Muse Spark 1.3 là mô hình suy luận của Meta dành cho công việc tác tử và lập trình kéo dài. Nhà sản xuất nhấn mạnh việc giữ ngữ cảnh cùng kết quả trước đó xuyên suốt nhiệm vụ dài, giải quyết các nguồn mâu thuẫn và tạo sản phẩm hoàn chỉnh. Mục này là phiên bản Standard 1.3, có các thiết lập suy luận được tài liệu hóa bao gồm max; phiên bản Contributor có tên riêng có ranh giới thiết lập riêng.
Công việc tác tử dài hạn
Bản phát hành mô tả mô hình được huấn luyện qua những môi trường tác tử khác nhau để thu thập thông tin, sửa kế hoạch khi bằng chứng thay đổi và giữ các yêu cầu chi tiết trong nhiệm vụ nhiều bước. Bản phát hành cũng mô tả khả năng xử lý tốt hơn nhiều quy trình trong một luồng hội thoại, với các yêu cầu đến được ánh xạ vào nhiệm vụ liên quan. Yêu cầu hữu ích cần xác định mục tiêu, nguồn, yêu cầu và sản phẩm được tính là hoàn thành.
Đối với nhiệm vụ tài liệu chuyên môn, cung cấp các báo cáo nguồn, xác định dữ kiện phải giữ và yêu cầu bản thông tin có cấu trúc kèm vị trí nguồn. Nếu các nguồn mâu thuẫn, yêu cầu liệt kê riêng các phát biểu mâu thuẫn và thông tin cần để giải quyết chúng. Đối với nhiệm vụ lập trình, đưa vào hành vi mong muốn, mô-đun bị ảnh hưởng và mã liên quan; yêu cầu triển khai đề xuất cùng bằng chứng có thể phân biệt kết quả mong muốn.
Nhà sản xuất cho biết 1.3 yêu cầu làm rõ khi yêu cầu mơ hồ và tìm sự hỗ trợ của người dùng khi bị chặn. Bản phát hành cũng mô tả phán đoán tốt hơn quanh các hành động có hệ quả đáng kể. Đây là cải thiện hành vi mô hình thay vì sự thay thế cho các điều khiển thực thi của ứng dụng. Cung cấp cho tác tử thông tin cần để quyết định và nêu kết quả bắt buộc rõ ràng.
Lập trình và bằng chứng đa phương thức
Bản phát hành tập trung vào nhiệm vụ lập trình dài hơn, đầu ra sạch hơn và ít lượt không cần thiết hơn so với 1.2. Quy trình tác tử lập trình có thể kiểm tra ảnh chụp màn hình, tìm mã liên quan, đề xuất cách sửa và dùng phản hồi thực thi hoặc kết xuất do công cụ trả về. Nêu giao diện phải giữ tương thích và yêu cầu sản phẩm đã thay đổi riêng khỏi giả định cùng phần giải thích.
Bảng mô hình chính thức liệt kê đầu vào văn bản, hình ảnh, video và PDF với đầu ra văn bản cùng ngữ cảnh 1,048,576 token. Hình ảnh hoặc đoạn video có thể cung cấp bằng chứng nhìn thấy bên cạnh nhiệm vụ viết. Câu hỏi biểu đồ cần giữ các trục, chú giải và đơn vị; câu hỏi ảnh chụp màn hình cần xác định hành vi để tái hiện hoặc kiểm tra. Câu hỏi PDF có thể yêu cầu trích xuất hoặc so sánh gắn nguồn thay vì bản tóm tắt chung mọi trang.
Nhà sản xuất lưu ý rõ khả năng hiểu âm thanh trong 1.3 chưa được hỗ trợ đầy đủ và phản hồi chứa âm thanh có thể suy giảm chất lượng. Điều này khác với khả năng nghe nhìn được tài liệu hóa của 1.2. Kết quả văn bản của mô hình cũng không tự tạo hình ảnh, bản ghi lời nói hoặc tệp hoàn chỉnh nếu thiếu công cụ ứng dụng bao quanh.
