Type
Spéc.
Tarif
Entrée
par 1M de jetons d’invite
$1.25
Sortie
par 1M de jetons générés
$4.25
Lecture implicite du cache
par 1M de jetons d’entrée mis en cache
$1.00
Recherche Web
par requête de recherche
$0.00825
Muse Spark 1.3 et Seed 2.1 Turbo côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.
Meta AI 
ByteDance Génération de texteMuse Spark 1.3 de Meta AI et Seed 2.1 Turbo de ByteDance appartiennent tous deux à la catégorie Génération de texte et sont disponibles via l'API EmpirioLabs.
| Spéc. | Muse Spark 1.3 | Seed 2.1 Turbo |
|---|---|---|
| ID du modèle | muse-spark-1-3 | seed-2-1-turbo |
| Auteur | Meta AI | ByteDance |
| Publié | 2 sept. 2026 | 13 juil. 2026 |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 229.1K tokens |
| Sortie max | 131 072 tokens | 65 536 tokens |
| Entrée | Texte Image Vidéo Document | Texte Image Vidéo |
| Sortie | Texte | Texte |
| Sortie structurée | JSON Schema | JSON Schema |
| Région | - | 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 |
| Capacités |
Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.
Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.
| Paramètre | Muse Spark 1.3 | Seed 2.1 Turbo |
|---|---|---|
| max_tokens | 16 à 131072 Par défaut: 16384 | 1 à 65536 |
| temperature | 0 à 2 Par défaut: 1 | - |
| top_p | 0.01 à 1 Par défaut: 1 | - |
| reasoning_effort | minimal, low, medium, high, xhigh Par défaut: medium | low, medium, high Par défaut: high |
| tool_web_search | boolean Par défaut: false | - |
| tools | array Par défaut: [] | - |
| tool_choice | object | - |
| parallel_tool_calls | boolean | - |
| response_format | enum | enum |
| frequency_penalty | - | -2 à 2 Par défaut: 0 |
| presence_penalty | - | -2 à 2 Par défaut: 0 |
| stop | - | string |
| enable_thinking | - | boolean Par défaut: true |
| enable_web_search | - | boolean Par défaut: false |
| max_tool_calls | - | 1 à 10 Par défaut: 3 |
| image_detail | - | low, high, xhigh Par défaut: high |
Le raisonnement est toujours activé et ne peut pas être désactivé. reasoning_effort accepte minimal jusqu’à xhigh. Sur /v1/chat/completions, le texte de raisonnement n’est pas retourné; sur /v1/responses vous pouvez demander des résumés de raisonnement avec reasoning.summary, et les jetons de raisonnement sont facturés comme jetons de sortie et comptent dans le budget de sortie dans les deux cas. Les entrées texte, image, vidéo MP4 et PDF sont pris en charge; jusqu’à 50 images peuvent être jointes. L’entrée audio n’est pas prise en charge sur ce point de contrôle; les points de contrôle Muse Spark 1.1 et 1.2 acceptent l’audio. Les PDF utilisent le texte des 100 premières pages et les images des pages des 50 premières pages. La recherche web intégrée ajoute $0.00825 par requête exécutée et rapporte le compte en usage.tool_usage. Les requêtes OpenAI Answers prennent également en charge des outils personnalisés et la recherche différée. tool_choice prend en charge l’automatique et aucun. Les invites et complétions envoyées à ce point de contrôle Standard ne sont pas utilisées par Meta pour entraîner ses modèles.
La tarification par jeton est stable sur toute la fenêtre contextuelle, sans taux supérieur à 128K. Le raisonnement est activé par défaut; réglez enable_thinking sur faux pour répondre directement sans cela.
Muse Spark 1.3 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle muse-spark-1-3. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur muse-spark-1-3 ou seed-2-1-turbo. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "muse-spark-1-3",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Tests de prompts et comparaisons qui couvrent les deux modèles.
Muse Spark 1.3 est la version la plus récente (2 sept. 2026) ; Seed 2.1 Turbo est sorti le 13 juil. 2026. Muse Spark 1.3 a la plus grande fenêtre de contexte : 1M tokens, contre 229.1K pour Seed 2.1 Turbo. Muse Spark 1.3 renvoie jusqu'à 131 072 tokens de sortie par réponse, Seed 2.1 Turbo jusqu'à 65 536. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.
Muse Spark 1.3 est la version la plus récente (2 sept. 2026) ; Seed 2.1 Turbo est sorti le 13 juil. 2026.
Seed 2.1 Turbo affiche le tarif le plus bas pour Entrée (par 1M de jetons d’invite) et Sortie (par 1M de jetons générés). Les deux grilles tarifaires en direct sont sur cette page et correspondent toujours à ce que l'API facture.
Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/chat/completions avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.
Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.
