
이미지 이해, 128K 맥락, 툴 호출, 구조화된 출력, 그리고 제어 가능한 추론 강도를 갖춘 메타 오픈 30B 에이전트 모델입니다.
이미지 이해, 128K 맥락, 툴 호출, 구조화된 출력, 그리고 제어 가능한 추론 강도를 갖춘 메타 오픈 30B 에이전트 모델입니다.
다른 이름 Meta AI Muse Glimmer 30B
muse-glimmer-30b/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/completionsPOST/v1beta/models/muse-glimmer-30b:generateContentmeta/muse-glimmer-30bmuse-glimmermeta-models/muse-glimmer-30bEmpirioLabs 카탈로그의 실시간 종량제 요금입니다. 사용한 만큼만 결제하며 월 최소 요금이 없습니다.
Muse Glimmer 30B은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID muse-glimmer-30b를 사용하세요. 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-glimmer-30b",
"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-glimmer-30b",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs에서 Muse Glimmer 30B API가 지원하는 요청 파라미터입니다. 필드를 생략하면 기본값이 적용됩니다.
| 파라미터 | 유형 | 기본값 | 범위 / 값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 ~ 2 | 샘플링 온도. 0은 결정론적이고 2는 최대 무작위성입니다. |
| top_p | number | 0.95 | 0 ~ 1 | 핵 샘플링 확률 질량. 값이 낮을수록 출력이 더 집중됩니다. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 ~ 32768 | 최대 출력 토큰. |
| stop | string | - | - | 최대 4개의 문자열에서 모델이 더 이상 토큰 생성을 멈춥니다. |
| reasoning_effort | enum | high | none, low, medium, high, max | 논리 강도 수준. 상위 레벨은 답변하기 전에 더 오래 생각한다. 어느 것도 최소한의 사고를 요구하지 않으며, 최대 매핑은 모델의 Xhigh Strength에 맞춰집니다. |
| top_k | number | 64 | 1 ~ 200 | 지원되는 경우 상위 K 후보 토큰으로 샘플링을 제한하세요. |
| min_p | number | 0 | 0 ~ 1 | 토큰 샘플링의 최소 확률 임계값. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 ~ 2 | 토큰이 이미 등장한 빈도에 따라 벌칙이 적용됩니다. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 ~ 2 | 생성된 텍스트에 이미 나타난 토큰에 대한 페널티가 있습니다. |
| response_format | enum | - | text, json_object, json_schema | 출력을 유효 JSON으로 변환합니다. JSON 객체의 JSON 모드를 사용하거나 JSON Schema를 사용하여 정확한 응답 모양을 강제합니다. |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Linkup이 제공하는 선택적 웹 검색. 활성화되면 최신 웹 소스를 쿼리로 최신 사용자 메시지를 검색하여 모델에 추가 맥락으로 제공합니다. 모델의 일반적인 토큰 비용 외에 호출당 $0.013 추가 비용이 발생합니다. 기본적으로 비활성화되어 있습니다. |
| disable_formatting | boolean | false | - | 활성화되면 게이트웨이는 Linkup 웹 검색을 사용한 어시스턴트 응답에 "Sources" 풋을 추가하지 않습니다. 모델 출력이 장식이 전혀 예상되지 않는 다른 시스템으로 전송될 때 유용합니다. |
텍스트 및 이미지 입력, 스트리밍, 함수 도구, 구조화된 JSON 출력, 그리고 reasoning_effort(없음, 낮음, 중간, 높음, 최대함)을 통한 추론 강도 제어를 지원합니다. 추론은 기본적으로 높음으로 이어집니다.
EmpirioLabs에서 Muse Glimmer 30B은(는) 종량제로 청구됩니다. 이 페이지의 실시간 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
Muse Glimmer 30B은(는) 128K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다 (응답당 최대 32,768 출력 토큰).
네. Muse Glimmer 30B은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공하므로, 기존 OpenAI SDK에서 base_url을 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID를 muse-glimmer-30b로 설정하면 바로 동작합니다.
네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 API와 동일한 파라미터로 Muse Glimmer 30B을(를) 브라우저에서 실행하므로 코드를 작성하기 전에 프롬프트를 테스트할 수 있습니다.
EmpirioLabs 계정을 만든 다음 대시보드의 API Keys에서 키를 생성하세요. 요금은 종량제 크레딧이라 실행한 요청에 대해서만 결제합니다.