Nỗ lực suy luận và tính liên tục
Các mức được tài liệu hóa là minimal, low, medium, high, xhigh và max. Max chỉ dành cho Standard 1.3. Muse Spark không hỗ trợ tắt suy luận bằng none; bỏ thiết lập để lại mức suy luận do mô hình quyết định. Chọn mức nỗ lực cho vấn đề thực tế và chừa chỗ cho cả suy luận nội bộ lẫn kết quả viết bắt buộc.
Token suy luận và token hiển thị dùng chung ngân sách đầu ra. Suy luận nội bộ thô được giữ riêng tư và không được trả lại như văn bản đọc được thông thường. Nhà sản xuất phân biệt lịch sử hội thoại hiển thị với tính liên tục của suy luận riêng tư: giao diện trò chuyện không hiển thị dấu vết mà bên gọi bên ngoài có thể phát lại, trong khi quy trình hội thoại khác được tài liệu hóa hỗ trợ tiếp nối suy luận được quản lý hoặc mã hóa. Giữ nguồn, tin nhắn hiển thị và kết quả công cụ thực tế cần cho lượt tiếp theo thay vì giả định mọi giao diện giữ suy luận riêng tư giống nhau.
Công cụ và sản phẩm có cấu trúc
Ứng dụng cung cấp mô tả hàm do nhà phát triển định nghĩa, mô hình tạo các đối số lệnh gọi cần thiết, còn ứng dụng thực thi từng lệnh gọi và trả lại kết quả liên quan. Mô hình có thể yêu cầu nhiều hàm trong một lượt. Trả lại kết quả cho từng thao tác gốc trước khi yêu cầu kết luận tiếp theo, để câu trả lời sử dụng thông tin thực sự đã truy xuất hoặc tính toán.
Nhà sản xuất tài liệu hóa riêng các công cụ tìm kiếm tích hợp thực thi trong dịch vụ được kết nối của mình. Hàm của nhà phát triển và những công cụ tích hợp đó có cách bố trí thực thi khác nhau. Mô hình có thể suy luận về thông tin nó cần, nhưng chỉ chọn mô hình không cung cấp quyền truy cập kho mã, trình duyệt hoặc nguồn thông tin riêng.
Đầu ra có cấu trúc có thể ràng buộc kết quả theo JSON schema được cung cấp. Định nghĩa các trường và kiểu dữ liệu bước tiếp theo cần cùng cách xử lý thông tin nguồn bị thiếu. Trong chế độ schema nghiêm ngặt của nhà sản xuất, gốc là đối tượng thuần, mọi thuộc tính đều bắt buộc và không cho phép thuộc tính bổ sung; schema đệ quy bị từ chối. Đây là các ràng buộc của giao diện có cấu trúc của nhà sản xuất, không phải bằng chứng rằng dữ kiện trong bản ghi có hình thức đúng là sự thật.
Đối với sản phẩm cuối hữu ích, yêu cầu riêng các phát hiện có nguồn hỗ trợ, thay đổi hoặc tài liệu đề xuất và những điều kiện chưa giải quyết. Các nguồn đã đọc không đưa ra giới hạn cứng độc lập về dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra ngoài ngữ cảnh được tài liệu hóa. Giữ danh tính Standard 1.3, lựa chọn suy luận và kết quả thực thi được kết nối rõ ràng xuyên suốt nhiệm vụ.
