Muse Spark 1.3 Contributor là phiên bản có tên riêng trong dòng Muse Spark của Meta, dành cho tạo mẫu và thử nghiệm. Dòng này được thiết kế cho công việc tác tử và lập trình: vòng lặp công cụ nhiều bước, trợ lý phần mềm và suy luận trên lượng tài liệu nguồn đáng kể. Giữ tên Contributor khi chọn phiên bản thay vì coi nó là mục Standard 1.3 với mọi thiết lập được chuyển sang nguyên vẹn.
Đầu vào và ngữ cảnh
Bảng mô hình chính thức liệt kê văn bản, hình ảnh, video và PDF là đầu vào, văn bản là đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 1,048,576 token. Nhiệm vụ có thể kết hợp yêu cầu viết, ảnh chụp màn hình, đoạn video liên quan hoặc các trang tài liệu và yêu cầu phần giải thích bằng văn bản, phát hiện có cấu trúc hoặc mã đề xuất. Kết quả văn bản của mô hình có thể trở thành sản phẩm trong ứng dụng bao quanh; kết xuất trang hoặc thực thi mã cần môi trường ứng dụng đó.
Xác định từng nguồn và vai trò của nó trước khi yêu cầu kết quả. Nhiệm vụ tạo mẫu giao diện có thể kết hợp ảnh chụp màn hình với hành vi mong muốn và đoạn mã hiện có. Yêu cầu những khác biệt nhìn thấy, thay đổi triển khai đề xuất và các giả định vẫn cần làm rõ. Nhiệm vụ tài liệu có thể định nghĩa các trường cần trích xuất và yêu cầu trang hoặc đoạn hỗ trợ bên cạnh mỗi phát hiện.
Nhà sản xuất lưu ý khả năng hiểu âm thanh trong phiên bản 1.3 chưa được hỗ trợ đầy đủ và có thể cho phản hồi suy giảm chất lượng. Coi đây là hạn chế riêng của phiên bản thay vì chép khả năng âm thanh của Muse Spark 1.2 hoặc mô hình chép lời mang tên riêng vào mô tả này.
Mức suy luận và ngân sách câu trả lời
Muse Spark tạo suy luận nội bộ trước câu trả lời hiển thị. Các mức nỗ lực được tài liệu hóa áp dụng ở đây là minimal, low, medium, high và xhigh. Mức max thuộc riêng Standard Muse Spark 1.3 và không có cho các mô hình Contributor. Không hỗ trợ tắt suy luận bằng none; bỏ thiết lập vẫn để mô hình suy luận ở mức do mô hình quyết định.
Ngân sách token đầu ra bao gồm cả suy luận nội bộ và văn bản hiển thị. Vì vậy, yêu cầu kết quả viết dài cần chỗ cho cả hai, đặc biệt ở mức nỗ lực suy luận cao hơn. Suy luận nội bộ thô được giữ riêng tư và log probabilities không được hỗ trợ làm thước đo độ tin cậy. Yêu cầu phần giải thích, các trường hoặc mã cuối mà nhiệm vụ cần, thay vì giả định dấu vết suy luận nền tảng sẽ được trả lại dưới dạng văn bản đọc được.
Đối với thử nghiệm trích xuất hoặc định dạng có trọng tâm, định nghĩa bản ghi chính xác và tài liệu nguồn. Đối với vấn đề lập trình hoặc trực quan nhiều bước, xác định các quyết định trung gian và sản phẩm cuối. Nỗ lực suy luận cao hơn thay đổi phần phân bổ cho suy luận; tự nó không xác định điều gì tạo thành kết quả hoàn tất, hữu ích.
Công cụ và phát hiện có cấu trúc
Tài liệu Muse Spark của nhà sản xuất mô tả gọi công cụ do nhà phát triển định nghĩa và đầu ra có cấu trúc. Ứng dụng cung cấp định nghĩa công cụ, mô hình quyết định thao tác cần thiết và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi từng lệnh gọi và trả lại kết quả tương ứng. Câu trả lời tiếp theo có thể sử dụng các kết quả đó để quyết định việc cần làm tiếp. Lệnh gọi đề xuất khác với thao tác đã hoàn thành.
