mô hình

Meta: Muse Wonder

Markdown · JSON

Meta: Muse Wonder

Muse Wonder là mô hình suy luận đa phương thức của Meta cho tác nhân hoạt động lâu dài và nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp. Mô hình đọc văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và tài liệu PDF trong ngữ cảnh 1.048.576 token rồi trả về văn bản, với tính năng gọi công cụ, đầu ra có cấu trúc và mức nỗ lực suy luận có thể cấu hình được công bố.

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 Wonder là mô hình suy luận của Meta cho nhiệm vụ cần kế hoạch bền vững xuyên suốt tập bằng chứng đáng kể. Đầu vào được công bố gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và tài liệu PDF, còn đầu ra là văn bản. Vì thế, một nhiệm vụ có thể kết hợp kho mã, tập tài liệu và bằng chứng thị giác trong khi vẫn giữ sản phẩm viết được xác định rõ.

Lập kế hoạch công việc theo sản phẩm cần có

Mô tả công việc phải tạo ra gì và kết quả sẽ được kiểm tra ra sao. Với nhiệm vụ phần mềm, xác định hành vi cần giữ, tệp liên quan và tiêu chí xác minh. Với phân tích tài liệu, nêu câu hỏi, nguồn và thông tin mà báo cáo cuối nên giữ.

Thiết kế tác nhân được công bố gồm lập kế hoạch, giao nhiệm vụ con, dùng công cụ song song và phục hồi sau lỗi. Trong ứng dụng, nối các khả năng mô hình đó với quy trình thực thi được kiểm soát: công cụ thực hiện hành động, quan sát trả về cung cấp bằng chứng và bước mô hình tiếp theo dùng các quan sát đó. Giữ phát hiện đã hoàn tất để bước sau không mất quyết định đã đưa ra.

Làm việc trên nhiều tệp và nội dung đa phương tiện

Ứng dụng kỹ thuật được ghi nhận của Muse Wonder trải trên nhiều tệp trong kho mã hiện có. Cho mô hình tập mã liên quan và ràng buộc mạch lạc thay vì đoạn trích rời rạc khi thay đổi đi qua ranh giới thành phần. Yêu cầu các giao diện bị ảnh hưởng và bước xác minh cùng chỉnh sửa được đề xuất.

Với công việc hình ảnh hoặc nghe nhìn, cung cấp tài liệu chứa bằng chứng. Ảnh chụp màn hình có thể làm rõ lỗi bố cục; video có thể thể hiện chuỗi tương tác; tài liệu có thể kết hợp văn bản, bảng và hình. Nêu mô hình nên trích xuất hoặc giải thích gì từ bằng chứng đó và yêu cầu kết quả văn bản giữ các quan sát hữu ích.

Suy luận và đầu ra có cấu trúc

Cấu hình được công bố của Muse Wonder gồm suy luận bắt buộc với mức nỗ lực minimal, low, medium, high, xhigh và max, trong đó medium là mặc định. Chọn thiết lập theo độ sâu nhiệm vụ và nêu câu trả lời nên làm rõ điều gì. Giữ cùng tiêu chí khi so sánh kết quả ở các mức nỗ lực khác nhau.

Gọi công cụ và đầu ra có cấu trúc được hướng dẫn bằng lược đồ là tính năng mô hình được công bố. Quy trình có thể dùng chúng để yêu cầu phát hiện được xác định, tham chiếu bằng chứng, kế hoạch thay đổi hoặc danh sách kết quả xác minh. Giữ trường dành cho máy tập trung vào bước tiếp theo và lưu giải thích dễ đọc khi người xem xét cần hiểu quyết định.

Tính liên tục trong ngữ cảnh dài

Cửa sổ ngữ cảnh được công bố là 1.048.576 token. Tổ chức đầu vào dài với tên nguồn rõ ràng và ranh giới mục, đồng thời phân biệt quan sát đã xác nhận với giả định còn mở. Dùng ngữ cảnh để giữ quyết định quan trọng xuyên suốt nhiệm vụ thay vì lấp đầy bằng tài liệu không liên quan.