", "aboutText": "Muse Spark 1.3 là mô hình suy luận của Meta dành cho công việc tác tử và lập trình kéo dài. Nhà sản xuất nhấn mạnh việc giữ ngữ cảnh cùng kết quả trước đó xuyên suốt nhiệm vụ dài, giải quyết các nguồn mâu thuẫn và tạo sản phẩm hoàn chỉnh. Mục này là phiên bản Standard 1.3, có các thiết lập suy luận được tài liệu hóa bao gồm max; phiên bản Contributor có tên riêng có ranh giới thiết lập riêng.\n\nCông việc tác tử dài hạn\n\nBản phát hành mô tả mô hình được huấn luyện qua những môi trường tác tử khác nhau để thu thập thông tin, sửa kế hoạch khi bằng chứng thay đổi và giữ các yêu cầu chi tiết trong nhiệm vụ nhiều bước. Bản phát hành cũng mô tả khả năng xử lý tốt hơn nhiều quy trình trong một luồng hội thoại, với các yêu cầu đến được ánh xạ vào nhiệm vụ liên quan. Yêu cầu hữu ích cần xác định mục tiêu, nguồn, yêu cầu và sản phẩm được tính là hoàn thành.\n\nĐối với nhiệm vụ tài liệu chuyên môn, cung cấp các báo cáo nguồn, xác định dữ kiện phải giữ và yêu cầu bản thông tin có cấu trúc kèm vị trí nguồn. Nếu các nguồn mâu thuẫn, yêu cầu liệt kê riêng các phát biểu mâu thuẫn và thông tin cần để giải quyết chúng. Đối với nhiệm vụ lập trình, đưa vào hành vi mong muốn, mô-đun bị ảnh hưởng và mã liên quan; yêu cầu triển khai đề xuất cùng bằng chứng có thể phân biệt kết quả mong muốn.\n\nNhà sản xuất cho biết 1.3 yêu cầu làm rõ khi yêu cầu mơ hồ và tìm sự hỗ trợ của người dùng khi bị chặn. Bản phát hành cũng mô tả phán đoán tốt hơn quanh các hành động có hệ quả đáng kể. Đây là cải thiện hành vi mô hình thay vì sự thay thế cho các điều khiển thực thi của ứng dụng. Cung cấp cho tác tử thông tin cần để quyết định và nêu kết quả bắt buộc rõ ràng.\n\nLập trình và bằng chứng đa phương thức\n\nBản phát hành tập trung vào nhiệm vụ lập trình dài hơn, đầu ra sạch hơn và ít lượt không cần thiết hơn so với 1.2. Quy trình tác tử lập trình có thể kiểm tra ảnh chụp màn hình, tìm mã liên quan, đề xuất cách sửa và dùng phản hồi thực thi hoặc kết xuất do công cụ trả về. Nêu giao diện phải giữ tương thích và yêu cầu sản phẩm đã thay đổi riêng khỏi giả định cùng phần giải thích.\n\nBảng mô hình chính thức liệt kê đầu vào văn bản, hình ảnh, video và PDF với đầu ra văn bản cùng ngữ cảnh 1,048,576 token. Hình ảnh hoặc đoạn video có thể cung cấp bằng chứng nhìn thấy bên cạnh nhiệm vụ viết. Câu hỏi biểu đồ cần giữ các trục, chú giải và đơn vị; câu hỏi ảnh chụp màn hình cần xác định hành vi để tái hiện hoặc kiểm tra. Câu hỏi PDF có thể yêu cầu trích xuất hoặc so sánh gắn nguồn thay vì bản tóm tắt chung mọi trang.\n\nNhà sản xuất lưu ý rõ khả năng hiểu âm thanh trong 1.3 chưa được hỗ trợ đầy đủ và phản hồi chứa âm thanh có thể suy giảm chất lượng. Điều này khác với khả năng nghe nhìn được tài liệu hóa của 1.2. Kết quả văn bản của mô hình cũng không tự tạo hình ảnh, bản ghi lời nói hoặc tệp hoàn chỉnh nếu thiếu công cụ ứng dụng bao quanh.\n\nNỗ lực suy luận và tính liên tục\n\nCác mức được tài liệu hóa là minimal, low, medium, high, xhigh và max. Max chỉ dành cho Standard 1.3. Muse Spark không hỗ trợ tắt suy luận bằng none; bỏ thiết lập để lại mức suy luận do mô hình quyết định. Chọn mức nỗ lực cho vấn đề thực tế và chừa chỗ cho cả suy luận nội bộ lẫn kết quả viết bắt buộc.