Muse Spark 1.3 API

Muse Spark 1.3 소개

Meta의 장기 지평선 에이전트 추론 모델은 1,048,576개의 토큰 문맥, 이미지, 비디오, PDF 이해, 웹 검색 및 도구 호출을 포함합니다.

추론은 항상 켜져 있으며 비활성화할 수 없습니다. reasoning_effort 최소 입력부터 xhigh까지 허용합니다. /v1/chat/completions에서는 추론 텍스트가 반환되지 않습니다; /v1/responses에서는 reasoning.summary를 사용하여 추론 요약을 요청할 수 있으며, 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구되어 출력 예산에 반영됩니다. 텍스트, 이미지, MP4 비디오, PDF 입력을 지원합니다; 최대 50장의 이미지를 첨부할 수 있습니다. 이 체크포인트에서는 오디오 입력을 지원하지 않습니다; Muse Spark 1.1 및 1.2 체크포인트는 오디오를 지원합니다. PDF는 처음 100페이지의 텍스트와 처음 50페이지의 페이지 이미지를 사용합니다. 내장 웹 검색은 실행된 검색 쿼리당 $0.00825를 추가하고 usage.tool_usage 내에 그 수를 보고합니다. OpenAI 응답 요청은 사용자 지정 도구와 지연 도구 검색도 지원합니다. tool_choice 자동 및 없음을 지원합니다. 이 표준 체크포인트에 보내진 프롬프트와 완료는 Meta가 모델 학습에 사용하지 않습니다.

다른 이름 Muse Spark, Meta AI Muse Spark 1.3

Muse Spark 1.3 사양

모델 ID

muse-spark-1-3

제공자

Meta AI

카테고리

텍스트 생성

출시

2026년 9월 2일

컨텍스트 창

1M 토큰

최대 출력

131,072 토큰

입력

텍스트이미지비디오문서

출력

텍스트

구조화된 출력

JSON Schema

엔드포인트

POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/muse-spark-1-3:generateContent

대체 모델 ID

muse-spark-1.3meta/muse-spark-1-3meta/muse-spark-1.3

Muse Spark 1.3 API 요금

EmpirioLabs 카탈로그의 실시간 종량제 요금입니다. 사용한 만큼만 결제하며 월 최소 요금이 없습니다.

Muse Spark 1.3 API 호출 방법

Muse Spark 1.3은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID muse-spark-1-3를 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-spark-1-3",
    "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-1-3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Muse Spark 1.3 API 파라미터

EmpirioLabs에서 Muse Spark 1.3 API가 지원하는 요청 파라미터입니다. 필드를 생략하면 기본값이 적용됩니다.

알아두면 좋은 점

추론은 항상 켜져 있으며 비활성화할 수 없습니다. reasoning_effort 최소 입력부터 xhigh까지 허용합니다. /v1/chat/completions에서는 추론 텍스트가 반환되지 않습니다; /v1/responses에서는 reasoning.summary를 사용하여 추론 요약을 요청할 수 있으며, 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구되어 출력 예산에 반영됩니다. 텍스트, 이미지, MP4 비디오, PDF 입력을 지원합니다; 최대 50장의 이미지를 첨부할 수 있습니다. 이 체크포인트에서는 오디오 입력을 지원하지 않습니다; Muse Spark 1.1 및 1.2 체크포인트는 오디오를 지원합니다. PDF는 처음 100페이지의 텍스트와 처음 50페이지의 페이지 이미지를 사용합니다. 내장 웹 검색은 실행된 검색 쿼리당 $0.00825를 추가하고 usage.tool_usage 내에 그 수를 보고합니다. OpenAI 응답 요청은 사용자 지정 도구와 지연 도구 검색도 지원합니다. tool_choice 자동 및 없음을 지원합니다. 이 표준 체크포인트에 보내진 프롬프트와 완료는 Meta가 모델 학습에 사용하지 않습니다.

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 1.3 API: 자주 묻는 질문

Muse Spark 1.3 API 비용은 얼마인가요?

EmpirioLabs에서 Muse Spark 1.3은(는) 종량제로 청구됩니다: 입력 $1.25 1M 프롬프트 토큰당; 제품정보 $4.25 생성된 토큰 1M 단위; 암묵적 캐시 읽기 $1.00 1M 캐시된 입력 토큰당. 이 페이지의 실시간 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.

Muse Spark 1.3의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?

Muse Spark 1.3은(는) 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다 (응답당 최대 131,072 출력 토큰).

Muse Spark 1.3 API는 OpenAI와 호환되나요?

네. Muse Spark 1.3은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공하므로, 기존 OpenAI SDK에서 base_url을 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID를 muse-spark-1-3로 설정하면 바로 동작합니다.

통합하기 전에 브라우저에서 Muse Spark 1.3을(를) 사용해 볼 수 있나요?

네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 API와 동일한 파라미터로 Muse Spark 1.3을(를) 브라우저에서 실행하므로 코드를 작성하기 전에 프롬프트를 테스트할 수 있습니다.

Muse Spark 1.3 API 키는 어떻게 발급받나요?

EmpirioLabs 계정을 만든 다음 대시보드의 API Keys에서 키를 생성하세요. 요금은 종량제 크레딧이라 실행한 요청에 대해서만 결제합니다.