Muse Spark 1.2 Contributor là phiên bản thử nghiệm và tạo mẫu trong dòng suy luận Muse Spark 1.2 của Meta. Giữ định danh Contributor tách biệt với Standard 1.2 và các phiên bản 1.3 về sau. Tài liệu dòng của nhà sản xuất mô tả công việc tác tử, trợ lý phần mềm, suy luận đa phương thức, sử dụng công cụ và kết quả văn bản có cấu trúc; tài liệu không xác lập bảo đảm hiệu năng riêng của Contributor từ các trình diễn Standard.
Đầu vào và ngữ cảnh được tài liệu hóa
Nhà sản xuất liệt kê văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF là các phương thức đầu vào của phiên bản 1.2, văn bản là đầu ra, với ngữ cảnh 1,048,576 token. Bảng đó xác định phạm vi mô hình được nhà sản xuất tài liệu hóa. Kết quả có thể là phần giải thích viết, phát hiện có cấu trúc hoặc mã đề xuất; kết xuất giao diện, tạo bản ghi hoặc thực hiện hành động bên ngoài khác cần thành phần ứng dụng.
Đối với bản mẫu, chọn một nhiệm vụ đã xác định và cung cấp tài liệu cần để kiểm tra kết quả. Ảnh chụp màn hình có thể đi cùng yêu cầu về một tương tác cụ thể. PDF có thể cung cấp các phát biểu cần so sánh hoặc trích xuất. Video có thể thể hiện trình tự nhìn thấy cần mô tả, còn câu hỏi nghe nhìn cần xác định chi tiết lời nói hoặc trực quan nào quan trọng. Gắn nhãn từng nguồn và yêu cầu bằng chứng hỗ trợ câu trả lời.
Bản phát hành 1.2 mô tả thế mạnh của dòng trong chuyển tài liệu trực quan thành mã và suy luận về biểu đồ hoặc cảnh. Áp dụng chúng như các lĩnh vực nhiệm vụ thay vì khẳng định phiên bản Contributor này tái hiện mọi trình diễn Standard. Yêu cầu thực dụng có thể đề nghị các yếu tố bố cục nhìn thấy trong ảnh chụp màn hình, triển khai đề xuất và các câu hỏi còn lại về hành vi không được hình ảnh thể hiện.
Suy luận và chuẩn bị kết quả
Hướng dẫn suy luận Muse Spark cung cấp các mức nỗ lực minimal, low, medium, high và xhigh cho phiên bản này. Max chỉ dành cho Standard 1.3 và không hỗ trợ tắt suy luận bằng none. Không có thiết lập tường minh, mô hình vẫn sử dụng mức suy luận do mô hình quyết định. Vì vậy, việc trích xuất nhỏ và vấn đề trực quan hoặc lập trình nhiều bước có thể có lựa chọn nỗ lực khác nhau, đồng thời giữ nguyên danh tính 1.2 Contributor.
Ngân sách đầu ra bao gồm cả suy luận nội bộ và văn bản hiển thị. Suy luận thô là riêng tư, nên yêu cầu phần giải thích hoặc sản phẩm cuối người dùng cần thay vì chờ dấu vết nền tảng. Đặt độ dài câu trả lời và các trường của nhiệm vụ theo những gì sẽ được kiểm tra sau đó.
Đối với so sánh tài liệu, yêu cầu phát biểu nguồn, trang của nó, điều kiện nó xác lập và mọi mâu thuẫn. Đối với bản mẫu mã, chỉ rõ đầu vào được chấp nhận, kết quả mong đợi và giao diện cần giữ. Yêu cầu đoạn đề xuất riêng khỏi các giả định và đầu vào ví dụ. Các yêu cầu này xác định kết quả có thể đánh giá thay vì thử nghiệm mở không có tiêu chí hoàn thành.
Thử nghiệm có công cụ hỗ trợ
Sử dụng công cụ do nhà phát triển định nghĩa tuân theo vòng lặp giữa mô hình và ứng dụng. Ứng dụng mô tả hàm, mô hình chọn thao tác và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi và trả lại kết quả. Tra cứu có thể cung cấp thông tin tham khảo; công cụ thực thi có thể cung cấp điều đã xảy ra khi mã đề xuất chạy. Giữ thao tác gốc và kết quả trả về gắn với nhau trước khi yêu cầu câu trả lời tiếp theo.