Sản phẩm cuối hữu ích xác định những gì thay đổi, bằng chứng được dùng, kiểm tra đã thực hiện và câu hỏi vẫn cần chú ý. Đó có thể là xem xét kho mã, đề xuất thay đổi nhiều tệp hoặc phân tích tập tài liệu hỗn hợp. Đầu ra văn bản của Muse Wonder mô tả và định hướng công việc; ứng dụng bao quanh cung cấp thực thi, công cụ và lưu trữ để biến nó thành quy trình hoàn tất.

Khả năng

  • Hiểu văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF với đầu ra văn bản.
  • Ngữ cảnh được công bố là 1.048.576 token.
  • Lập kế hoạch, giao nhiệm vụ con, dùng công cụ song song và khôi phục sau lỗi trong công việc tác nhân.
  • Quy trình kỹ thuật phần mềm trên nhiều tệp.
  • Suy luận bắt buộc với các mức nỗ lực được công bố và đầu ra theo lược đồ.

Trường hợp sử dụng

  • Nhiệm vụ kỹ thuật trên nhiều tệp — Mã liên quan, kết quả mong muốn và tiêu chí xác minh. Kết quả: Kế hoạch thay đổi hoặc đánh giá nhất quán trên các thành phần bị ảnh hưởng.
  • Tác nhân được kiểm soát chạy dài — Mục tiêu, bộ khung thực thi và những quan sát từ công cụ được lưu lại. Kết quả: Các quyết định liên tiếp gắn với sản phẩm cuối cùng có thể đánh giá.
  • Nghiên cứu đa phương thức — Tài liệu và nội dung đa phương tiện chứa bằng chứng cho một câu hỏi cụ thể. Kết quả: Phân tích văn bản với các quan sát gắn với nguồn.
  • Tổng hợp tập bằng chứng lớn — Bộ sưu tập được tổ chức, có tên nguồn và hợp đồng đầu ra. Kết quả: Báo cáo giữ lại kết luận, bằng chứng và các giả định còn để ngỏ.

Giới hạn

  • Ngữ cảnh — Cửa sổ ngữ cảnh được công bố: 1.048.576 token.
  • Đầu ra — Nhóm đầu ra được công bố là văn bản.
  • Suy luận — Suy luận là bắt buộc; nguồn liệt kê các mức nỗ lực minimal, low, medium, high, xhigh và max.
  • Thực thi — Các công cụ và ứng dụng bao quanh thực thi hành động và lưu lại kết quả.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-wonder

meta/muse-wonder

Meta /meta/muse-wonder

Bắt đầu

Muse Wonder là mô hình suy luận đa phương thức của Meta cho tác nhân hoạt động lâu dài và nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp. Mô hình đọc văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và tài liệu PDF trong ngữ cảnh 1.048.576 token rồi trả về văn bản, với tính năng gọi công cụ, đầu ra có cấu trúc và mức nỗ lực suy luận có thể cấu hình được 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
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
meta/muse-wonder
Mặc định—
TrườngmessagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Số mục tối thiểu: 1
Mặc định—
Trườngmessages[].roleLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
Tùy thuộc vào mô hình
Mặc định—
Trườngmessages[].contentLoạistringYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạn
Áp dụng khi: Hội thoại văn bản
Mặc định—
TrườngstreamLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc địnhfalse
Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF8

messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngmodel, messages
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốmessagesHợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content
Tham sốfile_materialHợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp
Tham sốoptional_controlsHợp đồngstream
Tham sốcontrol_scopeHợp đồngHội thoại văn bản; stream là giá trị boolean và mặc định là false.
Tham sốoutput_modalitiesHợp đồngtext
Tham sốhosted_operationsHợp đồngfalse
Tham sốmultimodal_input_bindingHợp đồngnull

Bí danh phương thức: /chat/completions

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
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

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 hìnhBiểu mức phíToken ngữ cảnh, lớn hơnToken ngữ cảnh, tối đa và bao gồmPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnToken ngữ cảnh, lớn hơn—Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.008 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.04 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 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 cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.008 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.04 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 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 →