Cùng tài liệu đó phân biệt các công cụ tìm kiếm tích hợp được kết nối với các hàm do nhà phát triển định nghĩa. Tìm kiếm hoặc thực thi mã thuộc môi trường công cụ, không phải phương thức nội dung bổ sung của câu trả lời văn bản. Trong bản mẫu, chỉ cung cấp các thao tác liên quan đến câu hỏi và mô tả điều mỗi thao tác trả lại để câu trả lời sau vẫn gắn với thông tin thực sự đã truy xuất hoặc tính toán.
Đối với trích xuất có cấu trúc, chỉ rõ tên trường, thông tin bắt buộc và cách biểu diễn giá trị thiếu. Bản ghi thực tế có thể chứa định danh nguồn, dữ kiện quan sát được, cách diễn giải và câu hỏi vẫn cần làm rõ. Giữ bản ghi riêng khỏi văn xuôi tùy chọn khi ứng dụng phải xử lý các trường một cách tin cậy. Giao diện schema của nhà sản xuất từ chối schema đệ quy và giới hạn lồng nhau ở mười cấp. Chế độ nghiêm ngặt yêu cầu gốc là đối tượng thuần, mọi thuộc tính được liệt kê đều bắt buộc và không cho phép thuộc tính bổ sung. Cấu trúc khớp không xác lập tính đúng đắn của dữ kiện.
Một nhiệm vụ tạo mẫu hữu ích
Chọn một quy trình có thể tạo sản phẩm kiểm tra được. Cung cấp yêu cầu, ví dụ trực quan và mã quyết định hành vi hiện tại. Yêu cầu phép so sánh ngắn, đoạn mã sửa đổi đề xuất và các ví dụ phân biệt hành vi mong đợi với hành vi hiện tại. Đưa vào mọi kết quả tra cứu hoặc thực thi do ứng dụng trả về trước khi yêu cầu giải thích cuối.
Đối với bản mẫu hướng đến tài liệu, cung cấp PDF và câu hỏi cần trả lời, rồi yêu cầu bản tóm tắt gắn nguồn hoặc bảng so sánh. Đối với video, xác định sự kiện hoặc quan hệ trực quan cần xem xét và yêu cầu mô tả theo thứ tự cùng các quan sát hỗ trợ. Xác định độ dài và các phần của câu trả lời cuối để ngữ cảnh lớn của mô hình phục vụ câu hỏi thực tế.
Ranh giới phiên bản và tính liên tục
Contributor vẫn là phiên bản 1.3 mang tên riêng, với ngữ cảnh và kiểu đầu vào được tài liệu hóa. Hướng dẫn suy luận của Meta phân biệt lịch sử hội thoại thông thường với việc giữ suy luận riêng tư qua các lượt: giao diện trò chuyện của nhà sản xuất không trả lại dấu vết riêng tư đó cho bên gọi bên ngoài. Giữ tin nhắn hiển thị, nguồn và kết quả công cụ cần cho lượt tiếp theo thay vì giả định mọi giao diện đều chuyển tiếp suy luận nội bộ.
Các nguồn đã đọc không quy định giới hạn cứng riêng về dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra ngoài cửa sổ ngữ cảnh. Giữ phiên bản, cách chuẩn bị đầu vào và sản phẩm được yêu cầu, đồng thời giữ thực thi công cụ và cung cấp văn bản cuối gắn với các kết quả thực sự thu được trong quy trình tạo mẫu.
