Muse Spark 1.2 Contributor 是 Meta Muse Spark 1.2 推理系列中用於實驗與原型製作的版本。請將 Contributor 識別碼與 Standard 1.2、後續 1.3 版本分開。製造商系列文件描述代理工作、軟體助理、多模態推理、工具使用與結構化文字結果；它並未根據 Standard 示範，確立獨立的 Contributor 效能保證。
文件所載輸入與上下文
製造商列出 1.2 版本的輸入模態為文字、圖片、影片、音訊與 PDF，輸出為文字，上下文為 1,048,576 token。該表定義製造商文件所載的模型範圍。結果可以是書面說明、結構化發現或程式碼提案；算繪介面、建立錄音或執行其他外部動作，需要應用程式元件。
進行原型製作時，請選擇單一明確任務，並提供檢視結果所需的資料。螢幕擷取畫面可搭配特定互動需求。PDF 可提供要比較或擷取的陳述。影片可顯示要描述的可見順序，視聽問題則應指出哪項口述或可見細節重要。請標示每個來源，並要求支持答案的證據。
1.2 發布說明描述此系列擅長將視覺資料轉為程式碼，以及針對圖表或場景推理。請將這些視為任務領域，不要宣稱此 Contributor 版本能重現每個 Standard 示範。實際要求可詢問螢幕擷取畫面中可見的版面元素、實作提案，以及圖片未顯示行為的剩餘問題。
推理與結果準備
Muse Spark 推理指南為此版本提供 minimal、low、medium、high 與 xhigh 強度等級。max 專屬 Standard 1.3，且不支援以 none 停用推理。未明確設定時，模型仍使用自行決定的推理等級。因此，小型擷取與多步驟視覺或程式設計問題可選擇不同強度，同時保持相同的 1.2 Contributor 身分。
輸出額度同時涵蓋內部推理與可見文字。原始推理是私密的，因此請要求使用者需要的說明或最終產物，不要期待取得底層追蹤。請依後續要檢視的內容設定任務答案長度與欄位。
比較文件時，請要求來源陳述、所在頁面、它確立的條件，以及任何矛盾。程式碼原型請指定接受的輸入、預期結果與要保留的介面。請將片段提案與其假設、範例輸入分開要求。這些要求定義可審查的結果，避免沒有完成準則的開放式實驗。
工具輔助實驗
開發者定義的工具使用遵循模型與應用程式迴圈。應用程式描述函式，模型選擇操作並準備引數，應用程式執行並回傳結果。查詢可提供參考資訊；執行工具可提供程式碼提案執行時發生的情況。要求下一個答案之前，請維持原始操作與回傳結果的關聯。
1.2 系列公告強調利用工具更仔細檢視視覺輸入與生成產物。這代表環境提供檢視或算繪操作。文字提案本身不是已算繪頁面或已執行互動。請定義工具回傳什麼，讓模型能將回饋連結到實際需求。
結構化輸出可依提供的綱要整理實驗發現。請定義欄位名稱、必要型別與缺失值處理，並將來源識別碼保留在擷取資訊旁。語法有效的記錄與正確解讀是不同特性；請保留原始資料，以檢視後者。
版本與延續限制
製造商一般聊天工作流程不會回傳可供外部呼叫端重播的私密推理上下文。延續實驗時，請保留可見歷史、來源事實與工具結果，並只使用連接介面有文件記錄的延續機制。Muse Spark 不支援對數機率，因此不應將其視為擷取欄位的內建信心分數。
公布的上下文與模態表屬於此具名 1.2 版本；它不應繼承 1.3 的 max 設定或音訊限制。已讀來源未說明上下文以外、獨立的最大輸入或輸出 token 容量。請明確保留原型目標、資料與可檢視文字結果，同時保留 Contributor 身分及工具實際回傳結果。
", "aboutText": "Muse Spark 1.2 Contributor 是 Meta Muse Spark 1.2 推理系列中用於實驗與原型製作的版本。請將 Contributor 識別碼與 Standard 1.2、後續 1.3 版本分開。製造商系列文件描述代理工作、軟體助理、多模態推理、工具使用與結構化文字結果；它並未根據 Standard 示範，確立獨立的 Contributor 效能保證。\n\n文件所載輸入與上下文\n\n製造商列出 1.2 版本的輸入模態為文字、圖片、影片、音訊與 PDF，輸出為文字，上下文為 1,048,576 token。該表定義製造商文件所載的模型範圍。結果可以是書面說明、結構化發現或程式碼提案；算繪介面、建立錄音或執行其他外部動作，需要應用程式元件。\n\n進行原型製作時，請選擇單一明確任務，並提供檢視結果所需的資料。螢幕擷取畫面可搭配特定互動需求。PDF 可提供要比較或擷取的陳述。影片可顯示要描述的可見順序，視聽問題則應指出哪項口述或可見細節重要。請標示每個來源，並要求支持答案的證據。\n\n1.2 發布說明描述此系列擅長將視覺資料轉為程式碼，以及針對圖表或場景推理。請將這些視為任務領域，不要宣稱此 Contributor 版本能重現每個 Standard 示範。實際要求可詢問螢幕擷取畫面中可見的版面元素、實作提案，以及圖片未顯示行為的剩餘問題。\n\n推理與結果準備\n\nMuse Spark 推理指南為此版本提供 minimal、low、medium、high 與 xhigh 強度等級。max 專屬 Standard 1.3，且不支援以 none 停用推理。未明確設定時，模型仍使用自行決定的推理等級。因此，小型擷取與多步驟視覺或程式設計問題可選擇不同強度，同時保持相同的 1.2 Contributor 身分。\n\n輸出額度同時涵蓋內部推理與可見文字。原始推理是私密的，因此請要求使用者需要的說明或最終產物，不要期待取得底層追蹤。請依後續要檢視的內容設定任務答案長度與欄位。\n\n比較文件時，請要求來源陳述、所在頁面、它確立的條件，以及任何矛盾。