Muse Spark 1.2 版本已在 EmpirioLabs 上提供。 该更新后的Meta推理检查点结合了1,048,576个令牌的上下文窗口与文本、图像、视频、音频和PDF理解。它还支持函数调用、严格结构化输出、内置网页搜索和原生响应工具。
Muse Spark 1.2 支持的内容
Muse Spark 1.2 支持文本、最多 50 张图片、MP4 视频、MP3 或 WAV 音频以及 PDF 文档。PDF 处理包括前 100 页的文本和前 50 页的页面图片，使该模型适用于长报告、视觉文档、录制语音和混合媒体分析。
推理始终开启。使用 推理(e) 来自 最小值 通过 高 以控制模型在回答前所花费的工作量。推理痕迹保持私密，而推理标记计为输出标记，并使用请求的输出标记预算。
如何调用缪斯火花1.2
使用兼容 OpenAI 的聊天完成终端并设置 模型 到 muse-spark-1-2编号:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -h '授权：承载者 $EMPIRIOLABS_API_KEY' \ -h '内容类型：application/json' \ -d '{ “model”： “muse-spark-1-2”， “reasoning_effort”： “medium”， “messages”： [ { “role”： “user”， “content”： “为高流量API迁移设计安全部署计划。” } ]}''同样的模型也可以通过Responses、Messages和兼容Google的内容生成端点获得。Responses端点保留了自定义工具和延迟工具发现，包括 tool_search.流式响应包括可审计的令牌、缓存和工具结算的最终使用数据。
网页搜索、工具与结构化输出
当响应需要最新信息时，启用内置的网页搜索。每个执行的搜索查询都会在 usage.tool_usage 并增加了目录中列出的每次搜索费用。功能工具可以并行调用，且 tool_choice 支持 自动 以及 无。 。 。.
对于机器可读结果，可以使用JSON模式或提供严格的JSON模式。这对需要稳定响应契约的提取、路由、评估和代理工作流非常有用。
定价与数据使用
Muse Spark 1.2 采用pay-as-you-go令牌定价，缓存输入有单独的折扣费率，内置网页搜索运行时则有额外的按查询费率。查看实时 Muse Spark 1.2 模型页面 以及 定价页面 以当前利率为例。
Meta表示，提交给该标准检查点的提示和完成内容不用于训练其模型。EmpirioLabs不会在使用日志中保留提示或消息内容。
开始建造
试试Muse Spark 1.2 游戏场,阅读 API 文档或者将其与其他推理模型进行比较 型号目录。 。 。.
披露:这篇文章是在AI的协助下撰写的,并由EmpirioLabs AI审查.