", "aboutText": "Muse Spark 1.3 Contributor là phiên bản có tên riêng trong dòng Muse Spark của Meta, dành cho tạo mẫu và thử nghiệm. Dòng này được thiết kế cho công việc tác tử và lập trình: vòng lặp công cụ nhiều bước, trợ lý phần mềm và suy luận trên lượng tài liệu nguồn đáng kể. Giữ tên Contributor khi chọn phiên bản thay vì coi nó là mục Standard 1.3 với mọi thiết lập được chuyển sang nguyên vẹn.\n\nĐầu vào và ngữ cảnh\n\nBảng mô hình chính thức liệt kê văn bản, hình ảnh, video và PDF là đầu vào, văn bản là đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 1,048,576 token. Nhiệm vụ có thể kết hợp yêu cầu viết, ảnh chụp màn hình, đoạn video liên quan hoặc các trang tài liệu và yêu cầu phần giải thích bằng văn bản, phát hiện có cấu trúc hoặc mã đề xuất. Kết quả văn bản của mô hình có thể trở thành sản phẩm trong ứng dụng bao quanh; kết xuất trang hoặc thực thi mã cần môi trường ứng dụng đó.\n\nXác định từng nguồn và vai trò của nó trước khi yêu cầu kết quả. Nhiệm vụ tạo mẫu giao diện có thể kết hợp ảnh chụp màn hình với hành vi mong muốn và đoạn mã hiện có. Yêu cầu những khác biệt nhìn thấy, thay đổi triển khai đề xuất và các giả định vẫn cần làm rõ. Nhiệm vụ tài liệu có thể định nghĩa các trường cần trích xuất và yêu cầu trang hoặc đoạn hỗ trợ bên cạnh mỗi phát hiện.\n\nNhà sản xuất lưu ý khả năng hiểu âm thanh trong phiên bản 1.3 chưa được hỗ trợ đầy đủ và có thể cho phản hồi suy giảm chất lượng. Coi đây là hạn chế riêng của phiên bản thay vì chép khả năng âm thanh của Muse Spark 1.2 hoặc mô hình chép lời mang tên riêng vào mô tả này.\n\nMức suy luận và ngân sách câu trả lời\n\nMuse Spark tạo suy luận nội bộ trước câu trả lời hiển thị. Các mức nỗ lực được tài liệu hóa áp dụng ở đây là minimal, low, medium, high và xhigh. Mức max thuộc riêng Standard Muse Spark 1.3 và không có cho các mô hình Contributor. Không hỗ trợ tắt suy luận bằng none; bỏ thiết lập vẫn để mô hình suy luận ở mức do mô hình quyết định.\n\nNgân sách token đầu ra bao gồm cả suy luận nội bộ và văn bản hiển thị. Vì vậy, yêu cầu kết quả viết dài cần chỗ cho cả hai, đặc biệt ở mức nỗ lực suy luận cao hơn. Suy luận nội bộ thô được giữ riêng tư và log probabilities không được hỗ trợ làm thước đo độ tin cậy. Yêu cầu phần giải thích, các trường hoặc mã cuối mà nhiệm vụ cần, thay vì giả định dấu vết suy luận nền tảng sẽ được trả lại dưới dạng văn bản đọc được.\n\nĐối với thử nghiệm trích xuất hoặc định dạng có trọng tâm, định nghĩa bản ghi chính xác và tài liệu nguồn. Đối với vấn đề lập trình hoặc trực quan nhiều bước, xác định các quyết định trung gian và sản phẩm cuối. Nỗ lực suy luận cao hơn thay đổi phần phân bổ cho suy luận; tự nó không xác định điều gì tạo thành kết quả hoàn tất, hữu ích.\n\nCông cụ và phát hiện có cấu trúc\n\nTài liệu Muse Spark của nhà sản xuất mô tả gọi công cụ do nhà phát triển định nghĩa và đầu ra có cấu trúc. Ứng dụng cung cấp định nghĩa công cụ, mô hình quyết định thao tác cần thiết và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi từng lệnh gọi và trả lại kết quả tương ứng. Câu trả lời tiếp theo có thể sử dụng các kết quả đó để quyết định việc cần làm tiếp. Lệnh gọi đề xuất khác với thao tác đã hoàn thành.