

Muse Spark 1.2 と Muse Spark 1.1 を並べて比較: 仕様、機能、パラメーター、EmpirioLabs カタログのライブ料金。
Muse Spark 1.2 と Muse Spark 1.1 はどちらも Meta AI のモデルで、テキスト生成カテゴリに属し、EmpirioLabs API から利用できます。
| 仕様 | Muse Spark 1.2 | Muse Spark 1.1 |
|---|---|---|
| モデルID | muse-spark-1-2 | muse-spark-1-1 |
| 開発元 | Meta AI | Meta AI |
| リリース | 2026年8月5日 | 2026年7月9日 |
| コンテキスト長 | 1M トークン | 1M トークン |
| 最大出力 | 131,072 トークン | 131,072 トークン |
| 入力 | テキスト 画像 動画 音声 ドキュメント | テキスト 画像 動画 音声 ドキュメント |
| 出力 | テキスト | テキスト |
| 構造化出力 | JSON Schema | JSON Schema |
| エンドポイント | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/muse-spark-1-2:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/muse-spark-1-1:generateContent |
| 機能 |
両モデルの EmpirioLabs カタログのライブ料金です。各料金表は常に API の請求額と一致します。
EmpirioLabs で各モデルに記載されているリクエストパラメーターと、指定できる値または範囲です。ハイフンは、そのモデルに記載のないパラメーターを示します。
| パラメータ | Muse Spark 1.2 | Muse Spark 1.1 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 から 131072 デフォルト: 16384 | 1 から 131072 デフォルト: 16384 |
| temperature | 0 から 2 デフォルト: 1 | 0 から 2 デフォルト: 1 |
| top_p | 0.01 から 1 デフォルト: 1 | 0.01 から 1 デフォルト: 1 |
| presence_penalty | -2 から 2 デフォルト: 0 | -2 から 2 デフォルト: 0 |
| frequency_penalty | -2 から 2 デフォルト: 0 | -2 から 2 デフォルト: 0 |
| seed | integer | integer |
| reasoning_effort | minimal, low, medium, high, xhigh デフォルト: medium | minimal, low, medium, high, xhigh デフォルト: medium |
| tool_web_search | boolean デフォルト: false | boolean デフォルト: false |
| tools | array デフォルト: [] | array デフォルト: [] |
| tool_choice | object | object |
| parallel_tool_calls | boolean | boolean |
| response_format | enum | enum |
推論は常にオンで、無効化できません。推論は内部にとどまり、推論トークンは出力トークンとして請求され、合計max_tokensカウントされます。reasoning_effortは最小限からxhighまで対応しています。テキスト、画像、MP4ビデオ、MP3/WAVオーディオ、PDF入力に対応しています。最大50枚の画像を添付可能です。PDF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を使用します。組み込みのウェブ検索は、実行された検索クエリごとに$0.00825を加算し、その数をusage.tool_usageで報告します。OpenAIのレスポンスリクエストはカスタムツールやディファードツール検索もサポートしています。tool_choiceは自動対応で、対応していません。この標準チェックポイントに送信されたプロンプトや完了は、Metaのモデルトレーニングには使用されません。
推論は常にオンで、無効化できません。推論は内部にとどまり、推論トークンは出力トークンとして請求され、合計max_tokensカウントされます。reasoning_effortは最小限からxhighまで対応しています。テキスト、画像、MP4ビデオ、MP3/WAVオーディオ、PDF入力に対応しています。最大50枚の画像を添付可能です。PDF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を使用します。組み込みのウェブ検索は、実行された検索クエリごとに$0.00825を加算し、その数をusage.tool_usageで報告します。OpenAIのレスポンスリクエストはカスタムツールやディファードツール検索もサポートしています。tool_choiceは自動対応で、対応していません。この標準チェックポイントに送信されたプロンプトや完了は、Metaのモデルトレーニングには使用されません。
Muse Spark 1.2 は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID muse-spark-1-2 を使ってください。 どちらのモデルも同じエンドポイントで呼び出します。model を muse-spark-1-2 または muse-spark-1-1 に設定してください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。
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."}
]
}'Muse Spark 1.2 のほうが新しいリリースです (2026年8月5日)。Muse Spark 1.1 のリリースは 2026年7月9日 です。 どちらのモデルもコンテキスト長は 1M トークンです。 入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金はどちらのモデルも同じです。 このページの仕様、料金表、パラメーターは EmpirioLabs のライブカタログに基づいています。
Muse Spark 1.2 のほうが新しいリリースです (2026年8月5日)。Muse Spark 1.1 のリリースは 2026年7月9日 です。
入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金はどちらのモデルも同じです。 両方のライブ料金表はこのページにあり、常に API の請求額と一致します。
はい。どちらのモデルも同じ EmpirioLabs API キーで POST /v1/chat/completions を使うため、ほとんどの連携は model の値を変えるだけで切り替えられます。モデル固有のパラメーターに依存している場合は、先にこのページのパラメーター表を確認してください。
はい。EmpirioLabs プレイグラウンド で各モデルを開き、API と同じパラメーターで同じプロンプトを両方に実行できます。