\n\nToken suy luận và token hiển thị dùng chung ngân sách đầu ra. Suy luận nội bộ thô được giữ riêng tư và không được trả lại như văn bản đọc được thông thường. Nhà sản xuất phân biệt lịch sử hội thoại hiển thị với tính liên tục của suy luận riêng tư: giao diện trò chuyện không hiển thị dấu vết mà bên gọi bên ngoài có thể phát lại, trong khi quy trình hội thoại khác được tài liệu hóa hỗ trợ tiếp nối suy luận được quản lý hoặc mã hóa. Giữ nguồn, tin nhắn hiển thị và kết quả công cụ thực tế cần cho lượt tiếp theo thay vì giả định mọi giao diện giữ suy luận riêng tư giống nhau.\n\nCông cụ và sản phẩm có cấu trúc\n\nỨng dụng cung cấp mô tả hàm do nhà phát triển định nghĩa, mô hình tạo các đối số lệnh gọi cần thiết, còn ứng dụng thực thi từng lệnh gọi và trả lại kết quả liên quan. Mô hình có thể yêu cầu nhiều hàm trong một lượt. Trả lại kết quả cho từng thao tác gốc trước khi yêu cầu kết luận tiếp theo, để câu trả lời sử dụng thông tin thực sự đã truy xuất hoặc tính toán.\n\nNhà sản xuất tài liệu hóa riêng các công cụ tìm kiếm tích hợp thực thi trong dịch vụ được kết nối của mình. Hàm của nhà phát triển và những công cụ tích hợp đó có cách bố trí thực thi khác nhau. Mô hình có thể suy luận về thông tin nó cần, nhưng chỉ chọn mô hình không cung cấp quyền truy cập kho mã, trình duyệt hoặc nguồn thông tin riêng.\n\nĐầu ra có cấu trúc có thể ràng buộc kết quả theo JSON schema được cung cấp. Định nghĩa các trường và kiểu dữ liệu bước tiếp theo cần cùng cách xử lý thông tin nguồn bị thiếu. Trong chế độ schema nghiêm ngặt của nhà sản xuất, gốc là đối tượng thuần, mọi thuộc tính đều bắt buộc và không cho phép thuộc tính bổ sung; schema đệ quy bị từ chối. Đây là các ràng buộc của giao diện có cấu trúc của nhà sản xuất, không phải bằng chứng rằng dữ kiện trong bản ghi có hình thức đúng là sự thật.\n\nĐối với sản phẩm cuối hữu ích, yêu cầu riêng các phát hiện có nguồn hỗ trợ, thay đổi hoặc tài liệu đề xuất và những điều kiện chưa giải quyết. Các nguồn đã đọc không đưa ra giới hạn cứng độc lập về dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra ngoài ngữ cảnh được tài liệu hóa. Giữ danh tính Standard 1.3, lựa chọn suy luận và kết quả thực thi được kết nối rõ ràng xuyên suốt nhiệm vụ.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Resolve conflicting project reports\n\nPrepare a decision brief from these reports. Engineering E: migration scripts passed staging checks. Operations O: production backup restoration has not been rehearsed. Release policy P: rehearsal must pass before migration approval. State what is established, what blocks approval and the next evidence needed. Keep staging success separate from production readiness and cite E, O or P beside each point.A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.meta/muse-spark-1.3Muse Spark 1.3 là mô hình suy luận đa phương thức của Meta dành cho tác tử chạy dài và quy trình lập trình. Mô hình theo dõi nguồn và kết quả trước đó, hỗ trợ ngữ cảnh 1,048,576 token do nhà sản xuất công bố và các mức suy luận đến max trên phiên bản Standard này, trả lại văn bản cùng hành động công cụ đề xuất.