Thông báo dòng 1.2 nhấn mạnh việc dùng công cụ để kiểm tra kỹ hơn đầu vào trực quan và sản phẩm được tạo. Điều đó nghĩa là môi trường cung cấp thao tác kiểm tra hoặc kết xuất. Chỉ đề xuất văn bản không phải trang đã kết xuất hoặc tương tác đã thực thi. Định nghĩa điều các công cụ trả về để mô hình có thể nối phản hồi với yêu cầu thực tế.
Đầu ra có cấu trúc có thể tổ chức phát hiện của thử nghiệm vào schema được cung cấp. Định nghĩa tên trường, kiểu bắt buộc và cách xử lý giá trị thiếu, giữ định danh nguồn bên cạnh thông tin được trích xuất. Bản ghi hợp lệ về cú pháp và cách diễn giải đúng là hai thuộc tính khác nhau; giữ tài liệu gốc sẵn có để kiểm tra thuộc tính sau.
Giới hạn phiên bản và tính liên tục
Quy trình trò chuyện thông thường của nhà sản xuất không trả lại ngữ cảnh suy luận riêng tư để bên gọi bên ngoài phát lại. Giữ lịch sử hiển thị, dữ kiện nguồn và kết quả công cụ khi tiếp tục thử nghiệm, đồng thời chỉ sử dụng cơ chế liên tục được tài liệu hóa cho giao diện được kết nối. Log probabilities không được hỗ trợ cho Muse Spark, nên không nên coi chúng là điểm tin cậy tích hợp của trường được trích xuất.
Bảng ngữ cảnh và phương thức được công bố thuộc phiên bản 1.2 mang tên này; nó không nên kế thừa thiết lập max hoặc hạn chế âm thanh của 1.3. Các nguồn đã đọc không nêu dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra tối đa riêng ngoài ngữ cảnh. Giữ rõ mục tiêu bản mẫu, tài liệu và kết quả văn bản có thể kiểm tra, đồng thời giữ danh tính Contributor cùng kết quả thực tế do các công cụ của nó trả về.
", "aboutText": "Muse Spark 1.2 Contributor là phiên bản thử nghiệm và tạo mẫu trong dòng suy luận Muse Spark 1.2 của Meta. Giữ định danh Contributor tách biệt với Standard 1.2 và các phiên bản 1.3 về sau. Tài liệu dòng của nhà sản xuất mô tả công việc tác tử, trợ lý phần mềm, suy luận đa phương thức, sử dụng công cụ và kết quả văn bản có cấu trúc; tài liệu không xác lập bảo đảm hiệu năng riêng của Contributor từ các trình diễn Standard.\n\nĐầu vào và ngữ cảnh được tài liệu hóa\n\nNhà sản xuất liệt kê văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF là các phương thức đầu vào của phiên bản 1.2, văn bản là đầu ra, với ngữ cảnh 1,048,576 token. Bảng đó xác định phạm vi mô hình được nhà sản xuất tài liệu hóa. Kết quả có thể là phần giải thích viết, phát hiện có cấu trúc hoặc mã đề xuất; kết xuất giao diện, tạo bản ghi hoặc thực hiện hành động bên ngoài khác cần thành phần ứng dụng.\n\nĐối với bản mẫu, chọn một nhiệm vụ đã xác định và cung cấp tài liệu cần để kiểm tra kết quả. Ảnh chụp màn hình có thể đi cùng yêu cầu về một tương tác cụ thể. PDF có thể cung cấp các phát biểu cần so sánh hoặc trích xuất. Video có thể thể hiện trình tự nhìn thấy cần mô tả, còn câu hỏi nghe nhìn cần xác định chi tiết lời nói hoặc trực quan nào quan trọng. Gắn nhãn từng nguồn và yêu cầu bằng chứng hỗ trợ câu trả lời.\n\nBản phát hành 1.2 mô tả thế mạnh của dòng trong chuyển tài liệu trực quan thành mã và suy luận về biểu đồ hoặc cảnh. Áp dụng chúng như các lĩnh vực nhiệm vụ thay vì khẳng định phiên bản Contributor này tái hiện mọi trình diễn Standard. Yêu cầu thực dụng có thể đề nghị các yếu tố bố cục nhìn thấy trong ảnh chụp màn hình, triển khai đề xuất và các câu hỏi còn lại về hành vi không được hình ảnh thể hiện.\n\nSuy luận và chuẩn bị kết quả\n\nHướng dẫn suy luận Muse Spark cung cấp các mức nỗ lực minimal, low, medium, high và xhigh cho phiên bản này. Max chỉ dành cho Standard 1.3 và không hỗ trợ tắt suy luận bằng none. Không có thiết lập tường minh, mô hình vẫn sử dụng mức suy luận do mô hình quyết định. Vì vậy, việc trích xuất nhỏ và vấn đề trực quan hoặc lập trình nhiều bước có thể có lựa chọn nỗ lực khác nhau, đồng thời giữ nguyên danh tính 1.2 Contributor.