유형
사양
요금
입력
1M 프롬프트 토큰당
$1.25
출력
생성된 토큰 1M 단위
$4.25
암묵적 캐시 읽기
1M 캐시된 입력 토큰당
$1.00
웹 검색
검색 쿼리별로
$0.00825
Muse Spark 1.2와(과) Muse Spark 1.1을(를) 나란히 비교: 사양, 기능, 파라미터, EmpirioLabs 카탈로그의 실시간 요금.
Meta AI 텍스트 생성Muse Spark 1.2와(과) Muse Spark 1.1은(는) 모두 Meta AI의 모델로 텍스트 생성 카테고리에 속하며 EmpirioLabs API로 사용할 수 있습니다.
| 사양 | Muse Spark 1.2 | Muse Spark 1.1 |
|---|---|---|
| 모델 ID | muse-spark-1-2 | muse-spark-1-1 |
| 개발사 | Meta AI | Meta AI |
| 출시 | 2026년 8월 5일 | 2026년 7월 9일 |
| 컨텍스트 창 | 1M 토큰 | 1M 토큰 |
| 최대 출력 | 131,072 토큰 | 131,072 토큰 |
| 입력 | 텍스트 이미지 비디오 오디오 문서 | 텍스트 이미지 비디오 오디오 문서 |
| 출력 | 텍스트 | 텍스트 |
| 구조화된 출력 | JSON Schema | JSON Schema |
| 엔드포인트 | 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 |
| 기능 |
두 모델의 EmpirioLabs 카탈로그 실시간 요금입니다. 각 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
EmpirioLabs에서 각 모델에 표시된 요청 파라미터와 허용 값 또는 범위입니다. 하이픈은 해당 모델에 표시되지 않은 파라미터를 뜻합니다.
| 파라미터 | Muse Spark 1.2 | Muse Spark 1.1 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 ~ 131072 기본값: 16384 | 1 ~ 131072 기본값: 16384 |
| temperature | 0 ~ 2 기본값: 1 | 0 ~ 2 기본값: 1 |
| top_p | 0.01 ~ 1 기본값: 1 | 0.01 ~ 1 기본값: 1 |
| presence_penalty | -2 ~ 2 기본값: 0 | -2 ~ 2 기본값: 0 |
| frequency_penalty | -2 ~ 2 기본값: 0 | -2 ~ 2 기본값: 0 |
| seed | integer | integer |
| reasoning_effort | minimal, low, medium, high, xhigh 기본값: medium | minimal, low, medium, high, xhigh 기본값: medium |
| tool_web_search | boolean 기본값: false | boolean 기본값: false |
| tools | array 기본값: [] | array 기본값: [] |
| tool_choice | object | object |
| parallel_tool_calls | boolean | boolean |
| response_format | enum | enum |
추론은 항상 켜져 있고 비활성화할 수 없습니다. 추론은 내부에 머물며, 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구되어 max_tokens에 반영됩니다. reasoning_effort 최소 카드부터 xhigh까지 가능합니다. 텍스트, 이미지, MP4 비디오, MP3/WAV 오디오, PDF 입력이 지원되며; 최대 50장의 이미지를 첨부할 수 있습니다. PDF는 처음 100페이지의 텍스트와 처음 50페이지의 페이지 이미지를 사용합니다. 내장 웹 검색은 실행된 검색어당 $0.00825 개수를 추가하고 usage.tool_usage 내에 보고합니다. OpenAI 응답 요청은 맞춤형 도구와 지연 도구 검색도 지원합니다. tool_choice 자동 지원도 지원도 안 됩니다. 이 표준 체크포인트에 보내진 프롬프트와 완료는 Meta가 모델 학습에 사용하지 않습니다.
추론은 항상 켜져 있고 비활성화할 수 없습니다. 추론은 내부에 머물며, 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구되어 max_tokens에 반영됩니다. reasoning_effort 최소 카드부터 xhigh까지 가능합니다. 텍스트, 이미지, MP4 비디오, MP3/WAV 오디오, PDF 입력이 지원되며; 최대 50장의 이미지를 첨부할 수 있습니다. PDF는 처음 100페이지의 텍스트와 처음 50페이지의 페이지 이미지를 사용합니다. 내장 웹 검색은 실행된 검색어당 $0.00825 개수를 추가하고 usage.tool_usage 내에 보고합니다. OpenAI 응답 요청은 맞춤형 도구와 지연 도구 검색도 지원합니다. tool_choice 자동 지원도 지원도 안 됩니다. 이 표준 체크포인트에 보내진 프롬프트와 완료는 Meta가 모델 학습에 사용하지 않습니다.
Muse Spark 1.2은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID muse-spark-1-2를 사용하세요. 두 모델은 같은 엔드포인트로 호출합니다. model을(를) muse-spark-1-2 또는 muse-spark-1-1(으)로 설정하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.
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 1.2이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 8월 5일). Muse Spark 1.1의 출시일은 2026년 7월 9일입니다. 두 모델 모두 컨텍스트 창이 1M 토큰입니다. 입력(1M 프롬프트 토큰당) 및 출력(생성된 토큰 1M 단위) 요금은 두 모델이 같습니다. 이 페이지의 사양, 요금표, 파라미터는 EmpirioLabs 실시간 카탈로그에서 가져옵니다.
Muse Spark 1.2이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 8월 5일). Muse Spark 1.1의 출시일은 2026년 7월 9일입니다.
입력(1M 프롬프트 토큰당) 및 출력(생성된 토큰 1M 단위) 요금은 두 모델이 같습니다. 두 실시간 요금표는 이 페이지에 있으며 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
네. 두 모델 모두 같은 EmpirioLabs API 키로 POST /v1/chat/completions을(를) 사용하므로 대부분의 연동은 model 값만 바꾸면 전환됩니다. 모델 전용 파라미터에 의존한다면 먼저 이 페이지의 파라미터 표를 확인하세요.
네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 각 모델을 열고 API와 같은 파라미터로 같은 프롬프트를 두 모델에 실행해 보세요.