\n\nCùng tài liệu đó phân biệt các công cụ tìm kiếm tích hợp được kết nối với các hàm do nhà phát triển định nghĩa. Tìm kiếm hoặc thực thi mã thuộc môi trường công cụ, không phải phương thức nội dung bổ sung của câu trả lời văn bản. Trong bản mẫu, chỉ cung cấp các thao tác liên quan đến câu hỏi và mô tả điều mỗi thao tác trả lại để câu trả lời sau vẫn gắn với thông tin thực sự đã truy xuất hoặc tính toán.\n\nĐối với trích xuất có cấu trúc, chỉ rõ tên trường, thông tin bắt buộc và cách biểu diễn giá trị thiếu. Bản ghi thực tế có thể chứa định danh nguồn, dữ kiện quan sát được, cách diễn giải và câu hỏi vẫn cần làm rõ. Giữ bản ghi riêng khỏi văn xuôi tùy chọn khi ứng dụng phải xử lý các trường một cách tin cậy. Giao diện schema của nhà sản xuất từ chối schema đệ quy và giới hạn lồng nhau ở mười cấp. Chế độ nghiêm ngặt yêu cầu gốc là đối tượng thuần, mọi thuộc tính được liệt kê đều bắt buộc và không cho phép thuộc tính bổ sung. Cấu trúc khớp không xác lập tính đúng đắn của dữ kiện.\n\nMột nhiệm vụ tạo mẫu hữu ích\n\nChọn một quy trình có thể tạo sản phẩm kiểm tra được. Cung cấp yêu cầu, ví dụ trực quan và mã quyết định hành vi hiện tại. Yêu cầu phép so sánh ngắn, đoạn mã sửa đổi đề xuất và các ví dụ phân biệt hành vi mong đợi với hành vi hiện tại. Đưa vào mọi kết quả tra cứu hoặc thực thi do ứng dụng trả về trước khi yêu cầu giải thích cuối.\n\nĐối với bản mẫu hướng đến tài liệu, cung cấp PDF và câu hỏi cần trả lời, rồi yêu cầu bản tóm tắt gắn nguồn hoặc bảng so sánh. Đối với video, xác định sự kiện hoặc quan hệ trực quan cần xem xét và yêu cầu mô tả theo thứ tự cùng các quan sát hỗ trợ. Xác định độ dài và các phần của câu trả lời cuối để ngữ cảnh lớn của mô hình phục vụ câu hỏi thực tế.\n\nRanh giới phiên bản và tính liên tục\n\nContributor vẫn là phiên bản 1.3 mang tên riêng, với ngữ cảnh và kiểu đầu vào được tài liệu hóa. Hướng dẫn suy luận của Meta phân biệt lịch sử hội thoại thông thường với việc giữ suy luận riêng tư qua các lượt: giao diện trò chuyện của nhà sản xuất không trả lại dấu vết riêng tư đó cho bên gọi bên ngoài. Giữ tin nhắn hiển thị, nguồn và kết quả công cụ cần cho lượt tiếp theo thay vì giả định mọi giao diện đều chuyển tiếp suy luận nội bộ.\n\nCác nguồn đã đọc không quy định giới hạn cứng riêng về dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra ngoài cửa sổ ngữ cảnh. Giữ phiên bản, cách chuẩn bị đầu vào và sản phẩm được yêu cầu, đồng thời giữ thực thi công cụ và cung cấp văn bản cuối gắn với các kết quả thực sự thu được trong quy trình tạo mẫu.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Prototype and test a text-only helper\n\nDesign a small Python prototype for an appointment reminder. Input records contain id and minutes_until_start. Return IDs where 0 <= minutes_until_start <= 30, preserving input order. Supply the function and cases at -1, 0, 30 and 31 minutes. Include a short note on assumptions; no calendar connection or reminder sending is available.A self-contained function, boundary-case assertions and explicit assumptions about input fields.Exactly the 0- and 30-minute records qualify, and the function does not send messages or assume calendar access.meta/muse-spark-1.3-contributorMuse Spark 1.3 Contributor là phiên bản suy luận trong dòng tác tử và lập trình của Meta dành cho quy trình tạo mẫu. Nhà sản xuất liệt kê đầu vào văn bản, hình ảnh, video và PDF, đầu ra văn bản cùng ngữ cảnh 1,048,576 token, với các mức suy luận đến xhigh thay vì max của Standard 1.3.