\n\nNgân sách đầu ra bao gồm cả suy luận nội bộ và văn bản hiển thị. Suy luận thô là riêng tư, nên yêu cầu phần giải thích hoặc sản phẩm cuối người dùng cần thay vì chờ dấu vết nền tảng. Đặt độ dài câu trả lời và các trường của nhiệm vụ theo những gì sẽ được kiểm tra sau đó.\n\nĐối với so sánh tài liệu, yêu cầu phát biểu nguồn, trang của nó, điều kiện nó xác lập và mọi mâu thuẫn. Đối với bản mẫu mã, chỉ rõ đầu vào được chấp nhận, kết quả mong đợi và giao diện cần giữ. Yêu cầu đoạn đề xuất riêng khỏi các giả định và đầu vào ví dụ. Các yêu cầu này xác định kết quả có thể đánh giá thay vì thử nghiệm mở không có tiêu chí hoàn thành.\n\nThử nghiệm có công cụ hỗ trợ\n\nSử dụng công cụ do nhà phát triển định nghĩa tuân theo vòng lặp giữa mô hình và ứng dụng. Ứng dụng mô tả hàm, mô hình chọn thao tác và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi và trả lại kết quả. Tra cứu có thể cung cấp thông tin tham khảo; công cụ thực thi có thể cung cấp điều đã xảy ra khi mã đề xuất chạy. Giữ thao tác gốc và kết quả trả về gắn với nhau trước khi yêu cầu câu trả lời tiếp theo.\n\nThông báo dòng 1.2 nhấn mạnh việc dùng công cụ để kiểm tra kỹ hơn đầu vào trực quan và sản phẩm được tạo. Điều đó nghĩa là môi trường cung cấp thao tác kiểm tra hoặc kết xuất. Chỉ đề xuất văn bản không phải trang đã kết xuất hoặc tương tác đã thực thi. Định nghĩa điều các công cụ trả về để mô hình có thể nối phản hồi với yêu cầu thực tế.\n\nĐầu ra có cấu trúc có thể tổ chức phát hiện của thử nghiệm vào schema được cung cấp. Định nghĩa tên trường, kiểu bắt buộc và cách xử lý giá trị thiếu, giữ định danh nguồn bên cạnh thông tin được trích xuất. Bản ghi hợp lệ về cú pháp và cách diễn giải đúng là hai thuộc tính khác nhau; giữ tài liệu gốc sẵn có để kiểm tra thuộc tính sau.\n\nGiới hạn phiên bản và tính liên tục\n\nQuy trình trò chuyện thông thường của nhà sản xuất không trả lại ngữ cảnh suy luận riêng tư để bên gọi bên ngoài phát lại. Giữ lịch sử hiển thị, dữ kiện nguồn và kết quả công cụ khi tiếp tục thử nghiệm, đồng thời chỉ sử dụng cơ chế liên tục được tài liệu hóa cho giao diện được kết nối. Log probabilities không được hỗ trợ cho Muse Spark, nên không nên coi chúng là điểm tin cậy tích hợp của trường được trích xuất.\n\nBảng ngữ cảnh và phương thức được công bố thuộc phiên bản 1.2 mang tên này; nó không nên kế thừa thiết lập max hoặc hạn chế âm thanh của 1.3. Các nguồn đã đọc không nêu dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra tối đa riêng ngoài ngữ cảnh. Giữ rõ mục tiêu bản mẫu, tài liệu và kết quả văn bản có thể kiểm tra, đồng thời giữ danh tính Contributor cùng kết quả thực tế do các công cụ của nó trả về.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Prototype a bounded state reducer\n\nPropose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.meta/muse-spark-1.2-contributorMuse Spark 1.2 Contributor là phiên bản suy luận có tên riêng của Meta dành cho quy trình tác tử tạo mẫu và thử nghiệm. Meta tài liệu hóa ngữ cảnh 1,048,576 token và đầu vào đa phương thức với đầu ra văn bản; phiên bản này giữ danh tính và các mức suy luận riêng, không có max của 1.3 Standard.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Muse Spark 1.2 Contributor là phiên bản thử nghiệm và tạo mẫu trong dòng suy luận Muse Spark 1.2 của Meta. Giữ định danh Contributor tách biệt với Standard 1.2 và các phiên bản 1.3 về sau. Tài liệu dòng của nhà sản xuất mô tả công việc tác tử, trợ lý phần mềm, suy luận đa phương thức, sử dụng công cụ và kết quả văn bản có cấu trúc; tài liệu không xác lập bảo đảm hiệu năng riêng của Contributor từ các trình diễn Standard.
