Muse Spark 1.3 واجهة برمجة التطبيقات

نموذج التفكير الوكيلي طويل الأفق من ميتا مع سياق وفهم للصور، الفيديو، وملفات PDF، والبحث على الويب، واستدعاء الأدوات يضم 1,048,576 رمزا.

Meta AIتوليد النصوص1M السياقتاريخ الإصدار 2 سبتمبر 2026نقطة نهاية مملوكةجديد

حول Muse Spark 1.3

نموذج التفكير الوكيلي طويل الأفق من ميتا مع سياق وفهم للصور، الفيديو، وملفات PDF، والبحث على الويب، واستدعاء الأدوات يضم 1,048,576 رمزا.

الاستدلال دائما مفعل ولا يمكن تعطيله. reasoning_effort يقبل الحد الأدنى من النص عبر xhigh. على /v1/chat/completions لا يتم إرجاع نص التفكير؛ على /v1/responses يمكنك طلب ملخصات الاستدلال باستخدام reasoning.summary، ويتم احتساب رموز الاستدلال كرموز إخراج وتحتسب ضمن ميزانية الإخراج في كلتا الحالتين. تدعم مدخلات النص والصورة وفيديو MP4 وPDF؛ يمكن إرفاق ما يصل إلى 50 صورة. لا يدعم إدخال الصوت في هذه النقطة؛ نقاط تفتيش Muse Spark 1.1 و1.2 تقبل الصوت. 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 ولا يدعم أي شيء. التعليمات والإكمال المرسلة إلى نقطة التحقق القياسية هذه لا تستخدم من قبل ميتا لتدريب نماذجها.

يعرف أيضا باسم Muse Spark, Meta AI Muse Spark 1.3

reasoningmultimodalvideo understandingfunction callingstructured outputweb searchcachedocument understanding

مواصفات Muse Spark 1.3

معرّف النموذج
muse-spark-1-3
المزود
Meta AI
الفئة
توليد النصوص
تاريخ الإصدار
2 سبتمبر 2026
نافذة السياق
1M رمز
أقصى إخراج
131,072 رمز
الإدخال
نصصورةفيديومستند
الإخراج
نص
إخراج منظم
JSON Schema
نقاط النهاية
POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/muse-spark-1-3:generateContent
معرّفات نموذج بديلة
muse-spark-1.3meta/muse-spark-1-3meta/muse-spark-1.3

أسعار واجهة Muse Spark 1.3 API

أسعار الدفع حسب الاستخدام مباشرة من كتالوج EmpirioLabs. تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، بدون حد أدنى شهري.

النوع
المواصفة
السعر
المدخلات
لكل 1M رموز مطالبة
$1.25
الإنتاج
لكل مليون رمز مولد
$4.25
قراءة الذاكرة المؤقتة الضمنية
لكل مليون رمز إدخال مخبأ
$1.00
البحث على الويب
لكل استعلام بحث
$0.00825
قارن في صفحة الأسعار الكاملة

كيفية استدعاء واجهة Muse Spark 1.3 API

يقدم Muse Spark 1.3 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-1-3. احصل على مفتاح API من لوحة تحكم EmpirioLabs.

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "muse-spark-1-3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'
Python (OpenAI SDK)
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-1-3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
المرجع الكامل لواجهة Muse Spark 1.3 API

معلمات واجهة Muse Spark 1.3 API

معلمات الطلب التي تدعمها واجهة Muse Spark 1.3 API على EmpirioLabs. تُطبق القيم الافتراضية عند حذف أي حقل.

