‘q ma’lumotga qanday ishlov berilishini belgilang. Ishlab chiqaruvchining qat’iy sxema rejimida ildiz oddiy obyekt, har bir xossa majburiy, qo‘shimcha xossalar esa taqiqlangan bo‘ladi; rekursiv sxemalar rad etiladi. Bular ishlab chiqaruvchining tuzilmali interfeysiga qo‘yilgan cheklovlardir, to‘g‘ri shakllangan qayd ichidagi faktlar rost ekanining isboti emas.

Foydali yakuniy material uchun manba bilan asoslangan topilmalarni, taklif etilgan o‘zgarish yoki hujjatni va hal qilinmagan shartlarni alohida so‘rang. O‘qilgan manbalar hujjatlashtirilgan kontekstdan tashqari mustaqil qat’iy maksimal kirish yoki chiqish tokeni sig‘imini bermaydi. Topshiriq davomida Standard 1.3 nomini, mulohaza tanlovini va ulangan bajarish natijalarini aniq saqlang.

Amaliy vazifa

Amaliy vazifa

Ingliz tilidagi texnik misol

Resolve conflicting project reports

Prepare a decision brief from these reports. Engineering E: migration scripts passed staging checks. Operations O: production backup restoration has not been rehearsed. Release policy P: rehearsal must pass before migration approval. State what is established, what blocks approval and the next evidence needed. Keep staging success separate from production readiness and cite E, O or P beside each point.

Kutiladigan natija

A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.

Natijani tekshirish

Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.3

meta/muse-spark-1.3

Meta /meta/muse-spark-1.3

Boshlash

Muse Spark 1.3 — Meta kompaniyasining uzoq ishlaydigan agentlar va kod yozish jarayonlari uchun multimodal mulohaza modeli. U manbalar va avvalgi natijalarni kuzatadi, ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 1,048,576 tokenli kontekstni va bu Standard nashrda max gacha mulohaza darajalarini qo‘llab-quvvatlaydi; matn va taklif etilgan vosita amallarini qaytaradi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
Matn

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Kirish
text
Chiqish
text
Chiqish formati
json yoki SSE
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
meta/muse-spark-1.3
Standart—
MaydonmessagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Elementlarning eng kam soni: 1
Standart—
Maydonmessages[].roleTurstringTalabMajburiyQiymatlar 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[].contentTurstring|content_part[]|nullTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].tool_callsTurtool_call[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].tool_call_idTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning
Standart—
Maydonmessages[].nameTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].reasoning_contentTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring
Standart—
Maydonmessages[].reasoning_detailsTurobject|arrayTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmax_tokensTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonmax_completion_tokensTurintegerTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Eng kam: 1
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonstreamTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandartfalse
Maydonstream_options.include_usageTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydontemperatureTurnumberTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontop_pTurnumberTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonstopTurstring|string[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydontoolsTurfunction_tool[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontools[].typeTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
function
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydontools[].function.nameTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan
Standart—
Maydontools[].function.descriptionTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydontools[].function.parametersTurJSON_schemaTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydontool_choiceTurstring|objectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonparallel_tool_callsTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonresponse_formatTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonreasoning_effortTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonreasoningTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonservice_tierTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydoninstructionsTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Moslik maydoni
Standart—
MaydonfunctionsTurfunction[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonfunction_callTurstring|objectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
Maydonprompt_cache_optionsTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Modelga bogʻliq
Standart—
MaydonmodalitiesTurstring[]TalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
text
Standart—
MaydonproviderTurobjectTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi
Standart—
Maydoncache_control.ttlTurstringTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlar
Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi
Standart—
Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF8 matni

messages[].content

Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, messages
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
ParametrmessagesParametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi
Parametrfile_materialParametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi
Parametroptional_controlsParametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeParametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi
Parametroutput_modalitiesParametr talablaritext
Parametrhosted_operationsParametr talablarifalse
Parametrmultimodal_input_bindingParametr 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.