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 là mô hình suy luận của Meta dành cho công việc tác tử và lập trình kéo dài. Nhà sản xuất nhấn mạnh việc giữ ngữ cảnh cùng kết quả trước đó xuyên suốt nhiệm vụ dài, giải quyết các nguồn mâu thuẫn và tạo sản phẩm hoàn chỉnh. Mục này là phiên bản Standard 1.3, có các thiết lập suy luận được tài liệu hóa bao gồm max; phiên bản Contributor có tên riêng có ranh giới thiết lập riêng.
Công việc tác tử dài hạn
Bản phát hành mô tả mô hình được huấn luyện qua những môi trường tác tử khác nhau để thu thập thông tin, sửa kế hoạch khi bằng chứng thay đổi và giữ các yêu cầu chi tiết trong nhiệm vụ nhiều bước. Bản phát hành cũng mô tả khả năng xử lý tốt hơn nhiều quy trình trong một luồng hội thoại, với các yêu cầu đến được ánh xạ vào nhiệm vụ liên quan. Yêu cầu hữu ích cần xác định mục tiêu, nguồn, yêu cầu và sản phẩm được tính là hoàn thành.
Đối với nhiệm vụ tài liệu chuyên môn, cung cấp các báo cáo nguồn, xác định dữ kiện phải giữ và yêu cầu bản thông tin có cấu trúc kèm vị trí nguồn. Nếu các nguồn mâu thuẫn, yêu cầu liệt kê riêng các phát biểu mâu thuẫn và thông tin cần để giải quyết chúng. Đối với nhiệm vụ lập trình, đưa vào hành vi mong muốn, mô-đun bị ảnh hưởng và mã liên quan; yêu cầu triển khai đề xuất cùng bằng chứng có thể phân biệt kết quả mong muốn.
Nhà sản xuất cho biết 1.3 yêu cầu làm rõ khi yêu cầu mơ hồ và tìm sự hỗ trợ của người dùng khi bị chặn. Bản phát hành cũng mô tả phán đoán tốt hơn quanh các hành động có hệ quả đáng kể. Đây là cải thiện hành vi mô hình thay vì sự thay thế cho các điều khiển thực thi của ứng dụng. Cung cấp cho tác tử thông tin cần để quyết định và nêu kết quả bắt buộc rõ ràng.
Lập trình và bằng chứng đa phương thức
Bản phát hành tập trung vào nhiệm vụ lập trình dài hơn, đầu ra sạch hơn và ít lượt không cần thiết hơn so với 1.2. Quy trình tác tử lập trình có thể kiểm tra ảnh chụp màn hình, tìm mã liên quan, đề xuất cách sửa và dùng phản hồi thực thi hoặc kết xuất do công cụ trả về. Nêu giao diện phải giữ tương thích và yêu cầu sản phẩm đã thay đổi riêng khỏi giả định cùng phần giải thích.
Bảng mô hình chính thức liệt kê đầu vào văn bản, hình ảnh, video và PDF với đầu ra văn bản cùng ngữ cảnh 1,048,576 token. Hình ảnh hoặc đoạn video có thể cung cấp bằng chứng nhìn thấy bên cạnh nhiệm vụ viết. Câu hỏi biểu đồ cần giữ các trục, chú giải và đơn vị; câu hỏi ảnh chụp màn hình cần xác định hành vi để tái hiện hoặc kiểm tra. Câu hỏi PDF có thể yêu cầu trích xuất hoặc so sánh gắn nguồn thay vì bản tóm tắt chung mọi trang.
Nhà sản xuất lưu ý rõ khả năng hiểu âm thanh trong 1.3 chưa được hỗ trợ đầy đủ và phản hồi chứa âm thanh có thể suy giảm chất lượng. Điều này khác với khả năng nghe nhìn được tài liệu hóa của 1.2. Kết quả văn bản của mô hình cũng không tự tạo hình ảnh, bản ghi lời nói hoặc tệp hoàn chỉnh nếu thiếu công cụ ứng dụng bao quanh.