المعاملالنوعالافتراضيالنطاق / القيمالوصف
max_tokensinteger163841 إلى 131072الحد الأقصى لعدد رموز الإخراج التي يجب توليدها. رموز الاستدلال تحتسب ضمن هذه الميزانية.
temperaturenumber10 إلى 2يتحكم في العشوائية. القيم المنخفضة تجعل الاستجابات أكثر حتمية.
top_pnumber10.01 إلى 1قطع أخذ عينات النواة.
presence_penaltynumber0-2 إلى 2يعاقب الرموز التي ظهرت بالفعل، مما يشجع على مواضيع جديدة.
frequency_penaltynumber0-2 إلى 2يعاقب الرموز المتكررة، مما يقلل من التكرار.
seedinteger--بذور عشوائية لمزيد من التكرار الممكن.
reasoning_effortenummediumminimal, low, medium, high, xhighالاستدلال دائما مفعل؛ هذا يحدد مقدار الجهد الذي يبذله النموذج قبل الإجابة. الجهد الأعلى يستخدم المزيد من رموز المنطق. لا يتم إرجاع نص الاستدلال عند إكمال الدردشة؛...
tool_web_searchbooleanfalse-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.
toolsarray[]-تعريفات الدوال والأدوات المخصصة المتوافقة مع OpenAI. على /v1/responses، يمكن ل tool_search و defer_loading اكتشاف الأدوات المؤجلة.
tool_choiceobject--التحكم في اختيار الأدوات المتوافق مع OpenAI. هذا الطراز يدعم الأوتوماتيكي ولا يدعم أي نظام معين.
parallel_tool_callsbooleantrue-اسمح للنموذج بطلب عدة أدوات وظيفية في استجابة واحدة.
response_formatenum--إرجاع مخرجات JSON منظمة. وضع JSON يعيد أي كائن JSON صالح؛ وضع مخطط JSON يفرض مخططا دقيقا.

معلومات مفيدة

الاستدلال دائما مفعل ولا يمكن تعطيله. reasoning_effort يقبل الحد الأدنى من النص عبر xhigh. على /v1/chat/completions لا يتم إرجاع نص التفكير؛ على /v1/responses يمكنك طلب ملخصات الاستدلال باستخدام reasoning.summary، ويتم احتساب رموز الاستدلال كرموز إخراج وتحتسب ضمن ميزانية الإخراج في كلتا الحالتين. تدعم مدخلات النص والصورة وفيديو MP4 وPDF؛ يمكن إرفاق ما يصل إلى 50 صورة. لا يدعم إدخال الصوت في هذه النقطة؛ نقاط تفتيش Muse Spark 1.1 و1.2 تقبل الصوت. 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 ولا يدعم أي شيء. التعليمات والإكمال المرسلة إلى نقطة التحقق القياسية هذه لا تستخدم من قبل ميتا لتدريب نماذجها.

Per-tool billing (usage.tool_usage)

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.

واجهة Muse Spark 1.3 API: أسئلة شائعة

كم تكلف واجهة Muse Spark 1.3 API؟

على EmpirioLabs، تتم فوترة Muse Spark 1.3 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. جدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة يطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.

ما حجم نافذة السياق في Muse Spark 1.3؟

يدعم Muse Spark 1.3 نافذة سياق من 1M رمز، مع ما يصل إلى 131,072 رمز إخراج لكل استجابة.

هل واجهة Muse Spark 1.3 API متوافقة مع OpenAI؟

نعم. يقدم Muse Spark 1.3 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-1-3.

هل يمكنني تجربة Muse Spark 1.3 في المتصفح قبل الدمج؟

نعم. يشغّل ملعب EmpirioLabs نموذج Muse Spark 1.3 في المتصفح بنفس المعلمات التي تتيحها الواجهة، لتجربة المطالبات قبل كتابة الكود.

كيف أحصل على مفتاح API لنموذج Muse Spark 1.3؟

أنشئ حساب EmpirioLabs ثم أنشئ مفتاحًا من API Keys في لوحة التحكم. الفوترة برصيد الدفع حسب الاستخدام، فلا تدفع إلا مقابل الطلبات التي تنفذها.

هل أنت مستعد لاستخدام نقاط نهاية أفضل؟

تحقق من تسعيرنا أو تواصل إذا كنت ترغب في نشر نموذجك الخاص على مجموعتنا.