Đầu vào và ngữ cảnh được tài liệu hóa
Nhà sản xuất liệt kê văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF là các phương thức đầu vào của phiên bản 1.2, văn bản là đầu ra, với ngữ cảnh 1,048,576 token. Bảng đó xác định phạm vi mô hình được nhà sản xuất tài liệu hóa. Kết quả có thể là phần giải thích viết, phát hiện có cấu trúc hoặc mã đề xuất; kết xuất giao diện, tạo bản ghi hoặc thực hiện hành động bên ngoài khác cần thành phần ứng dụng.
Đối với bản mẫu, chọn một nhiệm vụ đã xác định và cung cấp tài liệu cần để kiểm tra kết quả. Ảnh chụp màn hình có thể đi cùng yêu cầu về một tương tác cụ thể. PDF có thể cung cấp các phát biểu cần so sánh hoặc trích xuất. Video có thể thể hiện trình tự nhìn thấy cần mô tả, còn câu hỏi nghe nhìn cần xác định chi tiết lời nói hoặc trực quan nào quan trọng. Gắn nhãn từng nguồn và yêu cầu bằng chứng hỗ trợ câu trả lời.
Bản phát hành 1.2 mô tả thế mạnh của dòng trong chuyển tài liệu trực quan thành mã và suy luận về biểu đồ hoặc cảnh. Áp dụng chúng như các lĩnh vực nhiệm vụ thay vì khẳng định phiên bản Contributor này tái hiện mọi trình diễn Standard. Yêu cầu thực dụng có thể đề nghị các yếu tố bố cục nhìn thấy trong ảnh chụp màn hình, triển khai đề xuất và các câu hỏi còn lại về hành vi không được hình ảnh thể hiện.
Suy luận và chuẩn bị kết quả
Hướng dẫn suy luận Muse Spark cung cấp các mức nỗ lực minimal, low, medium, high và xhigh cho phiên bản này. Max chỉ dành cho Standard 1.3 và không hỗ trợ tắt suy luận bằng none. Không có thiết lập tường minh, mô hình vẫn sử dụng mức suy luận do mô hình quyết định. Vì vậy, việc trích xuất nhỏ và vấn đề trực quan hoặc lập trình nhiều bước có thể có lựa chọn nỗ lực khác nhau, đồng thời giữ nguyên danh tính 1.2 Contributor.
Ngân sách đầu ra bao gồm cả suy luận nội bộ và văn bản hiển thị. Suy luận thô là riêng tư, nên yêu cầu phần giải thích hoặc sản phẩm cuối người dùng cần thay vì chờ dấu vết nền tảng. Đặt độ dài câu trả lời và các trường của nhiệm vụ theo những gì sẽ được kiểm tra sau đó.
Đối với so sánh tài liệu, yêu cầu phát biểu nguồn, trang của nó, điều kiện nó xác lập và mọi mâu thuẫn. Đối với bản mẫu mã, chỉ rõ đầu vào được chấp nhận, kết quả mong đợi và giao diện cần giữ. Yêu cầu đoạn đề xuất riêng khỏi các giả định và đầu vào ví dụ. Các yêu cầu này xác định kết quả có thể đánh giá thay vì thử nghiệm mở không có tiêu chí hoàn thành.
Thử nghiệm có công cụ hỗ trợ
Sử dụng công cụ do nhà phát triển định nghĩa tuân theo vòng lặp giữa mô hình và ứng dụng. Ứng dụng mô tả hàm, mô hình chọn thao tác và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi và trả lại kết quả. Tra cứu có thể cung cấp thông tin tham khảo; công cụ thực thi có thể cung cấp điều đã xảy ra khi mã đề xuất chạy. Giữ thao tác gốc và kết quả trả về gắn với nhau trước khi yêu cầu câu trả lời tiếp theo.