Nỗ lực suy luận và tính liên tục
Các mức được tài liệu hóa là minimal, low, medium, high, xhigh và max. Max chỉ dành cho Standard 1.3. Muse Spark không hỗ trợ tắt suy luận bằng none; bỏ thiết lập để lại mức suy luận do mô hình quyết định. Chọn mức nỗ lực cho vấn đề thực tế và chừa chỗ cho cả suy luận nội bộ lẫn kết quả viết bắt buộc.
Token suy luận và token hiển thị dùng chung ngân sách đầu ra. Suy luận nội bộ thô được giữ riêng tư và không được trả lại như văn bản đọc được thông thường. Nhà sản xuất phân biệt lịch sử hội thoại hiển thị với tính liên tục của suy luận riêng tư: giao diện trò chuyện không hiển thị dấu vết mà bên gọi bên ngoài có thể phát lại, trong khi quy trình hội thoại khác được tài liệu hóa hỗ trợ tiếp nối suy luận được quản lý hoặc mã hóa. Giữ nguồn, tin nhắn hiển thị và kết quả công cụ thực tế cần cho lượt tiếp theo thay vì giả định mọi giao diện giữ suy luận riêng tư giống nhau.
Công cụ và sản phẩm có cấu trúc
Ứng dụng cung cấp mô tả hàm do nhà phát triển định nghĩa, mô hình tạo các đối số lệnh gọi cần thiết, còn ứng dụng thực thi từng lệnh gọi và trả lại kết quả liên quan. Mô hình có thể yêu cầu nhiều hàm trong một lượt. Trả lại kết quả cho từng thao tác gốc trước khi yêu cầu kết luận tiếp theo, để câu trả lời sử dụng thông tin thực sự đã truy xuất hoặc tính toán.
Nhà sản xuất tài liệu hóa riêng các công cụ tìm kiếm tích hợp thực thi trong dịch vụ được kết nối của mình. Hàm của nhà phát triển và những công cụ tích hợp đó có cách bố trí thực thi khác nhau. Mô hình có thể suy luận về thông tin nó cần, nhưng chỉ chọn mô hình không cung cấp quyền truy cập kho mã, trình duyệt hoặc nguồn thông tin riêng.
Đầu ra có cấu trúc có thể ràng buộc kết quả theo JSON schema được cung cấp. Định nghĩa các trường và kiểu dữ liệu bước tiếp theo cần cùng cách xử lý thông tin nguồn bị thiếu. Trong chế độ schema nghiêm ngặt của nhà sản xuất, gốc là đối tượng thuần, mọi thuộc tính đều bắt buộc và không cho phép thuộc tính bổ sung; schema đệ quy bị từ chối. Đây là các ràng buộc của giao diện có cấu trúc của nhà sản xuất, không phải bằng chứng rằng dữ kiện trong bản ghi có hình thức đúng là sự thật.
Đối với sản phẩm cuối hữu ích, yêu cầu riêng các phát hiện có nguồn hỗ trợ, thay đổi hoặc tài liệu đề xuất và những điều kiện chưa giải quyết. Các nguồn đã đọc không đưa ra giới hạn cứng độc lập về dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra ngoài ngữ cảnh được tài liệu hóa. Giữ danh tính Standard 1.3, lựa chọn suy luận và kết quả thực thi được kết nối rõ ràng xuyên suốt nhiệm vụ.
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 | 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 $0.0025 / 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 $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.3", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.3',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
meta/muse-spark-1.3Muse Spark 1.3 là mô hình suy luận đa phương thức của Meta dành cho tác tử chạy dài và quy trình lập trình. Mô hình theo dõi nguồn và kết quả trước đó, hỗ trợ ngữ cảnh 1,048,576 token do nhà sản xuất công bố và các mức suy luận đến max trên phiên bản Standard này, trả lại văn bản cùng hành động công cụ đề xuất.