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 1.3 Contributor là phiên bản có tên riêng trong dòng Muse Spark của Meta, dành cho tạo mẫu và thử nghiệm. Dòng này được thiết kế cho công việc tác tử và lập trình: vòng lặp công cụ nhiều bước, trợ lý phần mềm và suy luận trên lượng tài liệu nguồn đáng kể. Giữ tên Contributor khi chọn phiên bản thay vì coi nó là mục Standard 1.3 với mọi thiết lập được chuyển sang nguyên vẹn.
Đầu vào và ngữ cảnh
Bảng mô hình chính thức liệt kê văn bản, hình ảnh, video và PDF là đầu vào, văn bản là đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 1,048,576 token. Nhiệm vụ có thể kết hợp yêu cầu viết, ảnh chụp màn hình, đoạn video liên quan hoặc các trang tài liệu và yêu cầu phần giải thích bằng văn bản, phát hiện có cấu trúc hoặc mã đề xuất. Kết quả văn bản của mô hình có thể trở thành sản phẩm trong ứng dụng bao quanh; kết xuất trang hoặc thực thi mã cần môi trường ứng dụng đó.
Xác định từng nguồn và vai trò của nó trước khi yêu cầu kết quả. Nhiệm vụ tạo mẫu giao diện có thể kết hợp ảnh chụp màn hình với hành vi mong muốn và đoạn mã hiện có. Yêu cầu những khác biệt nhìn thấy, thay đổi triển khai đề xuất và các giả định vẫn cần làm rõ. Nhiệm vụ tài liệu có thể định nghĩa các trường cần trích xuất và yêu cầu trang hoặc đoạn hỗ trợ bên cạnh mỗi phát hiện.
Nhà sản xuất lưu ý khả năng hiểu âm thanh trong phiên bản 1.3 chưa được hỗ trợ đầy đủ và có thể cho phản hồi suy giảm chất lượng. Coi đây là hạn chế riêng của phiên bản thay vì chép khả năng âm thanh của Muse Spark 1.2 hoặc mô hình chép lời mang tên riêng vào mô tả này.
Mức suy luận và ngân sách câu trả lời
Muse Spark tạo suy luận nội bộ trước câu trả lời hiển thị. Các mức nỗ lực được tài liệu hóa áp dụng ở đây là minimal, low, medium, high và xhigh. Mức max thuộc riêng Standard Muse Spark 1.3 và không có cho các mô hình Contributor. Không hỗ trợ tắt suy luận bằng none; bỏ thiết lập vẫn để mô hình suy luận ở mức do mô hình quyết định.
Ngân sách token đầu ra bao gồm cả suy luận nội bộ và văn bản hiển thị. Vì vậy, yêu cầu kết quả viết dài cần chỗ cho cả hai, đặc biệt ở mức nỗ lực suy luận cao hơn. Suy luận nội bộ thô được giữ riêng tư và log probabilities không được hỗ trợ làm thước đo độ tin cậy. Yêu cầu phần giải thích, các trường hoặc mã cuối mà nhiệm vụ cần, thay vì giả định dấu vết suy luận nền tảng sẽ được trả lại dưới dạng văn bản đọc được.
Đối với thử nghiệm trích xuất hoặc định dạng có trọng tâm, định nghĩa bản ghi chính xác và tài liệu nguồn. Đối với vấn đề lập trình hoặc trực quan nhiều bước, xác định các quyết định trung gian và sản phẩm cuối. Nỗ lực suy luận cao hơn thay đổi phần phân bổ cho suy luận; tự nó không xác định điều gì tạo thành kết quả hoàn tất, hữu ích.
Công cụ và phát hiện có cấu trúc
Tài liệu Muse Spark của nhà sản xuất mô tả gọi công cụ do nhà phát triển định nghĩa và đầu ra có cấu trúc. Ứng dụng cung cấp định nghĩa công cụ, mô hình quyết định thao tác cần thiết và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi từng lệnh gọi và trả lại kết quả tương ứng. Câu trả lời tiếp theo có thể sử dụng các kết quả đó để quyết định việc cần làm tiếp. Lệnh gọi đề xuất khác với thao tác đã hoàn thành.