Thông báo dòng 1.2 nhấn mạnh việc dùng công cụ để kiểm tra kỹ hơn đầu vào trực quan và sản phẩm được tạo. Điều đó nghĩa là môi trường cung cấp thao tác kiểm tra hoặc kết xuất. Chỉ đề xuất văn bản không phải trang đã kết xuất hoặc tương tác đã thực thi. Định nghĩa điều các công cụ trả về để mô hình có thể nối phản hồi với yêu cầu thực tế.
Đầu ra có cấu trúc có thể tổ chức phát hiện của thử nghiệm vào schema được cung cấp. Định nghĩa tên trường, kiểu bắt buộc và cách xử lý giá trị thiếu, giữ định danh nguồn bên cạnh thông tin được trích xuất. Bản ghi hợp lệ về cú pháp và cách diễn giải đúng là hai thuộc tính khác nhau; giữ tài liệu gốc sẵn có để kiểm tra thuộc tính sau.
Giới hạn phiên bản và tính liên tục
Quy trình trò chuyện thông thường của nhà sản xuất không trả lại ngữ cảnh suy luận riêng tư để bên gọi bên ngoài phát lại. Giữ lịch sử hiển thị, dữ kiện nguồn và kết quả công cụ khi tiếp tục thử nghiệm, đồng thời chỉ sử dụng cơ chế liên tục được tài liệu hóa cho giao diện được kết nối. Log probabilities không được hỗ trợ cho Muse Spark, nên không nên coi chúng là điểm tin cậy tích hợp của trường được trích xuất.
Bảng ngữ cảnh và phương thức được công bố thuộc phiên bản 1.2 mang tên này; nó không nên kế thừa thiết lập max hoặc hạn chế âm thanh của 1.3. Các nguồn đã đọc không nêu dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra tối đa riêng ngoài ngữ cảnh. Giữ rõ mục tiêu bản mẫu, tài liệu và kết quả văn bản có thể kiểm tra, đồng thời giữ danh tính Contributor cùng kết quả thực tế do các công cụ của nó trả về.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn meta/muse-spark-1.2-contributor | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0004 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0004 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.2-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-1.2-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-1.2-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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
meta/muse-spark-1.2-contributorMuse Spark 1.2 Contributor là phiên bản suy luận có tên riêng của Meta dành cho quy trình tác tử tạo mẫu và thử nghiệm. Meta tài liệu hóa ngữ cảnh 1,048,576 token và đầu vào đa phương thức với đầu ra văn bản; phiên bản này giữ danh tính và các mức suy luận riêng, không có max của 1.3 Standard.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Muse Spark 1.2 Contributor là phiên bản thử nghiệm và tạo mẫu trong dòng suy luận Muse Spark 1.2 của Meta. Giữ định danh Contributor tách biệt với Standard 1.2 và các phiên bản 1.3 về sau. Tài liệu dòng của nhà sản xuất mô tả công việc tác tử, trợ lý phần mềm, suy luận đa phương thức, sử dụng công cụ và kết quả văn bản có cấu trúc; tài liệu không xác lập bảo đảm hiệu năng riêng của Contributor từ các trình diễn Standard.
Đầu vào và ngữ cảnh được tài liệu hóa
Nhà sản xuất liệt kê văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF là các phương thức đầu vào của phiên bản 1.2, văn bản là đầu ra, với ngữ cảnh 1,048,576 token. Bảng đó xác định phạm vi mô hình được nhà sản xuất tài liệu hóa. Kết quả có thể là phần giải thích viết, phát hiện có cấu trúc hoặc mã đề xuất; kết xuất giao diện, tạo bản ghi hoặc thực hiện hành động bên ngoài khác cần thành phần ứng dụng.
Đối với bản mẫu, chọn một nhiệm vụ đã xác định và cung cấp tài liệu cần để kiểm tra kết quả. Ảnh chụp màn hình có thể đi cùng yêu cầu về một tương tác cụ thể. PDF có thể cung cấp các phát biểu cần so sánh hoặc trích xuất. Video có thể thể hiện trình tự nhìn thấy cần mô tả, còn câu hỏi nghe nhìn cần xác định chi tiết lời nói hoặc trực quan nào quan trọng. Gắn nhãn từng nguồn và yêu cầu bằng chứng hỗ trợ câu trả lời.
Bản phát hành 1.2 mô tả thế mạnh của dòng trong chuyển tài liệu trực quan thành mã và suy luận về biểu đồ hoặc cảnh. Áp dụng chúng như các lĩnh vực nhiệm vụ thay vì khẳng định phiên bản Contributor này tái hiện mọi trình diễn Standard. Yêu cầu thực dụng có thể đề nghị các yếu tố bố cục nhìn thấy trong ảnh chụp màn hình, triển khai đề xuất và các câu hỏi còn lại về hành vi không được hình ảnh thể hiện.
Suy luận và chuẩn bị kết quả
Hướng dẫn suy luận Muse Spark cung cấp các mức nỗ lực minimal, low, medium, high và xhigh cho phiên bản này. Max chỉ dành cho Standard 1.3 và không hỗ trợ tắt suy luận bằng none. Không có thiết lập tường minh, mô hình vẫn sử dụng mức suy luận do mô hình quyết định. Vì vậy, việc trích xuất nhỏ và vấn đề trực quan hoặc lập trình nhiều bước có thể có lựa chọn nỗ lực khác nhau, đồng thời giữ nguyên danh tính 1.2 Contributor.
Ngân sách đầu ra bao gồm cả suy luận nội bộ và văn bản hiển thị. Suy luận thô là riêng tư, nên yêu cầu phần giải thích hoặc sản phẩm cuối người dùng cần thay vì chờ dấu vết nền tảng. Đặt độ dài câu trả lời và các trường của nhiệm vụ theo những gì sẽ được kiểm tra sau đó.
Đối với so sánh tài liệu, yêu cầu phát biểu nguồn, trang của nó, điều kiện nó xác lập và mọi mâu thuẫn. Đối với bản mẫu mã, chỉ rõ đầu vào được chấp nhận, kết quả mong đợi và giao diện cần giữ. Yêu cầu đoạn đề xuất riêng khỏi các giả định và đầu vào ví dụ. Các yêu cầu này xác định kết quả có thể đánh giá thay vì thử nghiệm mở không có tiêu chí hoàn thành.
Thử nghiệm có công cụ hỗ trợ
Sử dụng công cụ do nhà phát triển định nghĩa tuân theo vòng lặp giữa mô hình và ứng dụng. Ứng dụng mô tả hàm, mô hình chọn thao tác và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi và trả lại kết quả. Tra cứu có thể cung cấp thông tin tham khảo; công cụ thực thi có thể cung cấp điều đã xảy ra khi mã đề xuất chạy. Giữ thao tác gốc và kết quả trả về gắn với nhau trước khi yêu cầu câu trả lời tiếp theo.
Thông báo dòng 1.2 nhấn mạnh việc dùng công cụ để kiểm tra kỹ hơn đầu vào trực quan và sản phẩm được tạo. Điều đó nghĩa là môi trường cung cấp thao tác kiểm tra hoặc kết xuất. Chỉ đề xuất văn bản không phải trang đã kết xuất hoặc tương tác đã thực thi. Định nghĩa điều các công cụ trả về để mô hình có thể nối phản hồi với yêu cầu thực tế.
Đầu ra có cấu trúc có thể tổ chức phát hiện của thử nghiệm vào schema được cung cấp. Định nghĩa tên trường, kiểu bắt buộc và cách xử lý giá trị thiếu, giữ định danh nguồn bên cạnh thông tin được trích xuất. Bản ghi hợp lệ về cú pháp và cách diễn giải đúng là hai thuộc tính khác nhau; giữ tài liệu gốc sẵn có để kiểm tra thuộc tính sau.
Giới hạn phiên bản và tính liên tục
Quy trình trò chuyện thông thường của nhà sản xuất không trả lại ngữ cảnh suy luận riêng tư để bên gọi bên ngoài phát lại. Giữ lịch sử hiển thị, dữ kiện nguồn và kết quả công cụ khi tiếp tục thử nghiệm, đồng thời chỉ sử dụng cơ chế liên tục được tài liệu hóa cho giao diện được kết nối. Log probabilities không được hỗ trợ cho Muse Spark, nên không nên coi chúng là điểm tin cậy tích hợp của trường được trích xuất.
Bảng ngữ cảnh và phương thức được công bố thuộc phiên bản 1.2 mang tên này; nó không nên kế thừa thiết lập max hoặc hạn chế âm thanh của 1.3. Các nguồn đã đọc không nêu dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra tối đa riêng ngoài ngữ cảnh. Giữ rõ mục tiêu bản mẫu, tài liệu và kết quả văn bản có thể kiểm tra, đồng thời giữ danh tính Contributor cùng kết quả thực tế do các công cụ của nó trả về.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn meta/muse-spark-1.2-contributor | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Phí |
|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0004 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.0002 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.0004 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.000004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.2-contributor",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-1.2-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-1.2-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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Prototype a bounded state reducer\n\nPropose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.