뮤즈 스파크 1.2는 EmpirioLabs에서 이용 가능합니다. 이 업데이트된 메타 추론 체크포인트는 1,048,576개의 토큰 컨텍스트 창과 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF 이해를 결합합니다. 또한 함수 호출, 엄격한 구조화된 출력, 내장된 웹 검색, 그리고 네이티브 응답 도구를 지원합니다.
Muse Spark 1.2가 지원하는 기능
Muse Spark 1.2는 텍스트, 최대 50장의 이미지, MP4 비디오, MP3 또는 WAV 오디오, PDF 문서를 지원합니다. PDF 처리에는 처음 100페이지의 텍스트와 처음 50페이지의 페이지 이미지가 포함되어 있어 긴 보고서, 시각적 문서, 녹음된 음성 및 혼합 매체 분석에 유용합니다.
이성은 항상 작동한다. 사용 이유 effort 출처 지원하다 통과 하이 모델이 답변하기 전에 얼마나 많은 작업을 할지에 대한 통제를 위해서입니다. 추론 트레이스는 비공개로 유지되며, 추론 토큰은 출력 토큰으로 간주되어 요청의 출력-토큰 예산을 사용합니다.
뮤즈 스파크 1.2 호출 방법
OpenAI 호환 채팅 완료 엔드포인트를 사용하고 설정하세요 모델 번호: 로 muse-spark-1-2::
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -h '인증: 베어러 $EMPIRIOLABS_API_KEY' \ -h '콘텐츠-유형: application/json' \ -d '{ "model": "muse-spark-1-2", "reasoning_effort": "medium", "messages": [ { "role": "user", "content": "트래픽이 많은 API 마이그레이션을 위한 안전한 롤아웃 계획을 설계하세요." } ] }'동일한 모델은 Responses, Messages, Google 호환 콘텐츠 생성 엔드포인트를 통해 제공됩니다. Responses 엔드포인트는 맞춤형 도구와 지연된 도구 발견을 보존합니다. tool_search. 스트리밍 응답에는 감사 가능한 토큰, 캐시, 도구 결제에 대한 최종 사용 데이터가 포함됩니다.
웹 검색, 도구 및 구조화된 출력
응답에 최신 정보가 필요할 때 내장 웹 검색을 활성화하세요. 실행된 각 검색 쿼리는 다음과 같이 보고됩니다. usage.tool_usage 그리고 카탈로그에 나열된 검색당 요금을 추가합니다. 함수 도구는 병렬로 호출할 수 있으며, tool_choice 지지대 오토 그리고 이름 *·.
기계 판독 가능한 결과를 위해서는 JSON 모드를 사용하거나 엄격한 JSON 스키마를 제공하세요. 이는 안정적인 응답 계약이 필요한 추출, 라우팅, 평가 및 에이전트 워크플로우에 유용합니다.
가격 및 데이터 사용
Muse Spark 1.2는 pay-as-you-go 토큰 가격 책정을 사용하며, 캐시 입력에 대해 별도의 할인율과 내장 웹 검색 실행 시 쿼리당 추가 요금을 적용합니다. 라이브 시청 뮤즈 스파크 1.2 모델 페이지 그리고 가격표 현재 요금에 대해 말이죠.
Meta는 이 표준 체크포인트에 제출된 프롬프트와 완료 사항을 모델 학습에 사용하지 않는다고 명시하고 있습니다. EmpirioLabs 사용 로그에는 프롬프트나 메시지 내용을 저장하지 않습니다.
건설 시작
Muse Spark 1.2를 사용해 보세요. 팟캐스트, 읽기 API 문서또는 다른 추론 모델과 비교하여 모델 카탈로그·.
공개: 이 문서는 AI 지원으로 작성되었으며 EmpirioLabs AI에 의해 검토되었습니다.