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim
Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Standart tarif flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda
Fikrlash darajasi · yuqori
Standart tarif Fikrlash darajasi yuqori bo‘lganda
Fikrlash darajasi · past
Standart tarif Fikrlash darajasi past bo‘lganda
Fikrlash darajasi · maksimal
Standart tarif Fikrlash darajasi maksimal bo‘lganda
Fikrlash darajasi · o‘rtacha
Standart tarif Fikrlash darajasi o‘rtacha bo‘lganda
Fikrlash darajasi · minimal
Standart tarif Fikrlash darajasi minimal bo‘lganda
Fikrlash darajasi · xhigh
Standart tarif Fikrlash darajasi xhigh bo‘lganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

SozlamaTariflar jadvaliKontekst tokenlari soni bundan ko‘pKontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifKontekst tokenlari soni bundan ko‘p—Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘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-darajaTariflar jadvali—Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘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 →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

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

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

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.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari
MaydonTur
Maydonchoices[].indexTurinteger
Maydonchoices[].message.contentTurstring|null
Maydonchoices[].message.tool_callsTurtool_call[]
Maydonchoices[].message.reasoning_contentTurstring
Maydonchoices[].message.reasoning_detailsTurobject|array
Maydonchoices[].finish_reasonTurstring|null
MaydonusageTurobject
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘riKeyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

meta/muse-spark-1.3

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

meta/muse-spark-1.3

Meta /meta/muse-spark-1.3

Boshlash

Muse Spark 1.3 — Meta kompaniyasining uzoq ishlaydigan agentlar va kod yozish jarayonlari uchun multimodal mulohaza modeli. U manbalar va avvalgi natijalarni kuzatadi, ishlab chiqaruvchi ko‘rsatgan 1,048,576 tokenli kontekstni va bu Standard nashrda max gacha mulohaza darajalarini qo‘llab-quvvatlaydi; matn va taklif etilgan vosita amallarini qaytaradi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Matn
Natijalar
json · sse

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Kirish
text
Chiqish
json, sse
Chiqish formati
JSON yoki SSE
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
meta/muse-spark-1.3
Standart—
MaydonmessagesTurmessage[]TalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmessages[].roleTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
user, assistant
Standart—
Maydonmessages[].contentTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Maydonmax_tokensTurintegerTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
MaydonstreamTurbooleanTalabIxtiyoriyQiymatlar va cheklovlarStandartfalse
Kirish materiallari birikmalari

Matn · UTF-8 matni

messages[].content satri

Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsParametr talablaristream
Parametrmaterial_typesParametr talablaritext
Parametrtext_file_materialParametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring.

Hayot sikli: synchronous_or_streamed

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim
Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Standart tarif flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda
Fikrlash darajasi · yuqori
Standart tarif Fikrlash darajasi yuqori bo‘lganda
Fikrlash darajasi · past
Standart tarif Fikrlash darajasi past bo‘lganda
Fikrlash darajasi · maksimal
Standart tarif Fikrlash darajasi maksimal bo‘lganda
Fikrlash darajasi · o‘rtacha
Standart tarif Fikrlash darajasi o‘rtacha bo‘lganda
Fikrlash darajasi · minimal
Standart tarif Fikrlash darajasi minimal bo‘lganda
Fikrlash darajasi · xhigh
Standart tarif Fikrlash darajasi xhigh bo‘lganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

SozlamaTariflar jadvaliKontekst tokenlari soni bundan ko‘pKontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifKontekst tokenlari soni bundan ko‘p—Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘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-darajaTariflar jadvali—Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘qTo‘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 →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang
{
  "model": "meta/muse-spark-1.3",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

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

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

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

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

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

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON yoki SSE

Barcha tayyor natijalarni saqlash

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.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari
MaydonTur
MaydonidTurstring
MaydonmodelTurstring
Maydoncontent[]Turtext|thinking|tool_use|other content block
Maydonstop_reasonTurstring|null
MaydonusageTurobject
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘riKeyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.3

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

meta/muse-spark-1.3

FAQ · Meta: Muse Spark 1.3
Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

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

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

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

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

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

Qanday cheklovlar amal qiladi?

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

Batafsil

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna
Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.
50% gacha promokod
Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.
Tarixdagi xarajatlar
Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

Obuna tanlash · Model narxlarini ko‘rish

API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi
Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.
Reseller litsenziyasi
Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.
Saytdagi hujjatlar
Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

Reseller litsenziyasini so‘rash · Oferta va litsenziya shartnomasi