Cùng tài liệu đó phân biệt các công cụ tìm kiếm tích hợp được kết nối với các hàm do nhà phát triển định nghĩa. Tìm kiếm hoặc thực thi mã thuộc môi trường công cụ, không phải phương thức nội dung bổ sung của câu trả lời văn bản. Trong bản mẫu, chỉ cung cấp các thao tác liên quan đến câu hỏi và mô tả điều mỗi thao tác trả lại để câu trả lời sau vẫn gắn với thông tin thực sự đã truy xuất hoặc tính toán.
Đối với trích xuất có cấu trúc, chỉ rõ tên trường, thông tin bắt buộc và cách biểu diễn giá trị thiếu. Bản ghi thực tế có thể chứa định danh nguồn, dữ kiện quan sát được, cách diễn giải và câu hỏi vẫn cần làm rõ. Giữ bản ghi riêng khỏi văn xuôi tùy chọn khi ứng dụng phải xử lý các trường một cách tin cậy. Giao diện schema của nhà sản xuất từ chối schema đệ quy và giới hạn lồng nhau ở mười cấp. Chế độ nghiêm ngặt yêu cầu gốc là đối tượng thuần, mọi thuộc tính được liệt kê đều bắt buộc và không cho phép thuộc tính bổ sung. Cấu trúc khớp không xác lập tính đúng đắn của dữ kiện.
Một nhiệm vụ tạo mẫu hữu ích
Chọn một quy trình có thể tạo sản phẩm kiểm tra được. Cung cấp yêu cầu, ví dụ trực quan và mã quyết định hành vi hiện tại. Yêu cầu phép so sánh ngắn, đoạn mã sửa đổi đề xuất và các ví dụ phân biệt hành vi mong đợi với hành vi hiện tại. Đưa vào mọi kết quả tra cứu hoặc thực thi do ứng dụng trả về trước khi yêu cầu giải thích cuối.
Đối với bản mẫu hướng đến tài liệu, cung cấp PDF và câu hỏi cần trả lời, rồi yêu cầu bản tóm tắt gắn nguồn hoặc bảng so sánh. Đối với video, xác định sự kiện hoặc quan hệ trực quan cần xem xét và yêu cầu mô tả theo thứ tự cùng các quan sát hỗ trợ. Xác định độ dài và các phần của câu trả lời cuối để ngữ cảnh lớn của mô hình phục vụ câu hỏi thực tế.
Ranh giới phiên bản và tính liên tục
Contributor vẫn là phiên bản 1.3 mang tên riêng, với ngữ cảnh và kiểu đầu vào được tài liệu hóa. Hướng dẫn suy luận của Meta phân biệt lịch sử hội thoại thông thường với việc giữ suy luận riêng tư qua các lượt: giao diện trò chuyện của nhà sản xuất không trả lại dấu vết riêng tư đó cho bên gọi bên ngoài. Giữ tin nhắn hiển thị, nguồn và kết quả công cụ cần cho lượt tiếp theo thay vì giả định mọi giao diện đều chuyển tiếp suy luận nội bộ.
Các nguồn đã đọc không quy định giới hạn cứng riêng về dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra ngoài cửa sổ ngữ cảnh. Giữ phiên bản, cách chuẩn bị đầu vào và sản phẩm được yêu cầu, đồng thời giữ thực thi công cụ và cung cấp văn bản cuối gắn với các kết quả thực sự thu được trong quy trình tạo mẫu.
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-1.3-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-1.3-contributor", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.3-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.3-contributor',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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-1.3-contributor
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
meta/muse-spark-1.3-contributorMuse Spark 1.3 Contributor là phiên bản suy luận trong dòng tác tử và lập trình của Meta dành cho quy trình tạo mẫu. Nhà sản xuất liệt kê đầu vào văn bản, hình ảnh, video và PDF, đầu ra văn bản cùng ngữ cảnh 1,048,576 token, với các mức suy luận đến xhigh thay vì max của Standard 1.3.
