Muse Spark 1.2 vs Muse Spark 1.1

Muse Spark 1.2 e Muse Spark 1.1 lado a lado: especificações, recursos, parâmetros e preços ao vivo do catálogo da EmpirioLabs.

Meta AI Geração de Texto

Muse Spark 1.2 vs Muse Spark 1.1 em resumo

Muse Spark 1.2 e Muse Spark 1.1 são modelos de Meta AI na categoria Geração de Texto, disponíveis pela API da EmpirioLabs.

Principais diferenças

  • Muse Spark 1.2 é o lançamento mais recente (5 de ago. de 2026); Muse Spark 1.1 foi lançado em 9 de jul. de 2026.
  • Os dois modelos têm uma janela de contexto de 1M tokens.
  • Os dois modelos têm a mesma tarifa para Entrada (por 1M de tokens de prompt) e Saída (por 1M de tokens gerados).

Muse Spark 1.2 vs Muse Spark 1.1: especificações

EspecificaçãoMuse Spark 1.2Muse Spark 1.1
ID do modelomuse-spark-1-2muse-spark-1-1
AutorMeta AIMeta AI
Lançado5 de ago. de 20269 de jul. de 2026
Janela de contexto1M tokens1M tokens
Saída máxima131.072 tokens131.072 tokens
Entrada
Texto Imagem Vídeo Áudio Documento
Texto Imagem Vídeo Áudio Documento
Saída
Texto
Texto
Saída estruturadaJSON SchemaJSON Schema
Endpoints
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
Recursos
reasoning multimodal video understanding function calling structured output web search cache audio input document understanding
reasoning multimodal video understanding function calling structured output web search cache audio input document understanding

Muse Spark 1.2 vs Muse Spark 1.1: preços da API

Tarifas ao vivo do catálogo da EmpirioLabs para os dois modelos. Cada tabela de tarifas sempre corresponde ao que a API cobra.

Muse Spark 1.2 vs Muse Spark 1.1: parâmetros da API

Parâmetros de requisição que cada modelo indica na EmpirioLabs, com os valores permitidos ou o intervalo quando houver. Um traço marca um parâmetro que o modelo não indica.

ParâmetroMuse Spark 1.2Muse Spark 1.1
max_tokens1 a 131072 Padrão: 163841 a 131072 Padrão: 16384
temperature0 a 2 Padrão: 10 a 2 Padrão: 1
top_p0.01 a 1 Padrão: 10.01 a 1 Padrão: 1
presence_penalty-2 a 2 Padrão: 0-2 a 2 Padrão: 0
frequency_penalty-2 a 2 Padrão: 0-2 a 2 Padrão: 0
seedintegerinteger
reasoning_effortminimal, low, medium, high, xhigh Padrão: mediumminimal, low, medium, high, xhigh Padrão: medium
tool_web_searchboolean Padrão: falseboolean Padrão: false
toolsarray Padrão: []array Padrão: []
tool_choiceobjectobject
parallel_tool_callsbooleanboolean
response_formatenumenum

Muse Spark 1.2 vs Muse Spark 1.1: limites e notas

Muse Spark 1.2

O raciocínio está sempre ativado e não pode ser desativado. O raciocínio permanece interno, e os tokens de raciocínio são anunciados como tokens de saída e contam contra max_tokens. reasoning_effort aceita o mínimo até o xhigh. São suportados entradas, texto, imagem, vídeo MP4, áudio MP3/WAV e PDF; Até 50 imagens podem ser anexadas. PDFs usam texto das primeiras 100 páginas e imagens das primeiras 50 páginas. A busca web embutida adiciona $0.00825 por consulta de busca executada e reporta a contagem em usage.tool_usage. As solicitações de Respostas OpenAI também suportam ferramentas personalizadas e busca diferida por ferramentas. tool_choice suporta automático e nenhum. Prompts e conclusãos enviados a este checkpoint Padrão não são usados pela Meta para treinar seus modelos.

Muse Spark 1.1

O raciocínio está sempre ativado e não pode ser desativado. O raciocínio permanece interno, e os tokens de raciocínio são anunciados como tokens de saída e contam contra max_tokens. reasoning_effort aceita o mínimo até o xhigh. São suportados entradas, texto, imagem, vídeo MP4, áudio MP3/WAV e PDF; Até 50 imagens podem ser anexadas. PDFs usam texto das primeiras 100 páginas e imagens das primeiras 50 páginas. A busca web embutida adiciona $0.00825 por consulta de busca executada e reporta a contagem em usage.tool_usage. As solicitações de Respostas OpenAI também suportam ferramentas personalizadas e busca diferida por ferramentas. tool_choice suporta automático e nenhum. Prompts e conclusãos enviados a este checkpoint Padrão não são usados pela Meta para treinar seus modelos.

Como chamar Muse Spark 1.2 e Muse Spark 1.1

Muse Spark 1.2 atende a API Chat Completions compatível com OpenAI. Aponte qualquer SDK OpenAI para https://api.empiriolabs.ai/v1 com sua chave de API EmpirioLabs e use o id de modelo muse-spark-1-2. Os dois modelos são chamados pelo mesmo endpoint. Defina model como muse-spark-1-2 ou muse-spark-1-1. Obtenha uma chave de API no painel EmpirioLabs.

cURL
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 1.2 vs Muse Spark 1.1: perguntas frequentes

Qual é a diferença entre Muse Spark 1.2 e Muse Spark 1.1?

Muse Spark 1.2 é o lançamento mais recente (5 de ago. de 2026); Muse Spark 1.1 foi lançado em 9 de jul. de 2026. Os dois modelos têm uma janela de contexto de 1M tokens. Os dois modelos têm a mesma tarifa para Entrada (por 1M de tokens de prompt) e Saída (por 1M de tokens gerados). As especificações, as tabelas de tarifas e os parâmetros desta página vêm do catálogo ao vivo da EmpirioLabs.

Qual é mais recente, Muse Spark 1.2 ou Muse Spark 1.1?

Muse Spark 1.2 é o lançamento mais recente (5 de ago. de 2026); Muse Spark 1.1 foi lançado em 9 de jul. de 2026.

Qual tem a tarifa mais baixa, Muse Spark 1.2 ou Muse Spark 1.1?

Os dois modelos têm a mesma tarifa para Entrada (por 1M de tokens de prompt) e Saída (por 1M de tokens gerados). As duas tabelas de tarifas ao vivo estão nesta página e sempre correspondem ao que a API cobra.

Posso alternar entre Muse Spark 1.2 e Muse Spark 1.1 sem reconstruir minha integração?

Sim. Os dois modelos usam POST /v1/chat/completions com a mesma chave de API da EmpirioLabs, então a maioria das integrações alterna só mudando o valor model. Confira antes a tabela de parâmetros desta página se você depende de um parâmetro específico de um modelo.

Posso testar Muse Spark 1.2 e Muse Spark 1.1 no navegador antes de integrar?

Sim. Abra cada modelo no playground da EmpirioLabs e execute o mesmo prompt nos dois, com os parâmetros que a API expõe.

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