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.
", "aboutText": "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.\n\nUzoq davom etadigan agent ishlari\n\nNashr 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.\n\nProfessional 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.\n\nIshlab 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.\n\nKod yozish va multimodal dalillar\n\nNashr 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.\n\nRasmiy 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.\n\nIshlab 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.\n\nMulohaza darajasi va davomiylik\n\nHujjatlashtirilgan 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.\n\nMulohaza 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.\n\nVositalar va tuzilmali natijalar\n\nIlova 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.\n\nIshlab 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.\n\nTuzilmali 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.\n\nFoydali 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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Resolve conflicting project reports\n\nPrepare 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.A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.meta/muse-spark-1.3Muse 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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar meta/muse-spark-1.3 | 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-1.3", "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',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',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
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
meta/muse-spark-1.3Muse 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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar meta/muse-spark-1.3 | 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 $0.0003 / 1K token Kirish · Keshga yozish — / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Resolve conflicting project reports\n\nPrepare 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.A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.