Typ
Spezifikation
Preis
Eingabe
pro 1M Prompt-Token
$1.25
Ausgabe
pro 1 Million generierter Token
$4.25
Implizite Cache-Leseart
pro 1M zwischengespeicherten Eingabetoken
$1.00
Web-Suche
pro Suchanfrage
$0.00825
Muse Spark 1.3 und Seed 2.1 Turbo im direkten Vergleich: Spezifikationen, Fähigkeiten, Parameter und Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog.
Meta AI 
ByteDance TextgenerierungMuse Spark 1.3 von Meta AI und Seed 2.1 Turbo von ByteDance gehören beide zur Kategorie Textgenerierung und sind über die EmpirioLabs API verfügbar.
| Spezifikation | Muse Spark 1.3 | Seed 2.1 Turbo |
|---|---|---|
| Modell-ID | muse-spark-1-3 | seed-2-1-turbo |
| Autor | Meta AI | ByteDance |
| Veröffentlicht | 2. Sept. 2026 | 13. Juli 2026 |
| Kontextfenster | 1M Token | 229.1K Token |
| Max. Ausgabe | 131.072 Token | 65.536 Token |
| Eingabe | Text Bild Video Dokument | Text Bild Video |
| Ausgabe | Text | Text |
| Strukturierte Ausgabe | JSON Schema | JSON Schema |
| Region | - | Malaysia |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/muse-spark-1-3:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/seed-2-1-turbo:generateContent |
| Fähigkeiten |
Live-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog für beide Modelle. Jede Preistabelle entspricht immer dem, was die API berechnet.
Anfrageparameter, die jedes Modell auf EmpirioLabs angibt, mit den zulässigen Werten oder dem Bereich, wo einer gilt. Ein Strich markiert einen Parameter, den das Modell nicht angibt.
| Parameter | Muse Spark 1.3 | Seed 2.1 Turbo |
|---|---|---|
| max_tokens | 16 bis 131072 Standard: 16384 | 1 bis 65536 |
| temperature | 0 bis 2 Standard: 1 | - |
| top_p | 0.01 bis 1 Standard: 1 | - |
| reasoning_effort | minimal, low, medium, high, xhigh Standard: medium | low, medium, high Standard: high |
| tool_web_search | boolean Standard: false | - |
| tools | array Standard: [] | - |
| tool_choice | object | - |
| parallel_tool_calls | boolean | - |
| response_format | enum | enum |
| frequency_penalty | - | -2 bis 2 Standard: 0 |
| presence_penalty | - | -2 bis 2 Standard: 0 |
| stop | - | string |
| enable_thinking | - | boolean Standard: true |
| enable_web_search | - | boolean Standard: false |
| max_tool_calls | - | 1 bis 10 Standard: 3 |
| image_detail | - | low, high, xhigh Standard: high |
Reasoning ist immer aktiviert und kann nicht deaktiviert werden. reasoning_effort akzeptiert minimal bis xhigh. Auf /v1/chat/completions wird der Reasoning-Text nicht zurückgegeben; auf /v1/responses kann man Reasoning-Zusammenfassungen mit reasoning.summary anfordern, und Reasoning-Token werden als Ausgabetoken abgerechnet und zählen in beide Richtungen zum Ausgabebudget. Text-, Bild-, MP4-Video- und PDF-Eingaben werden unterstützt; bis zu 50 Bilder können angehängt werden. Audio-Eingaben werden an diesem Checkpoint nicht unterstützt; die Muse Spark 1.1 und 1.2 Checkpoints akzeptieren Audio. PDFs verwenden Text von den ersten 100 Seiten und Seitenbilder von den ersten 50 Seiten. Die integrierte Websuche fügt $0.00825 pro ausgeführter Suchanfrage hinzu und meldet die Anzahl in usage.tool_usage. OpenAI Responses-Anfragen unterstützen außerdem benutzerdefinierte Tools und deferred tool search. tool_choice unterstützt Auto und None. Prompts und Completions, die an diesen Standard-Checkpoint gesendet werden, werden von Meta nicht zum Training seiner Modelle verwendet.
Die Preisgestaltung pro Token bleibt über das gesamte Kontextfenster unverändert, ohne einen höheren Zinssatz über 128K. Reasoning ist standardmäßig aktiviert; setze enable_thinking auf falsch, um direkt ohne sie zu antworten.
Muse Spark 1.3 bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID muse-spark-1-3. Beide Modelle werden über denselben Endpunkt aufgerufen. Setze model auf muse-spark-1-3 oder seed-2-1-turbo. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
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."}
]
}'Prompt-Tests und Vergleichsläufe, die beide Modelle abdecken.
Muse Spark 1.3 ist die neuere Veröffentlichung (2. Sept. 2026); Seed 2.1 Turbo erschien am 13. Juli 2026. Muse Spark 1.3 hat das größere Kontextfenster: 1M Token gegenüber 229.1K bei Seed 2.1 Turbo. Muse Spark 1.3 liefert bis zu 131.072 Ausgabe-Token pro Antwort, Seed 2.1 Turbo bis zu 65.536. Die Spezifikationen, Preistabellen und Parameter auf dieser Seite stammen aus dem Live-Katalog von EmpirioLabs.
Muse Spark 1.3 ist die neuere Veröffentlichung (2. Sept. 2026); Seed 2.1 Turbo erschien am 13. Juli 2026.
Seed 2.1 Turbo hat den niedrigeren Preis für Eingabe (pro 1M Prompt-Token) und Ausgabe (pro 1 Million generierter Token). Beide Live-Preistabellen stehen auf dieser Seite und entsprechen immer dem, was die API berechnet.
Ja. Beide Modelle nutzen POST /v1/chat/completions mit demselben EmpirioLabs API-Schlüssel, die meisten Integrationen wechseln also durch Ändern des model Werts. Prüfe zuerst die Parametertabelle auf dieser Seite, wenn du dich auf einen modellspezifischen Parameter verlässt.
Ja. Öffne jedes Modell im EmpirioLabs Playground und führe denselben Prompt auf beiden aus, mit den Parametern, die die API bereitstellt.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.