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 là mô hình suy luận của Meta dành cho công việc tác tử và lập trình kéo dài. Nhà sản xuất nhấn mạnh việc giữ ngữ cảnh cùng kết quả trước đó xuyên suốt nhiệm vụ dài, giải quyết các nguồn mâu thuẫn và tạo sản phẩm hoàn chỉnh. Mục này là phiên bản Standard 1.3, có các thiết lập suy luận được tài liệu hóa bao gồm max; phiên bản Contributor có tên riêng có ranh giới thiết lập riêng.
Công việc tác tử dài hạn
Bản phát hành mô tả mô hình được huấn luyện qua những môi trường tác tử khác nhau để thu thập thông tin, sửa kế hoạch khi bằng chứng thay đổi và giữ các yêu cầu chi tiết trong nhiệm vụ nhiều bước. Bản phát hành cũng mô tả khả năng xử lý tốt hơn nhiều quy trình trong một luồng hội thoại, với các yêu cầu đến được ánh xạ vào nhiệm vụ liên quan. Yêu cầu hữu ích cần xác định mục tiêu, nguồn, yêu cầu và sản phẩm được tính là hoàn thành.
Đối với nhiệm vụ tài liệu chuyên môn, cung cấp các báo cáo nguồn, xác định dữ kiện phải giữ và yêu cầu bản thông tin có cấu trúc kèm vị trí nguồn. Nếu các nguồn mâu thuẫn, yêu cầu liệt kê riêng các phát biểu mâu thuẫn và thông tin cần để giải quyết chúng. Đối với nhiệm vụ lập trình, đưa vào hành vi mong muốn, mô-đun bị ảnh hưởng và mã liên quan; yêu cầu triển khai đề xuất cùng bằng chứng có thể phân biệt kết quả mong muốn.
Nhà sản xuất cho biết 1.3 yêu cầu làm rõ khi yêu cầu mơ hồ và tìm sự hỗ trợ của người dùng khi bị chặn. Bản phát hành cũng mô tả phán đoán tốt hơn quanh các hành động có hệ quả đáng kể. Đây là cải thiện hành vi mô hình thay vì sự thay thế cho các điều khiển thực thi của ứng dụng. Cung cấp cho tác tử thông tin cần để quyết định và nêu kết quả bắt buộc rõ ràng.
Lập trình và bằng chứng đa phương thức
Bản phát hành tập trung vào nhiệm vụ lập trình dài hơn, đầu ra sạch hơn và ít lượt không cần thiết hơn so với 1.2. Quy trình tác tử lập trình có thể kiểm tra ảnh chụp màn hình, tìm mã liên quan, đề xuất cách sửa và dùng phản hồi thực thi hoặc kết xuất do công cụ trả về. Nêu giao diện phải giữ tương thích và yêu cầu sản phẩm đã thay đổi riêng khỏi giả định cùng phần giải thích.
Bảng mô hình chính thức liệt kê đầu vào văn bản, hình ảnh, video và PDF với đầu ra văn bản cùng ngữ cảnh 1,048,576 token. Hình ảnh hoặc đoạn video có thể cung cấp bằng chứng nhìn thấy bên cạnh nhiệm vụ viết. Câu hỏi biểu đồ cần giữ các trục, chú giải và đơn vị; câu hỏi ảnh chụp màn hình cần xác định hành vi để tái hiện hoặc kiểm tra. Câu hỏi PDF có thể yêu cầu trích xuất hoặc so sánh gắn nguồn thay vì bản tóm tắt chung mọi trang.
Nhà sản xuất lưu ý rõ khả năng hiểu âm thanh trong 1.3 chưa được hỗ trợ đầy đủ và phản hồi chứa âm thanh có thể suy giảm chất lượng. Điều này khác với khả năng nghe nhìn được tài liệu hóa của 1.2. Kết quả văn bản của mô hình cũng không tự tạo hình ảnh, bản ghi lời nói hoặc tệp hoàn chỉnh nếu thiếu công cụ ứng dụng bao quanh.
