Muse Spark 1.2는 EmpirioLabs 에서 사용할 수 있습니다. 이 업데이트 된 Meta reasoning checkpoint는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 및 PDF 이해를 가진 1,048,576-token 컨텍스트 창을 결합합니다. 또한 기능 호출, 엄격한 구조 출력, 내장 웹 검색 및 기본 응답 도구를 지원합니다.
어떤 Muse Spark 1.2 지원
Muse Spark 1.2는 텍스트, 최대 50 이미지, MP4 비디오, MP3 또는 WAV 오디오 및 PDF 문서를 받아들입니다. PDF 처리에는 긴 보고, 시각적인 문서, 기록된 연설 및 혼합 매체 분석에 유용한 모형을 만드는 첫번째 50 페이지 및 페이지 이미지에서 텍스트를 포함합니다.
Reasoning은 항상 위에 있습니다. 제품 정보 이유 effort 이름 * 지원하다 제품정보 하이 모델이 답하기 전에 얼마나 많은 일을 제어 할 수 있습니다. Reasoning traces는 개인을 유지하고, 토큰을 출력 토큰으로 계산하고 요청의 출력 토큰 예산을 사용합니다.
Muse Spark 1.2를 호출하는 방법
OpenAI 호환 채팅 완료 엔드포인트를 사용하고 설정하세요 모델 번호: 로 muse-spark-1-2 에::
컬 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 ef": "medium", "messages": [ { "role": "user", "content": "높은-fftraffic API에 대한 안전한 롤아웃 계획을 디자인하십시오."동일한 모델은 응답, 메시지 및 Google 호환 콘텐츠 생성 엔드 포인트를 통해 사용할 수 있습니다. 응답 endpoint는 사용자 정의 도구와 deferred 도구 발견을 보존 도구 search. 스트리밍 응답은 감사 가능한 토큰, 캐시 및 도구 결제에 대한 최종 사용 데이터를 포함합니다.
웹 검색, 도구 및 구조 출력
응답이 현재 정보를 필요로 할 때 웹 검색 활성화. 각 실행된 검색 쿼리는 사용법.tool usage 카탈로그를 추가 per-search 책임. 기능 도구는 병렬로 호출 할 수 있으며, tool_choice 지지대 오토 그리고 이름 *·.
Machine-readable 결과를 위해 JSON 모드를 사용하거나 엄격한 JSON Schema를 제공합니다. 이것은 안정적인 응답 계약을 필요로하는 추출, 라우팅, 평가 및 에이전트 워크플로에 유용합니다.
가격 및 데이터 사용
Muse Spark 1.2는 pay-as-you-go 토큰 가격을 사용하여 캐시된 입력에 대한 별도의 할인율과 내장된 웹 검색이 실행될 때 추가 per-query rate를 사용합니다. 자주 묻는 질문 Muse Spark 1.2 모델 페이지 그리고 가격표 현재 요금에 대해 말이죠.
이 표준 체크 포인트에 제출 된 프롬프트 및 완료가 모델을 훈련하는 데 사용되지 않습니다. EmpirioLabs 는 사용 로그에서 프롬프트 또는 메시지 콘텐츠를 유지하지 않습니다.
건설 시작
놀이 Muse Spark 1.2 에 팟캐스트, 읽기 API 문서, 또는 다른 reasoning 모형과 비교하십시오 모델 카탈로그·.
공개: 이 문서는 AI 지원으로 작성되었으며 EmpirioLabs AI에 의해 검토되었습니다.
