Muse Spark 1.2 API

Muse Spark 1.2 について

Metaの更新されたフロンティア推論モデルは、1,048,576トークンのコンテキスト、画像、動画、音声、PDFの理解、ウェブ検索、ツール呼び出しを備えています。

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。

別名 Muse Spark, Meta AI Muse Spark 1.2

Muse Spark 1.2 の仕様

モデルID

muse-spark-1-2

プロバイダー

Meta AI

カテゴリ

テキスト生成

リリース

2026年8月5日

コンテキスト長

1M トークン

最大出力

131,072 トークン

入力

テキスト画像動画音声ドキュメント

出力

テキスト

構造化出力

JSON Schema

エンドポイント

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

代替モデルID

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

Muse Spark 1.2 API の料金

EmpirioLabs カタログのライブ従量課金料金です。使った分だけの支払いで、月額最低料金はありません。

Muse Spark 1.2 API の呼び出し方

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。 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."}
    ]
  }'

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)

Muse Spark 1.2 API のパラメーター

EmpirioLabs 上の Muse Spark 1.2 API が対応するリクエストパラメーターです。フィールドを省略した場合はデフォルト値が適用されます。

知っておくと便利

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。

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.

Muse Spark 1.2 API: よくある質問

Muse Spark 1.2 API の料金はいくらですか?

EmpirioLabs では Muse Spark 1.2 は従量課金です: パスワード $1.25 1M プロンプトトークンあたり; ソリューション $4.25 1M生成トークンあたり; キャッシュの読み込み $1.00 1M キャッシュされた入力トークンあたり。このページのライブ料金表は常に API の請求額と一致します。

Muse Spark 1.2 のコンテキストウィンドウはどれくらいですか?

Muse Spark 1.2 は 1M トークンのコンテキストウィンドウに対応しています(1回の応答あたり最大 131,072 出力トークン)。

Muse Spark 1.2 API は OpenAI 互換ですか?

はい。Muse Spark 1.2 は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供しているため、既存の OpenAI SDK は base_url を https://api.empiriolabs.ai/v1 に向けてモデル ID を muse-spark-1-2 に設定するだけで動作します。

統合する前にブラウザで Muse Spark 1.2 を試せますか?

はい。EmpirioLabs プレイグラウンドでは API と同じパラメーターで Muse Spark 1.2 をブラウザ上で実行できるので、コードを書く前にプロンプトを試せます。

Muse Spark 1.2 の API キーはどうやって取得しますか?

EmpirioLabs アカウントを作成し、ダッシュボードの API Keysでキーを生成してください。課金は従量制クレジットなので、実行したリクエストの分だけ支払います。