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 1.3 Contributor là phiên bản có tên riêng trong dòng Muse Spark của Meta, dành cho tạo mẫu và thử nghiệm. Dòng này được thiết kế cho công việc tác tử và lập trình: vòng lặp công cụ nhiều bước, trợ lý phần mềm và suy luận trên lượng tài liệu nguồn đáng kể. Giữ tên Contributor khi chọn phiên bản thay vì coi nó là mục Standard 1.3 với mọi thiết lập được chuyển sang nguyên vẹn.
Đầu vào và ngữ cảnh
Bảng mô hình chính thức liệt kê văn bản, hình ảnh, video và PDF là đầu vào, văn bản là đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 1,048,576 token. Nhiệm vụ có thể kết hợp yêu cầu viết, ảnh chụp màn hình, đoạn video liên quan hoặc các trang tài liệu và yêu cầu phần giải thích bằng văn bản, phát hiện có cấu trúc hoặc mã đề xuất. Kết quả văn bản của mô hình có thể trở thành sản phẩm trong ứng dụng bao quanh; kết xuất trang hoặc thực thi mã cần môi trường ứng dụng đó.
Xác định từng nguồn và vai trò của nó trước khi yêu cầu kết quả. Nhiệm vụ tạo mẫu giao diện có thể kết hợp ảnh chụp màn hình với hành vi mong muốn và đoạn mã hiện có. Yêu cầu những khác biệt nhìn thấy, thay đổi triển khai đề xuất và các giả định vẫn cần làm rõ. Nhiệm vụ tài liệu có thể định nghĩa các trường cần trích xuất và yêu cầu trang hoặc đoạn hỗ trợ bên cạnh mỗi phát hiện.
Nhà sản xuất lưu ý khả năng hiểu âm thanh trong phiên bản 1.3 chưa được hỗ trợ đầy đủ và có thể cho phản hồi suy giảm chất lượng. Coi đây là hạn chế riêng của phiên bản thay vì chép khả năng âm thanh của Muse Spark 1.2 hoặc mô hình chép lời mang tên riêng vào mô tả này.
Mức suy luận và ngân sách câu trả lời
Muse Spark tạo suy luận nội bộ trước câu trả lời hiển thị. Các mức nỗ lực được tài liệu hóa áp dụng ở đây là minimal, low, medium, high và xhigh. Mức max thuộc riêng Standard Muse Spark 1.3 và không có cho các mô hình Contributor. Không hỗ trợ tắt suy luận bằng none; bỏ thiết lập vẫn để mô hình suy luận ở mức do mô hình quyết định.
Ngân sách token đầu ra bao gồm cả suy luận nội bộ và văn bản hiển thị. Vì vậy, yêu cầu kết quả viết dài cần chỗ cho cả hai, đặc biệt ở mức nỗ lực suy luận cao hơn. Suy luận nội bộ thô được giữ riêng tư và log probabilities không được hỗ trợ làm thước đo độ tin cậy. Yêu cầu phần giải thích, các trường hoặc mã cuối mà nhiệm vụ cần, thay vì giả định dấu vết suy luận nền tảng sẽ được trả lại dưới dạng văn bản đọc được.
Đối với thử nghiệm trích xuất hoặc định dạng có trọng tâm, định nghĩa bản ghi chính xác và tài liệu nguồn. Đối với vấn đề lập trình hoặc trực quan nhiều bước, xác định các quyết định trung gian và sản phẩm cuối. Nỗ lực suy luận cao hơn thay đổi phần phân bổ cho suy luận; tự nó không xác định điều gì tạo thành kết quả hoàn tất, hữu ích.
Công cụ và phát hiện có cấu trúc
Tài liệu Muse Spark của nhà sản xuất mô tả gọi công cụ do nhà phát triển định nghĩa và đầu ra có cấu trúc. Ứng dụng cung cấp định nghĩa công cụ, mô hình quyết định thao tác cần thiết và chuẩn bị đối số, còn ứng dụng thực thi từng lệnh gọi và trả lại kết quả tương ứng. Câu trả lời tiếp theo có thể sử dụng các kết quả đó để quyết định việc cần làm tiếp. Lệnh gọi đề xuất khác với thao tác đã hoàn thành.
