Muse Spark 1.2 API

À propos de Muse Spark 1.2

Le modèle de raisonnement de frontière mis à jour de Meta avec un contexte de 1 048 576 jetons, une compréhension de l’image, de la vidéo, de l’audio et du PDF, une recherche web et un appel d’outils.

Le raisonnement est toujours activé et ne peut pas être désactivé. Le raisonnement reste interne, et les jetons de raisonnement sont présentés comme des jetons de sortie et comptent contre max_tokens. reasoning_effort accepte le minimum jusqu’à Xhigh. Les entrées texte, image, vidéo MP4, MP3/WAV audio et PDF sont prises en charge; Jusqu’à 50 images peuvent être jointes. Les PDF utilisent le texte des 100 premières pages et des images des pages des 50 premières pages. La recherche web intégrée ajoute $0.00825 par requête de recherche exécutée et rapporte le compte en usage.tool_usage. Les requêtes OpenAI Response prennent également en charge des outils personnalisés et la recherche différée d’outils. tool_choice supporte 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.

Aussi connu sous le nom Muse Spark, Meta AI Muse Spark 1.2

Caractéristiques de Muse Spark 1.2

ID du modèle

muse-spark-1-2

Fournisseur

Meta AI

Catégorie

Génération de texte

Publié

5 août 2026

Fenêtre de contexte

1M tokens

Sortie max

131 072 tokens

Entrée

TexteImageVidéoAudioDocument

Sortie

Texte

Sortie structurée

JSON Schema

Endpoints

POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/muse-spark-1-2:generateContent

Identifiants de modèle alternatifs

muse-spark-1.2meta/muse-spark-1-2meta/muse-spark-1.2

Tarifs de l'API Muse Spark 1.2

Tarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.

Comment appeler l'API Muse Spark 1.2

Muse Spark 1.2 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-1-2. 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-1-2",
    "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)

Paramètres de l'API Muse Spark 1.2

Paramètres de requête pris en charge par l'API Muse Spark 1.2 sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.

Bon à savoir

Le raisonnement est toujours activé et ne peut pas être désactivé. Le raisonnement reste interne, et les jetons de raisonnement sont présentés comme des jetons de sortie et comptent contre max_tokens. reasoning_effort accepte le minimum jusqu’à Xhigh. Les entrées texte, image, vidéo MP4, MP3/WAV audio et PDF sont prises en charge; Jusqu’à 50 images peuvent être jointes. Les PDF utilisent le texte des 100 premières pages et des images des pages des 50 premières pages. La recherche web intégrée ajoute $0.00825 par requête de recherche exécutée et rapporte le compte en usage.tool_usage. Les requêtes OpenAI Response prennent également en charge des outils personnalisés et la recherche différée d’outils. tool_choice supporte 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.

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.

API Muse Spark 1.2 : questions fréquentes

Combien coûte l'API Muse Spark 1.2 ?

Sur EmpirioLabs, Muse Spark 1.2 est facturé à l'usage : Entrée $1.25 par 1M de jetons d’invite; Produit $4.25 par 1M de jetons générés; Lecture implicite du cache $1.00 par 1M de jetons d’entrée mis en cache. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.

Quelle est la fenêtre de contexte de Muse Spark 1.2 ?

Muse Spark 1.2 prend en charge une fenêtre de contexte de 1M tokens avec jusqu'à 131 072 tokens de sortie par réponse.

L'API Muse Spark 1.2 est-elle compatible OpenAI ?

Oui. Muse Spark 1.2 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle muse-spark-1-2.

Puis-je essayer Muse Spark 1.2 dans le navigateur avant d'intégrer ?

Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Muse Spark 1.2 dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.

Comment obtenir une clé API Muse Spark 1.2 ?

Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.