程式碼原型請指定接受的輸入、預期結果與要保留的介面。請將片段提案與其假設、範例輸入分開要求。這些要求定義可審查的結果，避免沒有完成準則的開放式實驗。\n\n工具輔助實驗\n\n開發者定義的工具使用遵循模型與應用程式迴圈。應用程式描述函式，模型選擇操作並準備引數，應用程式執行並回傳結果。查詢可提供參考資訊；執行工具可提供程式碼提案執行時發生的情況。要求下一個答案之前，請維持原始操作與回傳結果的關聯。\n\n1.2 系列公告強調利用工具更仔細檢視視覺輸入與生成產物。這代表環境提供檢視或算繪操作。文字提案本身不是已算繪頁面或已執行互動。請定義工具回傳什麼，讓模型能將回饋連結到實際需求。\n\n結構化輸出可依提供的綱要整理實驗發現。請定義欄位名稱、必要型別與缺失值處理，並將來源識別碼保留在擷取資訊旁。語法有效的記錄與正確解讀是不同特性；請保留原始資料，以檢視後者。\n\n版本與延續限制\n\n製造商一般聊天工作流程不會回傳可供外部呼叫端重播的私密推理上下文。延續實驗時，請保留可見歷史、來源事實與工具結果，並只使用連接介面有文件記錄的延續機制。Muse Spark 不支援對數機率，因此不應將其視為擷取欄位的內建信心分數。\n\n公布的上下文與模態表屬於此具名 1.2 版本；它不應繼承 1.3 的 max 設定或音訊限制。已讀來源未說明上下文以外、獨立的最大輸入或輸出 token 容量。請明確保留原型目標、資料與可檢視文字結果，同時保留 Contributor 身分及工具實際回傳結果。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英文技術範例
Prototype a bounded state reducer\n\nPropose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.meta/muse-spark-1.2-contributorMuse Spark 1.2 Contributor 是 Meta 另行命名、用於原型與實驗性代理工作流程的推理版本。Meta 文件列出 1,048,576 token 上下文與多模態輸入、文字輸出；此版本保有自己的身分與推理等級，不包含 1.3 Standard 的 max。
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 1.2 Contributor 是 Meta Muse Spark 1.2 推理系列中用於實驗與原型製作的版本。請將 Contributor 識別碼與 Standard 1.2、後續 1.3 版本分開。製造商系列文件描述代理工作、軟體助理、多模態推理、工具使用與結構化文字結果；它並未根據 Standard 示範，確立獨立的 Contributor 效能保證。
文件所載輸入與上下文
製造商列出 1.2 版本的輸入模態為文字、圖片、影片、音訊與 PDF，輸出為文字，上下文為 1,048,576 token。該表定義製造商文件所載的模型範圍。結果可以是書面說明、結構化發現或程式碼提案；算繪介面、建立錄音或執行其他外部動作，需要應用程式元件。
進行原型製作時，請選擇單一明確任務，並提供檢視結果所需的資料。螢幕擷取畫面可搭配特定互動需求。PDF 可提供要比較或擷取的陳述。影片可顯示要描述的可見順序，視聽問題則應指出哪項口述或可見細節重要。請標示每個來源，並要求支持答案的證據。
1.2 發布說明描述此系列擅長將視覺資料轉為程式碼，以及針對圖表或場景推理。請將這些視為任務領域，不要宣稱此 Contributor 版本能重現每個 Standard 示範。實際要求可詢問螢幕擷取畫面中可見的版面元素、實作提案，以及圖片未顯示行為的剩餘問題。
推理與結果準備
Muse Spark 推理指南為此版本提供 minimal、low、medium、high 與 xhigh 強度等級。max 專屬 Standard 1.3，且不支援以 none 停用推理。未明確設定時，模型仍使用自行決定的推理等級。因此，小型擷取與多步驟視覺或程式設計問題可選擇不同強度，同時保持相同的 1.2 Contributor 身分。
輸出額度同時涵蓋內部推理與可見文字。原始推理是私密的，因此請要求使用者需要的說明或最終產物，不要期待取得底層追蹤。請依後續要檢視的內容設定任務答案長度與欄位。
比較文件時，請要求來源陳述、所在頁面、它確立的條件，以及任何矛盾。程式碼原型請指定接受的輸入、預期結果與要保留的介面。請將片段提案與其假設、範例輸入分開要求。這些要求定義可審查的結果，避免沒有完成準則的開放式實驗。
工具輔助實驗
開發者定義的工具使用遵循模型與應用程式迴圈。應用程式描述函式，模型選擇操作並準備引數，應用程式執行並回傳結果。查詢可提供參考資訊；執行工具可提供程式碼提案執行時發生的情況。要求下一個答案之前，請維持原始操作與回傳結果的關聯。
1.2 系列公告強調利用工具更仔細檢視視覺輸入與生成產物。這代表環境提供檢視或算繪操作。文字提案本身不是已算繪頁面或已執行互動。請定義工具回傳什麼，讓模型能將回饋連結到實際需求。
結構化輸出可依提供的綱要整理實驗發現。請定義欄位名稱、必要型別與缺失值處理，並將來源識別碼保留在擷取資訊旁。語法有效的記錄與正確解讀是不同特性；請保留原始資料，以檢視後者。
版本與延續限制
製造商一般聊天工作流程不會回傳可供外部呼叫端重播的私密推理上下文。延續實驗時，請保留可見歷史、來源事實與工具結果，並只使用連接介面有文件記錄的延續機制。Muse Spark 不支援對數機率，因此不應將其視為擷取欄位的內建信心分數。
