模型

Meta: Muse Spark 1.1

Markdown · JSON

Meta: Muse Spark 1.1

Muse Spark 1.1 是 Meta 用於代理、電腦操作與程式設計的多模態推理模型。它處理大量文字與視覺上下文、產生文字和工具動作提案,製造商所載上下文為 1,048,576 token,推理等級最高為 xhigh。

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。

Muse Spark 1.1 是 Meta Superintelligence Labs 用於代理工作、程式設計及電腦操作工作流程的多模態推理模型。製造商最初發布說明強調規劃、協調、上下文管理,以及將視覺證據與工具提供的動作結合。文件所載輸出為文字;模型周邊應用程式提供實際執行與算繪產物。

代理規劃與長上下文

發布說明描述適應原生工具、自訂函式與代理環境。作為主代理時,模型可蒐集上下文、形成計畫並委派明確工作;作為受委派角色時,則遵循指定任務,並可向上回報障礙。這些是代理環境使用的功能,不是單一文字回應自動建立的一組子代理。

製造商模型表列出 1,048,576 token 上下文。1.1 發布說明描述回想先前工作,以及精簡後續步驟所需資訊。實用任務應指出目標、來源資料與最終產物,並明確保留重要決策與工具結果。大型上下文有助於將相關資訊保留在一起,但不會定義結果必須符合哪項需求。

對於長期專案問題,請標示來源文件,並要求相關需求、所在位置與未解條件。計畫任務請要求依提供限制排列動作順序,並指定什麼結果代表每一步完成。後續請保留可見發現與結果,不要假設未明確指定的記憶包含每項先前事實。

電腦操作與程式設計

製造商描述跨變動應用程式的電腦工作流程,模型在連接環境中選擇直接介面互動或指令碼自動化。螢幕擷取畫面可提供可見狀態,文字指示可定義使用者目標。請要求相關控制項、操作提案及支持證據;若環境執行該操作,再回傳實際新狀態。

對於程式設計,發布說明描述診斷錯誤、實作功能與處理程式碼遷移。除錯示範結合程式碼生成、螢幕擷取畫面、定位故障與檢視修正。實際要求可提供失敗行為、受影響原始碼與預期結果,再要求保留公開介面的變更提案。程式碼執行與檔案修改仍由應用程式工具提供。

請向模型提供決定行為的程式碼與宣告。要求說明時,請提供要追蹤的輸入;要求修改時,請指定結果與限制;視覺實作則請納入螢幕擷取畫面,以及圖片未顯示的互動。請將產物與其假設、檢視所需回饋分開要求。

多模態輸入

模型表為 1.1 記錄文字、圖片、影片、音訊與 PDF 輸入,以及文字輸出。發布說明描述詳細圖片與影片說明、從視覺生成程式碼,以及在較長工作流程中運用感知細節。文件問題可要求連結到來源的欄位或比較;影片問題可指出要描述的事件或順序;視聽問題則可指定哪些口述與可見資訊重要。

模型輸出仍是書面說明、結構化結果或程式碼提案。生成圖片、合成語音或完成外部動作,需要另外提供的元件。請保留來源識別碼、標籤、單位與相關片段,讓文字結果可與原始資料比較。

推理、工具與結構化輸出

Muse Spark 推理指南為此版本記錄 minimal、low、medium、high 與 xhigh。max 是後來 Standard 1.3 的設定,none 則不受支援。即使沒有明確強度值,仍會進行推理;輸出額度同時涵蓋私密內部推理與可見答案。原始推理與對數機率不會作為一般信心度或解釋欄位公開。

開發者定義的工具呼叫遵循迴圈:應用程式提供操作、模型準備引數、應用程式執行每個呼叫並回傳結果,下一個答案再使用結果。工具呼叫可請求資訊或操作;它本身不是操作完成的證據。請在對話中維持原始呼叫與結果的關聯。

製造商也記錄由提供 JSON 綱要約束的結構化文字。請定義應用程式需要的欄位與型別;當來源資訊與解讀用途不同時,請分開保留。結構形式無法確立事實正確性;原始來源與實際工具結果,仍決定可檢視答案的內容。

版本與延續邊界

Muse Spark 1.1 保有自己的版本身分。不能僅因同屬一個系列,就套用 1.2 的特定程式設計變更、1.3 的長時間行為更新,或 Standard 1.3 的 max 設定。製造商聊天介面不提供可供外部呼叫端重播的私密推理,因此請保留可見歷史,並使用連接介面提供的延續機制。

已讀來源未說明文件所載上下文以外、獨立的硬性最大輸入或輸出 token 容量。請定義必要文字產物,保留每項動作或結論所需的證據,並區分模型的規劃與感知,以及執行其操作提案的環境。

實用任務

實用任務

英文技術範例

Plan an approval workflow

Plan a document approval flow from these constraints: the author submits a draft; a reviewer must approve before the coordinator publishes; rejected drafts return to the author; publication needs a recorded approval ID. Give the ordered steps and evidence required at each transition. Mark any actor permission that the supplied rules do not define.

預期結果

A numbered workflow with approval evidence, rejection path and unresolved permission questions.

檢查結果

Verify every publication path requires a recorded approval ID and rejection cannot skip review.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions meta/muse-spark-1.1

meta/muse-spark-1.1

Meta /meta/muse-spark-1.1

入門

Muse Spark 1.1 是 Meta 用於代理、電腦操作與程式設計的多模態推理模型。它處理大量文字與視覺上下文、產生文字和工具動作提案,製造商所載上下文為 1,048,576 token,推理等級最高為 xhigh。

接受的輸入
文字
結果
文字

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
輸入
text
輸出
text
輸出格式
json 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
meta/muse-spark-1.1
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制
項目數下限: 1
預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
範例:system, user, assistant, tool, function
條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。
依模型而定
預設值—
欄位messages[].content類型string|content_part[]|null要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_calls類型tool_call[]要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].tool_call_id類型string要求選填值與限制
適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID
預設值—
欄位messages[].name類型string要求選填值與限制預設值—
欄位messages[].reasoning_content類型string要求選填值與限制
適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求
預設值—
欄位messages[].reasoning_details類型object|array要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位max_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位max_completion_tokens類型integer要求選填值與限制
最小值: 1
依模型而定
預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
欄位stream_options.include_usage類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位temperature類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位top_p類型number要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位stop類型string|string[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools類型function_tool[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位tools[].type類型string要求選填值與限制
function
依模型而定
預設值—
欄位tools[].function.name類型string要求必填值與限制
適用條件: 已提供函式工具
預設值—
欄位tools[].function.description類型string要求選填值與限制預設值—
欄位tools[].function.parameters類型JSON_schema要求選填值與限制預設值—
欄位tool_choice類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位parallel_tool_calls類型boolean要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位response_format類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning_effort類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位reasoning類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位service_tier類型string要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位instructions類型string要求選填值與限制
相容性欄位
預設值—
欄位functions類型function[]要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位function_call類型string|object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位prompt_cache_options類型object要求選填值與限制
依模型而定
預設值—
欄位modalities類型string[]要求選填值與限制
text
預設值—
欄位provider類型object要求選填值與限制
條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options
預設值—
欄位cache_control.ttl類型string要求選填值與限制
條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h
預設值—
輸入素材組合

文字 · UTF8 文字

messages[].content

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages
參數material_types規格text
參數messages規格具有 role/content 結構的訊息陣列
參數file_material規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID
參數optional_controls規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
參數control_scope規格依模型而定;使用者函式工具與託管工具不同
參數output_modalities規格text
參數hosted_operations規格false
參數multimodal_input_binding規格null

生命週期: synchronous_or_streamed

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
推理強度 · high
標準費率 推理強度設為 high 時
推理強度 · low
標準費率 推理強度設為 low 時
推理強度 · medium
標準費率 推理強度設為 medium 時
推理強度 · minimal
標準費率 推理強度設為 minimal 時
推理強度 · xhigh
標準費率 推理強度設為 xhigh 時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0025 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0085 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0003 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0025 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0085 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0003 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "meta/muse-spark-1.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='meta/muse-spark-1.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='meta/muse-spark-1.1',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位choices[].index類型integer
欄位choices[].message.content類型string|null
欄位choices[].message.tool_calls類型tool_call[]
欄位choices[].message.reasoning_content類型string
欄位choices[].message.reasoning_details類型object|array
欄位choices[].finish_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.1

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

meta/muse-spark-1.1

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages meta/muse-spark-1.1

meta/muse-spark-1.1

Meta /meta/muse-spark-1.1

入門

Muse Spark 1.1 是 Meta 用於代理、電腦操作與程式設計的多模態推理模型。它處理大量文字與視覺上下文、產生文字和工具動作提案,製造商所載上下文為 1,048,576 token,推理等級最高為 xhigh。

接受的輸入
文字
結果
json · sse

Ailoot 可用 · 輸入與方法

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
輸入
text
輸出
json, sse
輸出格式
JSON 或 SSE
欄位類型要求值與限制預設值
欄位model類型string要求必填值與限制
meta/muse-spark-1.1
預設值—
欄位messages類型message[]要求必填值與限制預設值—
欄位messages[].role類型string要求必填值與限制
user, assistant
預設值—
欄位messages[].content類型string要求必填值與限制預設值—
欄位max_tokens類型integer要求必填值與限制預設值—
欄位stream類型boolean要求選填值與限制預設值false
輸入素材組合

文字 · UTF-8 文字

messages[].content 字串

方法參數與生命週期
參數規格
參數content_type規格application/json
參數required規格model, messages, max_tokens
參數optional_controls規格stream
參數material_types規格text
參數text_file_material規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。

生命週期: synchronous_or_streamed

方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式
標準費率 選取快速模式時
flex 模式
標準費率 選取 flex 模式時
最高推理強度
標準費率 最高推理強度採用 default 調整值時
推理強度 · high
標準費率 推理強度設為 high 時
推理強度 · low
標準費率 推理強度設為 low 時
推理強度 · medium
標準費率 推理強度設為 medium 時
推理強度 · minimal
標準費率 推理強度設為 minimal 時
推理強度 · xhigh
標準費率 推理強度設為 xhigh 時

Ailoot 費率

各設定的價格

請逐一核對各項費用與所列條件。每組互為替代選項的設定只套用一種費率。

設定費率表上下文 Token 數大於上下文 Token 數小於或等於費用
設定詞元基本費率費率表基本費率上下文 Token 數大於—上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0025 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0085 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0003 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token
設定請求長度級距 1費率表—上下文 Token 數大於0上下文 Token 數小於或等於無上限費用
輸入 · 輸入 Token $0.0025 / 1K Token
輸出 · 輸出 Token $0.0085 / 1K Token
輸入 · 讀取快取 $0.0003 / 1K Token
輸入 · 寫入快取 — / 1K Token
輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →

請求範例

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果
{
  "model": "meta/muse-spark-1.1",
  "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-spark-1.1', '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-spark-1.1', '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))

接收並儲存結果

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON 或 SSE

保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。

需要檢查原始回應時

保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位
欄位類型
欄位id類型string
欄位model類型string
欄位content[]類型text|thinking|tool_use|other content block
欄位stop_reason類型string|null
欄位usage類型object
錯誤與後續步驟
回應條件下一步
回應400 · invalid_request_error條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。

別名

模型別名

Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.1

方法路徑別名

請使用上方列出的 API 方法路徑。

相關呼叫用 ID

meta/muse-spark-1.1

FAQ · Meta: Muse Spark 1.1
可以使用哪些輸入與結果?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.1: text → text

POST /v1/messages · meta/muse-spark-1.1: text → json, sse

請求使用哪些欄位?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.1: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · meta/muse-spark-1.1: model, messages, max_tokens, stream

適用哪些限制?

POST /v1/chat/completions · meta/muse-spark-1.1: messages.min_items: 1

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