Muse Spark 1.2はEmpirioLabsで利用可能です。 この更新されたMeta推論チェックポイントは、1,048,576トークンのコンテキストウィンドウとテキスト、画像、動画、音声、PDFの理解を組み合わせています。また、関数呼び出し、厳密構造化出力、組み込みのウェブ検索、ネイティブのレスポンスツールもサポートしています。
Muse Spark 1.2がサポートしていること
Muse Spark 1.2はテキスト、最大50枚の画像、MP4動画、MP3またはWAV音声、PDFドキュメントに対応しています。PDF処理には最初の100ページのテキストと最初の50ページのページ画像が含まれており、長文レポート、視覚文書、録音音声、ミクストメディア分析に適しています。
理屈は常に有効です。使用方法 理由 努力 出典 最小限 通過 xhigh モデルが回答する前にどれだけ作業するかを制御するためです。推論トレースはプライベートなままですが、推論トークンは出力トークンとしてカウントされ、リクエストの出力トークン予算を使用します。
ミューズスパーク1.2の呼び方
OpenAI互換のチャット完了エンドポイントを使い、設定してください モデル から muse-spark-1-2:
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", "reasoning_effort": "medium", "messages": [ { "role": "user", "content": "高トラフィックAPI移行のための安全な展開計画を設計。" } ]}'同じモデルは、Responses、Messages、Google互換コンテンツ生成エンドポイントを通じて利用可能です。Responsesエンドポイントはカスタムツールとディファードツールの発見を保持します。 tool_search.ストリーミング応答には、監査可能なトークン、キャッシュ、ツール決済のための最終使用データが含まれます。
ウェブ検索、ツール、構造化アウトプット
応答に最新情報が必要な場合は、組み込みのウェブ検索を有効にしましょう。実行された各検索クエリは usage.tool_usage そして、カタログに記載されている検索ごとの料金を追加します。関数ツールは並列に呼び出せ、 tool_choice サポート 自動車 および なしお問い合わせ.
機械で読みやすい結果を得るには、JSONモードを使用するか、厳格なJSONスキーマを提供します。これは、抽出、ルーティング、評価、エージェントワークフローなど、安定した応答契約が必要な場合に役立ちます。
価格設定とデータ利用
Muse Spark 1.2はpay-as-you-goトークン価格を採用しており、キャッシュ入力には別途割引料金が適用され、組み込みのウェブ検索実行時には追加のクエリごとの料金が適用されます。ライブ映像を見る Muse Spark 1.2モデルページ および プライシングページ 現在の金利についてです。
Metaは、この標準チェックポイントに提出されたプロンプトや完了はモデルのトレーニングには使用されないと述べています。EmpirioLabs使用ログにはプロンプトやメッセージの内容は保持されません。
建設を始めろ
Muse Spark 1.2を試してみてください。 プレイグラウンド, 読みます APIドキュメントまたは、他の推論モデルと比較する モデルカタログお問い合わせ.
ディスクロージャー:この記事は、EmpirioLabs AIによるAIの支援とレビューで書かれました.