公布的上下文與模態表屬於此具名 1.2 版本；它不應繼承 1.3 的 max 設定或音訊限制。已讀來源未說明上下文以外、獨立的最大輸入或輸出 token 容量。請明確保留原型目標、資料與可檢視文字結果，同時保留 Contributor 身分及工具實際回傳結果。
POST /v1/chat/completionstexttext| 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-1.2-contributor | 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— |
文字 · UTF8 文字
messages[].content
| 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。
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
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 $0.0002 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0004 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.000004 / 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 $0.0002 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0004 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.000004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
set -eu\n: "${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-1.2-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-1.2-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-1.2-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 或 SSE
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。
保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 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 |
| 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。 |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
請使用上方列出的 API 方法路徑。
meta/muse-spark-1.2-contributorMuse Spark 1.2 Contributor 是 Meta 另行命名、用於原型與實驗性代理工作流程的推理版本。Meta 文件列出 1,048,576 token 上下文與多模態輸入、文字輸出；此版本保有自己的身分與推理等級，不包含 1.3 Standard 的 max。
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 1.2 Contributor 是 Meta Muse Spark 1.2 推理系列中用於實驗與原型製作的版本。請將 Contributor 識別碼與 Standard 1.2、後續 1.3 版本分開。製造商系列文件描述代理工作、軟體助理、多模態推理、工具使用與結構化文字結果；它並未根據 Standard 示範，確立獨立的 Contributor 效能保證。
文件所載輸入與上下文
製造商列出 1.2 版本的輸入模態為文字、圖片、影片、音訊與 PDF，輸出為文字，上下文為 1,048,576 token。該表定義製造商文件所載的模型範圍。結果可以是書面說明、結構化發現或程式碼提案；算繪介面、建立錄音或執行其他外部動作，需要應用程式元件。
進行原型製作時，請選擇單一明確任務，並提供檢視結果所需的資料。螢幕擷取畫面可搭配特定互動需求。PDF 可提供要比較或擷取的陳述。影片可顯示要描述的可見順序，視聽問題則應指出哪項口述或可見細節重要。請標示每個來源，並要求支持答案的證據。
1.2 發布說明描述此系列擅長將視覺資料轉為程式碼，以及針對圖表或場景推理。請將這些視為任務領域，不要宣稱此 Contributor 版本能重現每個 Standard 示範。實際要求可詢問螢幕擷取畫面中可見的版面元素、實作提案，以及圖片未顯示行為的剩餘問題。
推理與結果準備
Muse Spark 推理指南為此版本提供 minimal、low、medium、high 與 xhigh 強度等級。max 專屬 Standard 1.3，且不支援以 none 停用推理。未明確設定時，模型仍使用自行決定的推理等級。因此，小型擷取與多步驟視覺或程式設計問題可選擇不同強度，同時保持相同的 1.2 Contributor 身分。
輸出額度同時涵蓋內部推理與可見文字。原始推理是私密的，因此請要求使用者需要的說明或最終產物，不要期待取得底層追蹤。請依後續要檢視的內容設定任務答案長度與欄位。
比較文件時，請要求來源陳述、所在頁面、它確立的條件，以及任何矛盾。程式碼原型請指定接受的輸入、預期結果與要保留的介面。請將片段提案與其假設、範例輸入分開要求。這些要求定義可審查的結果，避免沒有完成準則的開放式實驗。
工具輔助實驗
開發者定義的工具使用遵循模型與應用程式迴圈。應用程式描述函式，模型選擇操作並準備引數，應用程式執行並回傳結果。查詢可提供參考資訊；執行工具可提供程式碼提案執行時發生的情況。要求下一個答案之前，請維持原始操作與回傳結果的關聯。
1.2 系列公告強調利用工具更仔細檢視視覺輸入與生成產物。這代表環境提供檢視或算繪操作。文字提案本身不是已算繪頁面或已執行互動。請定義工具回傳什麼，讓模型能將回饋連結到實際需求。
結構化輸出可依提供的綱要整理實驗發現。請定義欄位名稱、必要型別與缺失值處理，並將來源識別碼保留在擷取資訊旁。語法有效的記錄與正確解讀是不同特性；請保留原始資料，以檢視後者。
版本與延續限制
製造商一般聊天工作流程不會回傳可供外部呼叫端重播的私密推理上下文。延續實驗時，請保留可見歷史、來源事實與工具結果，並只使用連接介面有文件記錄的延續機制。Muse Spark 不支援對數機率，因此不應將其視為擷取欄位的內建信心分數。
公布的上下文與模態表屬於此具名 1.2 版本；它不應繼承 1.3 的 max 設定或音訊限制。已讀來源未說明上下文以外、獨立的最大輸入或輸出 token 容量。請明確保留原型目標、資料與可檢視文字結果，同時保留 Contributor 身分及工具實際回傳結果。
POST /v1/messagestextjson, 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-1.2-contributor | 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 |
文字 · UTF-8 文字
messages[].content 字串
| 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
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
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 $0.0002 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0004 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.000004 / 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 $0.0002 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.0004 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.000004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
{\n "model": "meta/muse-spark-1.2-contributor",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-1.2-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-1.2-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 或 SSE
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。
保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 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 |
| 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。 |
Ailoot Ultra meta/muse-spark-1.2-contributor
請使用上方列出的 API 方法路徑。
英文技術範例
Prototype a bounded state reducer\n\nPropose a JavaScript reducer for an upload widget with states idle, uploading, success and error. Events start, finish and fail are supplied as plain strings. Only uploading may transition to success or error; start resets any state to uploading. Include a transition table and tests for an invalid finish from idle.Reducer code, a transition table and tests covering valid and ignored transitions.Check that finish from idle is ignored and that the proposal does not claim a rendered or executed widget.