Meta-offenes 30B-Agentenmodell mit Bildverständnis, 128K-Kontext, Werkzeugaufrufen, strukturierter Ausgabe und kontrollierbarer Argumentationsstärke.
Meta AITextgenerierung128K KontextVeröffentlicht 10. Aug. 2026Native InferenzNeuMeta-offenes 30B-Agentenmodell mit Bildverständnis, 128K-Kontext, Werkzeugaufrufen, strukturierter Ausgabe und kontrollierbarer Argumentationsstärke.
Auch bekannt als Meta AI Muse Glimmer 30B
muse-glimmer-30b/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/completionsPOST/v1beta/models/muse-glimmer-30b:generateContentmeta/muse-glimmer-30bmuse-glimmermeta-models/muse-glimmer-30bLive Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
Muse Glimmer 30B 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-glimmer-30b. 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-glimmer-30b",
"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-glimmer-30b",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die Muse Glimmer 30B API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 bis 2 | Temperatur wird geprochen. 0 ist deterministisch und 2 ist maximale Zufälligkeit. |
| top_p | number | 0.95 | 0 bis 1 | Kernprobenwahrscheinlichkeitsmasse. Niedrigere Werte machen die Ausgaben fokussierter. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 bis 32768 | Maximale Ausgabe-Token. |
| stop | string | - | - | Bis zu 4 Zeichenketten, bei denen das Modell aufhört, weitere Token zu generieren. |
| reasoning_effort | enum | high | none, low, medium, high, max | Logik im Kraftlevel. Höhere Stufen denken länger nach, bevor sie antworten. Keine verlangt minimales Denken und das Maximum entspricht der xhigh-Festigkeit des Modells. |
| top_k | number | 64 | 1 bis 200 | Begrenze das Sampling auf die besten K Kandidatentoken, wenn sie unterstützt werden. |
| min_p | number | 0 | 0 bis 1 | Mindestwahrscheinlichkeitsschwelle für Token-Sampling. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 bis 2 | Strafe basiert darauf, wie oft ein Token bereits aufgetaucht ist. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 bis 2 | Strafe für Token, die bereits im generierten Text erschienen sind. |
| response_format | enum | - | text, json_object, json_schema | Beschränkt die Ausgabe auf gültiges JSON. Verwenden Sie den JSON-Modus für jedes JSON-Objekt oder stellen Sie ein JSON-Schema bereit, um eine exakte Antwortform zu... |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Optionale Websuche, betrieben von Linkup. Wenn aktiviert, werden aktuelle Webquellen mit Ihrer neuesten Benutzernachricht als Abfrage abgerufen und dem Modell als zusätzlicher Kontext bereitgestellt. Fügt $0.013 pro Aufruf hinzu, wenn er aufgerufen wird, zusätzlich zu den normalen Tokenkosten des Modells. Standardmäßig deaktiviert. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Wenn aktiviert, fügt das Gateway den "Sources"-Footer nicht an Assistant-Antworten an, die die Linkup-Websuche verwendet haben. Nützlich, wenn die Modellausgabe an... |
Unterstützt Text- und Bildeingaben, Streaming, Funktionstools, strukturierte JSON-Ausgabe und Steuerung der Argumentationsstärke über reasoning_effort (kein, niedrig, mittel, hoch, maximal). Die Vernunft steht standardmäßig auf hoch.
Auf EmpirioLabs wird Muse Glimmer 30B nach Verbrauch abgerechnet. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
Muse Glimmer 30B unterstützt ein Kontextfenster von 128K Token mit bis zu 32.768 Ausgabe-Token pro Antwort.
Ja. Muse Glimmer 30B bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Bestehende OpenAI SDKs funktionieren, indem du base_url auf https://api.empiriolabs.ai/v1 setzt und als Modell-ID muse-glimmer-30b verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Muse Glimmer 30B im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.
