نموذج الاستدلال الحدودي المحدث من ميتا مع 1,048,576 رمزا في السياق، والصور، والفيديو، والصوت، وفهم PDF، والبحث على الويب، واستدعاء الأدوات.
Meta AIتوليد النصوص1M السياقتاريخ الإصدار 5 أغسطس 2026نقطة نهاية مملوكةجديدنموذج الاستدلال الحدودي المحدث من ميتا مع 1,048,576 رمزا في السياق، والصور، والفيديو، والصوت، وفهم PDF، والبحث على الويب، واستدعاء الأدوات.
الاستدلال دائما مفعل ولا يمكن تعطيله. يبقى التفكير داخليا، ويتم احتساب رموز الاستدلالات كرموز مخرجات وتحتسب مقابل max_tokens. reasoning_effort يقبل الحد الأدنى من الرموز عبر xhigh. تدعم مدخلات النص والصورة وفيديو MP4 والصوت MP3/WAV وPDF؛ يمكن إرفاق ما يصل إلى 50 صورة. تستخدم ملفات PDF نصا من أول 100 صفحة وصور صفحات من أول 50 صفحة. البحث المدمج على الويب يضيف $0.00825 لكل استعلام بحث يتم تنفيذه ويبلغ عن العدد في usage.tool_usage. تدعم طلبات OpenAI Responses أيضا أدوات مخصصة وبحث الأدوات المؤجلة. tool_choice يدعم التلقائية وعدم وجود أي شيء. التعليمات والإكمال المرسلة إلى نقطة التحقق القياسية لا تستخدم من قبل ميتا لتدريب نماذجها.
يعرف أيضا باسم Muse Spark, Meta AI Muse Spark 1.2
muse-spark-1-2/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/muse-spark-1-2:generateContentmuse-spark-1.2meta/muse-spark-1-2meta/muse-spark-1.2أسعار الدفع حسب الاستخدام مباشرة من كتالوج EmpirioLabs. تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، بدون حد أدنى شهري.
يقدم Muse Spark 1.2 واجهة Chat Completions المتوافقة مع OpenAI. وجّه أي OpenAI SDK إلى https://api.empiriolabs.ai/v1 بمفتاح EmpirioLabs API الخاص بك واستخدم معرّف النموذج muse-spark-1-2. احصل على مفتاح API من لوحة تحكم EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "muse-spark-1-2",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="muse-spark-1-2",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)معلمات الطلب التي تدعمها واجهة Muse Spark 1.2 API على EmpirioLabs. تُطبق القيم الافتراضية عند حذف أي حقل.
| المعامل | النوع | الافتراضي | النطاق / القيم | الوصف |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | integer | 16384 | 1 إلى 131072 | الحد الأقصى لعدد رموز الإخراج التي يجب توليدها. رموز الاستدلال تحتسب ضمن هذه الميزانية. |
| temperature | number | 1 | 0 إلى 2 | يتحكم في العشوائية. القيم المنخفضة تجعل الاستجابات أكثر حتمية. |
| top_p | number | 1 | 0.01 إلى 1 | قطع أخذ عينات النواة. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 إلى 2 | يعاقب الرموز التي ظهرت بالفعل، مما يشجع على مواضيع جديدة. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 إلى 2 | يعاقب الرموز المتكررة، مما يقلل من التكرار. |
| seed | integer | - | - | بذور عشوائية لمزيد من التكرار الممكن. |
| reasoning_effort | enum | medium | minimal, low, medium, high, xhigh | المنطق دائما مستمر؛ هذا يحدد مقدار الجهد الذي يبذله النموذج قبل الإجابة. الجهد الأعلى يستخدم المزيد من رموز التفكير. لا يتم إرجاع نص الاستدلال في الردود. |
| tool_web_search | boolean | false | - | فعل البحث المدمج على الويب باستخدام المصادر المذكورة. يضيف $0.00825 لكل استعلام بحث تم تنفيذه؛ يمكن لطلب واحد أن يجري أكثر من بحث واحد. |
| tools | array | [] | - | تعريفات الدوال والأدوات المخصصة المتوافقة مع OpenAI. على /v1/responses، يمكن ل tool_search و defer_loading اكتشاف الأدوات المؤجلة. |
| tool_choice | object | - | - | التحكم في اختيار الأدوات المتوافق مع OpenAI. هذا الطراز يدعم الأوتوماتيكي ولا يدعم أي نظام معين. |
| parallel_tool_calls | boolean | true | - | اسمح للنموذج بطلب عدة أدوات وظيفية في استجابة واحدة. |
| response_format | enum | - | - | إرجاع مخرجات JSON منظمة. وضع JSON يعيد أي كائن JSON صالح؛ وضع مخطط JSON يفرض مخططا دقيقا. |
الاستدلال دائما مفعل ولا يمكن تعطيله. يبقى التفكير داخليا، ويتم احتساب رموز الاستدلالات كرموز مخرجات وتحتسب مقابل max_tokens. reasoning_effort يقبل الحد الأدنى من الرموز عبر xhigh. تدعم مدخلات النص والصورة وفيديو MP4 والصوت MP3/WAV وPDF؛ يمكن إرفاق ما يصل إلى 50 صورة. تستخدم ملفات PDF نصا من أول 100 صفحة وصور صفحات من أول 50 صفحة. البحث المدمج على الويب يضيف $0.00825 لكل استعلام بحث يتم تنفيذه ويبلغ عن العدد في usage.tool_usage. تدعم طلبات OpenAI Responses أيضا أدوات مخصصة وبحث الأدوات المؤجلة. tool_choice يدعم التلقائية وعدم وجود أي شيء. التعليمات والإكمال المرسلة إلى نقطة التحقق القياسية لا تستخدم من قبل ميتا لتدريب نماذجها.
When this model invokes tools inside a single request, the response carries a normalized usage.tool_usage map alongside the token counts. The example below shows the shape. Exact field names, units, and which tools appear can vary by tool:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3}
}The tool counts are already factored into cost_usd and are surfaced so you can audit per-tool billing. The field is omitted when no billed tool was invoked.
على EmpirioLabs، تتم فوترة Muse Spark 1.2 حسب الاستخدام: المدخلات $1.25 لكل 1M رموز مطالبة; الإنتاج $4.25 لكل مليون رمز مولد; قراءة الذاكرة المؤقتة الضمنية $1.00 لكل مليون رمز إدخال مخبأ; البحث على الويب $0.00825 لكل استعلام بحث. جدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة يطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.
يدعم Muse Spark 1.2 نافذة سياق من 1M رمز، مع ما يصل إلى 131,072 رمز إخراج لكل استجابة.
نعم. يقدم Muse Spark 1.2 واجهة Chat Completions المتوافقة مع OpenAI، لذا تعمل حزم OpenAI SDK الحالية بتوجيه base_url إلى https://api.empiriolabs.ai/v1 وتعيين معرّف النموذج إلى muse-spark-1-2.
نعم. يشغّل ملعب EmpirioLabs نموذج Muse Spark 1.2 في المتصفح بنفس المعلمات التي تتيحها الواجهة، لتجربة المطالبات قبل كتابة الكود.
أنشئ حساب EmpirioLabs ثم أنشئ مفتاحًا من API Keys في لوحة التحكم. الفوترة برصيد الدفع حسب الاستخدام، فلا تدفع إلا مقابل الطلبات التي تنفذها.
تحقق من تسعيرنا أو تواصل إذا كنت ترغب في نشر نموذجك الخاص على مجموعتنا.
