Source: https://ailoot.ai/models/vi/meta-muse-spark-1-2/
Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/meta-muse-spark-1-2/
Language: vi

# Meta: Muse Spark 1.2

[Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/meta-muse-spark-1-2/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/meta-muse-spark-1-2/facts.json)

## [Meta: Muse Spark 1.2](https://ailoot.ai/models/vi/meta-muse-spark-1-2/)

Muse Spark 1.2 là mô hình suy luận đa phương thức của Meta, chú trọng lập trình từ hình ảnh, biểu đồ và hiểu nghe nhìn. Mô hình có thể chuyển hình ảnh hoặc video được cung cấp thành mã web và trò chơi đề xuất thông qua công cụ được kết nối, với đầu ra văn bản và ngữ cảnh 1,048,576 token do nhà sản xuất công bố.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/vi/meta-muse-spark-1-2/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/vi/meta-muse-spark-1-2/#method-1)

Về mô hình

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 là bản cập nhật chú trọng lập trình của Muse Spark 1.1 từ Meta, nhấn mạnh hiểu đa phương thức và suy luận trực quan. Các trình diễn của nhà sản xuất kết nối hình ảnh, video với sản phẩm số như trang web và trò chơi, còn bảng mô hình liệt kê ngữ cảnh 1,048,576 token cùng đầu ra văn bản. Mục này đề cập Standard 1.2, khác với Contributor 1.2 và 1.3 về sau.

Lập trình từ hình ảnh

Bản phát hành mô tả chuyển bố cục, thứ bậc và phong cách trực quan thành mã hoạt động, rồi kiểm tra sản phẩm thu được thông qua công cụ. Đối với nhiệm vụ hữu ích, cung cấp hình ảnh hoặc đoạn video cùng hành vi cần triển khai. Ảnh chụp màn hình có thể thể hiện diện mạo nhưng để các tương tác chưa được chỉ rõ, nên nêu các điều khiển, trạng thái và phản ứng mong đợi với hành động người dùng mà kết quả cần có.

Yêu cầu riêng cấu trúc nhìn thấy, triển khai đề xuất và các giả định. Chẳng hạn, nhiệm vụ tái dựng trang có thể yêu cầu những phần mang tên và các quan hệ trực quan được thể hiện trong tham chiếu, rồi yêu cầu mã cho một tương tác xác định. Kết xuất và kiểm tra hoạt động của mã đó cần môi trường được kết nối; ảnh chụp màn hình hoặc phản hồi thực thi thu được có thể trở thành đầu vào cho lần sửa tiếp theo.

Nhà sản xuất nêu khả năng hiểu biểu đồ và suy luận trực quan ngoài tạo mã. Giữ các trục, đơn vị và nhãn trong biểu đồ, đồng thời yêu cầu quan sát hỗ trợ mỗi kết luận. Với sơ đồ, xác định quan hệ cần giải thích và nhãn nguồn cần giữ. Với ảnh tài liệu, phân biệt việc chép lại cách diễn đạt nhìn thấy với tóm tắt hoặc diễn giải.

Quy trình không gian và nghe nhìn

Thông báo 1.2 cũng bàn về biến thể robot chuyên biệt và hệ thống lập kế hoạch/hành động hai tầng. Đây là những thành phần thử nghiệm riêng: mô hình cấp cao suy luận về cảnh và nhiệm vụ con, còn chính sách thị giác-ngôn ngữ-hành động riêng thực hiện hành động cấp thấp. Không nên mô tả mô hình Standard đầu ra văn bản là bộ chấp hành robot chỉ vì bản phát hành của dòng chứa trình diễn đó.

Đối với phiên bản Standard, bảng mô hình tài liệu hóa văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF là đầu vào. Nhiệm vụ nghe nhìn có thể hỏi sự kiện hoặc điều kiện được nói liên quan đến câu hỏi và trả lại bản tường thuật theo trình tự, dựa trên tài liệu hỗ trợ. Xác định đoạn liên quan và hình thức câu trả lời thay vì yêu cầu tóm tắt không định hướng mọi phương thức.

Các ví dụ của nhà sản xuất kết hợp hiểu video, chú thích chi tiết và kiểm tra có công cụ hỗ trợ. Quy trình thực tế có thể so sánh trình diễn với quy trình viết, yêu cầu điểm khớp và khác biệt nhìn thấy, rồi chuẩn bị kết quả văn bản cho bước ứng dụng sau. Văn xuôi được tạo, mã và phát hiện có cấu trúc là đầu ra được tài liệu hóa; tạo hình ảnh hoặc giọng nói thuộc các thành phần có tên riêng.

Thiết lập suy luận và ngữ cảnh

Muse Spark suy luận nội bộ trước khi tạo văn bản hiển thị. Các mức nỗ lực được tài liệu hóa áp dụng cho 1.2 là minimal, low, medium, high và xhigh. Max thuộc Standard 1.3 và none không phải cách tắt suy luận được hỗ trợ. Khi không chỉ rõ mức nỗ lực, mô hình sử dụng mức do mô hình quyết định.

Ngữ cảnh 1,048,576 token có thể giữ tài liệu nguồn liên quan và hội thoại, nhưng mục tiêu và sản phẩm cuối vẫn cần được xác định. Với nhiệm vụ tài liệu dài, xác định câu hỏi, gắn nhãn mỗi nguồn và giữ vị trí của nó bên cạnh thông tin được trích xuất. Token suy luận và câu trả lời hiển thị dùng chung ngân sách đầu ra, nên dành đủ chỗ cho phần giải thích hoặc mã mà nhiệm vụ thực sự cần.

Suy luận nội bộ thô không được hiển thị như văn bản thông thường. Giao diện trò chuyện của nhà sản xuất cũng không chuyển dấu vết riêng tư đọc được qua các lượt cho bên gọi bên ngoài; giữ tin nhắn hiển thị, nguồn và kết quả công cụ trả về cần cho lượt tiếp theo. Log probabilities không được hỗ trợ, nên mô hình không cung cấp tính năng đó làm thước đo độ tin cậy cho các kết luận.

Công cụ và sản phẩm có cấu trúc

Ứng dụng mô tả các hàm của nhà phát triển, mô hình tạo lệnh gọi đề xuất và đối số, còn ứng dụng thực thi rồi trả lại kết quả cho từng lệnh gọi. Sau đó, mô hình có thể kiểm tra phản hồi thực tế và chọn bước tiếp theo. Việc bản phát hành nhấn mạnh xem xét cả đầu vào trực quan và sản phẩm được tạo phụ thuộc vào việc những công cụ đó là một phần của môi trường.

Đầu ra có cấu trúc có thể ràng buộc văn bản theo JSON schema đã định. Bản ghi trích xuất trực quan có thể chứa hình ảnh nguồn, vật thể hoặc nhãn, giá trị quan sát và cách diễn giải. Đánh giá lập trình có thể xác định ký hiệu bị ảnh hưởng, điểm không khớp và thay đổi đề xuất. Chế độ nghiêm ngặt của nhà sản xuất yêu cầu gốc là đối tượng thuần, mọi thuộc tính được liệt kê đều bắt buộc và tắt thuộc tính bổ sung; schema đệ quy bị từ chối.

Xác định tính đúng đắn của sản phẩm theo nghĩa thực tế: những chi tiết nguồn nó phải giữ, cách tương tác nên hoạt động và phản hồi trả về nào sẽ xác lập hành vi đó. Các nguồn đã đọc không cung cấp dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra tối đa độc lập ngoài ngữ cảnh mô hình. Giữ phiên bản Standard 1.2 và sự khác biệt giữa sản phẩm văn bản đề xuất với kết quả thực thi hoặc kết xuất được dùng để kiểm tra nó.

Tác vụ thực tế

### Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

```
Implement a specified responsive layout

Draft semantic HTML and CSS for a product comparison section with a title, introduction and three feature columns. At narrow widths, stack the columns in the same reading order. Each column needs a heading and three bullet points. Use the placeholder copy supplied in your code and explain the breakpoint choice; return source only, without claiming a rendered result.
```

#### Kết quả mong đợi

```
A bounded HTML/CSS section and a short explanation of stacking behavior and reading order.
```

#### Kiểm tra kết quả

```
At the proposed narrow breakpoint, the DOM order and visual order match and no horizontal overflow is introduced.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `meta/muse-spark-1.2`

[`meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=chat)

Meta /`meta/muse-spark-1.2`

### Bắt đầu

Muse Spark 1.2 là mô hình suy luận đa phương thức của Meta, chú trọng lập trình từ hình ảnh, biểu đồ và hiểu nghe nhìn. Mô hình có thể chuyển hình ảnh hoặc video được cung cấp thành mã web và trò chơi đề xuất thông qua công cụ được kết nối, với đầu ra văn bản và ngữ cảnh 1,048,576 token do nhà sản xuất công bố.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản

Kết quả

Văn bản

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Đầu vào

`text`

Đầu ra

`text`

Định dạng đầu ra

json hoặc SSE

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn meta/muse-spark-1.2 | Mặc định— |
| Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
| Trường`messages[].role` | Loại`string` | 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— |
| Trường`messages[].content` | Loại`string\|content_part[]\|null` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].tool_calls` | Loại`tool_call[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].tool_call_id` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
| Trường`messages[].name` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].reasoning_content` | Loại`string` | 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— |
| Trường`messages[].reasoning_details` | Loại`object\|array` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`max_completion_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
| Trường`stream_options.include_usage` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`temperature` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`top_p` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`stop` | Loại`string\|string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools` | Loại`function_tool[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools[].type` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.name` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.description` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`tools[].function.parameters` | Loại`JSON_schema` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`tool_choice` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`parallel_tool_calls` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`response_format` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`reasoning_effort` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`reasoning` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`service_tier` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`instructions` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
| Trường`functions` | Loại`function[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`function_call` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`prompt_cache_options` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
| Trường`modalities` | Loại`string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
| Trường`provider` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
| Trường`cache_control.ttl` | Loại`string` | 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— |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**Văn bản** · Văn bản UTF8

`messages[].content`

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext |
| Tham số`messages` | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
| Tham số`file_material` | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
| Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Tham số`control_scope` | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
| Tham số`output_modalities` | Hợp đồngtext |
| Tham số`hosted_operations` | Hợp đồngfalse |
| Tham số`multimodal_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.

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức độ suy luận · cao

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận cao

Mức độ suy luận · thấp

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận thấp

Mức độ suy luận · trung bình

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận trung bình

Mức độ suy luận · tối thiểu

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận tối thiểu

Mức độ suy luận · xhigh

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận là xhigh

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

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 **$0.0025** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0085** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.0003** / 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 **$0.0025** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0085** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.0003** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKLuồng Python

```bash
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-1.2", "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
```

```python
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-1.2',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"))
```