Nỗ lực suy luận và tính liên tục
Các mức được tài liệu hóa là minimal, low, medium, high, xhigh và max. Max chỉ dành cho Standard 1.3. Muse Spark không hỗ trợ tắt suy luận bằng none; bỏ thiết lập để lại mức suy luận do mô hình quyết định. Chọn mức nỗ lực cho vấn đề thực tế và chừa chỗ cho cả suy luận nội bộ lẫn kết quả viết bắt buộc.
Token suy luận và token hiển thị dùng chung ngân sách đầu ra. Suy luận nội bộ thô được giữ riêng tư và không được trả lại như văn bản đọc được thông thường. Nhà sản xuất phân biệt lịch sử hội thoại hiển thị với tính liên tục của suy luận riêng tư: giao diện trò chuyện không hiển thị dấu vết mà bên gọi bên ngoài có thể phát lại, trong khi quy trình hội thoại khác được tài liệu hóa hỗ trợ tiếp nối suy luận được quản lý hoặc mã hóa. Giữ nguồn, tin nhắn hiển thị và kết quả công cụ thực tế cần cho lượt tiếp theo thay vì giả định mọi giao diện giữ suy luận riêng tư giống nhau.
Công cụ và sản phẩm có cấu trúc
Ứng dụng cung cấp mô tả hàm do nhà phát triển định nghĩa, mô hình tạo các đối số lệnh gọi cần thiết, còn ứng dụng thực thi từng lệnh gọi và trả lại kết quả liên quan. Mô hình có thể yêu cầu nhiều hàm trong một lượt. Trả lại kết quả cho từng thao tác gốc trước khi yêu cầu kết luận tiếp theo, để câu trả lời sử dụng thông tin thực sự đã truy xuất hoặc tính toán.
Nhà sản xuất tài liệu hóa riêng các công cụ tìm kiếm tích hợp thực thi trong dịch vụ được kết nối của mình. Hàm của nhà phát triển và những công cụ tích hợp đó có cách bố trí thực thi khác nhau. Mô hình có thể suy luận về thông tin nó cần, nhưng chỉ chọn mô hình không cung cấp quyền truy cập kho mã, trình duyệt hoặc nguồn thông tin riêng.
Đầu ra có cấu trúc có thể ràng buộc kết quả theo JSON schema được cung cấp. Định nghĩa các trường và kiểu dữ liệu bước tiếp theo cần cùng cách xử lý thông tin nguồn bị thiếu. Trong chế độ schema nghiêm ngặt của nhà sản xuất, gốc là đối tượng thuần, mọi thuộc tính đều bắt buộc và không cho phép thuộc tính bổ sung; schema đệ quy bị từ chối. Đây là các ràng buộc của giao diện có cấu trúc của nhà sản xuất, không phải bằng chứng rằng dữ kiện trong bản ghi có hình thức đúng là sự thật.
Đối với sản phẩm cuối hữu ích, yêu cầu riêng các phát hiện có nguồn hỗ trợ, thay đổi hoặc tài liệu đề xuất và những điều kiện chưa giải quyết. Các nguồn đã đọc không đưa ra giới hạn cứng độc lập về dung lượng token đầu vào hoặc đầu ra ngoài ngữ cảnh được tài liệu hóa. Giữ danh tính Standard 1.3, lựa chọn suy luận và kết quả thực thi được kết nối rõ ràng xuyên suốt nhiệm vụ.
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 | 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 $0.0025 / 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 $0.0003 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.3",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'meta/muse-spark-1.3', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Resolve conflicting project reports\n\nPrepare a decision brief from these reports. Engineering E: migration scripts passed staging checks. Operations O: production backup restoration has not been rehearsed. Release policy P: rehearsal must pass before migration approval. State what is established, what blocks approval and the next evidence needed. Keep staging success separate from production readiness and cite E, O or P beside each point.A source-linked brief with established facts, the blocking condition and one concrete evidence request.Staging checks alone never satisfy the policy's restoration-rehearsal requirement.