Cùng tài liệu đó phân biệt các công cụ tìm kiếm tích hợp được kết nối với các hàm do nhà phát triển định nghĩa. Tìm kiếm hoặc thực thi mã thuộc môi trường công cụ, không phải phương thức nội dung bổ sung của câu trả lời văn bản. Trong bản mẫu, chỉ cung cấp các thao tác liên quan đến câu hỏi và mô tả điều mỗi thao tác trả lại để câu trả lời sau vẫn gắn với thông tin thực sự đã truy xuất hoặc tính toán.
Đối với trích xuất có cấu trúc, chỉ rõ tên trường, thông tin bắt buộc và cách biểu diễn giá trị thiếu. Bản ghi thực tế có thể chứa định danh nguồn, dữ kiện quan sát được, cách diễn giải và câu hỏi vẫn cần làm rõ. Giữ bản ghi riêng khỏi văn xuôi tùy chọn khi ứng dụng phải xử lý các trường một cách tin cậy. Giao diện schema của nhà sản xuất từ chối schema đệ quy và giới hạn lồng nhau ở mười cấp. Chế độ nghiêm ngặt yêu cầu gốc là đối tượng thuần, mọi thuộc tính được liệt kê đều bắt buộc và không cho phép thuộc tính bổ sung. Cấu trúc khớp không xác lập tính đúng đắn của dữ kiện.
Một nhiệm vụ tạo mẫu hữu ích
Chọn một quy trình có thể tạo sản phẩm kiểm tra được. Cung cấp yêu cầu, ví dụ trực quan và mã quyết định hành vi hiện tại. Yêu cầu phép so sánh ngắn, đoạn mã sửa đổi đề xuất và các ví dụ phân biệt hành vi mong đợi với hành vi hiện tại. Đưa vào mọi kết quả tra cứu hoặc thực thi do ứng dụng trả về trước khi yêu cầu giải thích cuối.
Đối với bản mẫu hướng đến tài liệu, cung cấp PDF và câu hỏi cần trả lời, rồi yêu cầu bản tóm tắt gắn nguồn hoặc bảng so sánh. Đối với video, xác định sự kiện hoặc quan hệ trực quan cần xem xét và yêu cầu mô tả theo thứ tự cùng các quan sát hỗ trợ. Xác định độ dài và các phần của câu trả lời cuối để ngữ cảnh lớn của mô hình phục vụ câu hỏi thực tế.
Ranh giới phiên bản và tính liên tục
Contributor vẫn là phiên bản 1.3 mang tên riêng, với ngữ cảnh và kiểu đầu vào được tài liệu hóa. Hướng dẫn suy luận của Meta phân biệt lịch sử hội thoại thông thường với việc giữ suy luận riêng tư qua các lượt: giao diện trò chuyện của nhà sản xuất không trả lại dấu vết riêng tư đó cho bên gọi bên ngoài. Giữ tin nhắn hiển thị, nguồn và kết quả công cụ cần cho lượt tiếp theo thay vì giả định mọi giao diện đều chuyển tiếp suy luận nội bộ.
Các nguồn đã đọc không quy định giới hạn cứng riêng về dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra ngoài cửa sổ ngữ cảnh. Giữ phiên bản, cách chuẩn bị đầu vào và sản phẩm được yêu cầu, đồng thời giữ thực thi công cụ và cung cấp văn bản cuối gắn với các kết quả thực sự thu được trong quy trình tạo mẫu.
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-1.3-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 $0.000004 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.3-contributor",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3-contributor', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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-1.3-contributor
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Prototype and test a text-only helper\n\nDesign a small Python prototype for an appointment reminder. Input records contain id and minutes_until_start. Return IDs where 0 <= minutes_until_start <= 30, preserving input order. Supply the function and cases at -1, 0, 30 and 31 minutes. Include a short note on assumptions; no calendar connection or reminder sending is available.A self-contained function, boundary-case assertions and explicit assumptions about input fields.Exactly the 0- and 30-minute records qualify, and the function does not send messages or assume calendar access.