```python
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-1.2',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")
```

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json hoặc SSE

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

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.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`choices[].index` | Loạiinteger |
| Trường`choices[].message.content` | Loạistring\|null |
| Trường`choices[].message.tool_calls` | Loạitool\_call\[\] |
| Trường`choices[].message.reasoning_content` | Loạistring |
| Trường`choices[].message.reasoning_details` | Loạiobject\|array |
| Trường`choices[].finish_reason` | Loạistring\|null |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| 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. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=chat)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `meta/muse-spark-1.2`

[`meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=messages)

Meta /`meta/muse-spark-1.2`

### Bắt đầu

Muse Spark 1.2 là mô hình suy luận đa phương thức của Meta, chú trọng lập trình từ hình ảnh, biểu đồ và hiểu nghe nhìn. Mô hình có thể chuyển hình ảnh hoặc video được cung cấp thành mã web và trò chơi đề xuất thông qua công cụ được kết nối, với đầu ra văn bản và ngữ cảnh 1,048,576 token do nhà sản xuất công bố.

Đầu vào được chấp nhận

Văn bản

Kết quả

json · sse

### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Đầu vào

`text`

Đầu ra

`json`, `sse`

Định dạng đầu ra

JSON hoặc SSE

| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn meta/muse-spark-1.2 | Mặc định— |
| Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
| Trường`messages[].content` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
| Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |

Tổ hợp tư liệu đầu vào

**Văn bản** · Văn bản UTF-8

`Chuỗi messages[].content`

Tham số phương thức và vòng đời

| Tham số | Hợp đồng |
| --- | --- |
| Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json |
| Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages, max\_tokens |
| Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream |
| Tham số`material_types` | Hợp đồngtext |
| Tham số`text_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`

### Bảng giá

Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.

Chế độ nhanh

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ nhanh

Chế độ Flex

Mức giá tiêu chuẩn Khi chọn chế độ flex

Mức độ suy luận tối đa

Mức giá tiêu chuẩn Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

Mức độ suy luận · cao

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận cao

Mức độ suy luận · thấp

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận thấp

Mức độ suy luận · trung bình

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận trung bình

Mức độ suy luận · tối thiểu

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận tối thiểu

Mức độ suy luận · xhigh

Mức giá tiêu chuẩn Khi mức độ suy luận là xhigh

#### Mức phí Ailoot

#### Giá theo cấu hình

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 **$0.0025** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0085** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.0003** / 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 **$0.0025** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0085** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0.0003** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/)

### Ví dụ yêu cầu

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ

```json
{
  "model": "meta/muse-spark-1.2",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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-1.2', '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
```

```python
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-1.2', '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))
```

### Nhận và lưu kết quả

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON hoặc SSE

##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất

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.

##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc

Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.

Trường phản hồi

| Trường | Loại |
| --- | --- |
| Trường`id` | Loạistring |
| Trường`model` | Loạistring |
| Trường`content[]` | Loạitext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Trường`stop_reason` | Loạistring\|null |
| Trường`usage` | Loạiobject |

Lỗi và bước tiếp theo

| 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. |

### Bí danh

#### Bí danh mô hình

**Ailoot Ultra** [`meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=messages)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`meta/muse-spark-1.2`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=meta%2Fmuse-spark-1.2&route=Ultra&caller=meta%2Fmuse-spark-1.2&fmt=messages)

FAQ · Meta: Muse Spark 1.2

Có những đầu vào và kết quả nào?

`POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.2`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `meta/muse-spark-1.2`: `text` → `json`, `sse`

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

`POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.2`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `meta/muse-spark-1.2`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Áp dụng những giới hạn nào?

`POST /v1/chat/completions` · `meta/muse-spark-1.2`: `messages.min_items`: `1`

Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn.

## Công ty và danh mục dự án của công ty

Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.

## Mua token với giá ưu đãi.

Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token.

Thuê bao

Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn.

Mã giảm đến 50%

Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng.

Chi phí trong lịch sử

Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu.

[Chọn gói thuê bao](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/subscriptions/) · [Xem giá mô hình](https://ailoot.ai/models/vi/)

## Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán.

SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại.

Ứng dụng thương mại

Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ.

Giấy phép bán lại

Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản.

Tài liệu trên website

Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối.

[Yêu cầu giấy phép bán lại](mailto:support@ailoot.ai) · [Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=vi)

## Ailoot · Công ty và danh mục dự án của công ty





Ailoot dựa trên kinh nghiệm vận hành tích lũy, cơ sở khách hàng lớn, dịch vụ ổn định và việc kiểm soát KPI liên tục.





Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng.





Ailoot áp dụng kinh nghiệm vận hành này để cung cấp quyền truy cập API vào các tính năng AI trong sản phẩm của khách hàng, tác tử, ứng dụng và quy trình tự động hóa.