Ví dụ yêu cầu

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
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-wonder","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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
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-wonder", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))

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
TrườngLoại
Trườngchoices[].indexLoạiinteger
Trườngchoices[].message.contentLoạistring|null
Trườngchoices[].message.tool_callsLoạitool_call[]
Trườngchoices[].message.reasoning_contentLoạistring
Trườngchoices[].message.reasoning_detailsLoạiobject|array
Trườngchoices[].finish_reasonLoạistring|null
TrườngusageLoạiobject
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệBước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra meta/muse-wonder

Bí danh đường dẫn phương thức

/chat/completions

ID gọi liên quan

meta/muse-wonder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-wonder

meta/muse-wonder

Meta /meta/muse-wonder

Bắt đầu

Muse Wonder là mô hình suy luận đa phương thức của Meta cho tác nhân hoạt động lâu dài và nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp. Mô hình đọc văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và tài liệu PDF trong ngữ cảnh 1.048.576 token rồi trả về văn bản, với tính năng gọi công cụ, đầu ra có cấu trúc và mức nỗ lực suy luận có thể cấu hình được 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
TrườngLoạiYêu cầuGiá trị & giới hạnMặc định
TrườngmodelLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
meta/muse-wonder
Mặc định—
TrườngmessagesLoạimessage[]Yêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmessages[].roleLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạn
user, assistant
Mặc định—
Trườngmessages[].contentLoạistringYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
Trườngmax_tokensLoạiintegerYêu cầuBắt buộcGiá trị & giới hạnMặc định—
TrườngstreamLoạibooleanYêu cầuKhông bắt buộcGiá trị & giới hạnMặc địnhfalse
Tổ hợp tư liệu đầu vào

Văn bản · Văn bản UTF-8

Chuỗi messages[].content

Tham số phương thức và vòng đời
Tham sốHợp đồng
Tham sốcontent_typeHợp đồngapplication/json
Tham sốrequiredHợp đồngmodel, messages, max_tokens
Tham sốoptional_controlsHợp đồngstream
Tham sốmaterial_typesHợp đồngtext
Tham sốtext_file_materialHợp 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
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh
Chế độ Flex
Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex
Mức độ suy luận tối đa
Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa

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 hìnhBiểu mức phíToken ngữ cảnh, lớn hơnToken ngữ cảnh, tối đa và bao gồmPhí
Cấu hìnhGiá cơ sở cho tokenBiểu mức phíMức phí cơ bảnToken ngữ cảnh, lớn hơn—Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.008 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.04 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 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 cầuBiểu mức phí—Token ngữ cảnh, lớn hơn0Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trênPhí
Đầu vào · Token đầu vào $0.008 / 1K token
Đầu ra · Token đầu ra $0.04 / 1K token
Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0.0004 / 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 →

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
{
  "model": "meta/muse-wonder",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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-wonder', '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
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-wonder', '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
TrườngLoại
TrườngidLoạistring
TrườngmodelLoạistring
Trườngcontent[]Loạitext|thinking|tool_use|other content block
Trườngstop_reasonLoạistring|null
TrườngusageLoạiobject
Lỗi và bước tiếp theo
Phản hồiĐiều kiệnBước tiếp theo
Phản hồi400 · invalid_request_errorĐiều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệBước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới.

Bí danh

Bí danh mô hình

Ailoot Ultra meta/muse-wonder

Bí danh đường dẫn phương thức

/chat/completions

ID gọi liên quan

meta/muse-wonder

FAQ · Meta: Muse Wonder
Có những đầu vào và kết quả nào?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-wonder: text → text

POST /v1/messages · meta/muse-wonder: text → json, sse

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-wonder: model, messages, stream

POST /v1/messages · meta/muse-wonder: model, messages, max_tokens, stream

Áp dụng những giới hạn nào?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-wonder: messages.min_items: 1

Xem thêm chi tiết

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 · Xem giá mô hình

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 · Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép