

Muse Spark 1.3 与 Seed 2.1 Turbo 并排比较:规格、能力、参数,以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。
Meta AI 的 Muse Spark 1.3 和 ByteDance 的 Seed 2.1 Turbo 都属于文本生成类别,可通过 EmpirioLabs API 使用。
| 规格 | Muse Spark 1.3 | Seed 2.1 Turbo |
|---|---|---|
| 模型 ID | muse-spark-1-3 | seed-2-1-turbo |
| 开发方 | Meta AI | ByteDance |
| 发布日期 | 2026年9月2日 | 2026年7月13日 |
| 上下文窗口 | 1M 个 token | 229.1K 个 token |
| 最大输出 | 131,072 个 token | 65,536 个 token |
| 输入 | 文本 图像 视频 文档 | 文本 图像 视频 |
| 输出 | 文本 | 文本 |
| 结构化输出 | JSON Schema | JSON Schema |
| 区域 | - | Malaysia |
| 端点 | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/muse-spark-1-3:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/seed-2-1-turbo:generateContent |
| 能力 |
两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。
每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数,以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。
| 参数 | Muse Spark 1.3 | Seed 2.1 Turbo |
|---|---|---|
| max_tokens | 16 到 131072 默认值: 16384 | 1 到 65536 |
| temperature | 0 到 2 默认值: 1 | - |
| top_p | 0.01 到 1 默认值: 1 | - |
| reasoning_effort | minimal, low, medium, high, xhigh 默认值: medium | low, medium, high 默认值: high |
| tool_web_search | boolean 默认值: false | - |
| tools | array 默认值: [] | - |
| tool_choice | object | - |
| parallel_tool_calls | boolean | - |
| response_format | enum | enum |
| frequency_penalty | - | -2 到 2 默认值: 0 |
| presence_penalty | - | -2 到 2 默认值: 0 |
| stop | - | string |
| enable_thinking | - | boolean 默认值: true |
| enable_web_search | - | boolean 默认值: false |
| max_tool_calls | - | 1 到 10 默认值: 3 |
| image_detail | - | low, high, xhigh 默认值: high |
推理始终开启且不可禁用。reasoning_effort接受最小至xhigh。/v1/chat/completions时推理文本不返回;/v1/responses上你可以请求推理摘要,使用reasoning.summary,推理令牌作为输出令牌计费,无论哪种方式都计入输出预算。支持文本、图片、MP4视频和PDF输入;最多可附加50张图片。该检查点不支持音频输入;Muse Spark 1.1和1.2检查点支持音频。PDF使用前100页的文本和前50页的页面图片。内置网页搜索为每个执行的搜索查询添加$0.00825,并在usage.tool_usage中报告计数。OpenAI响应请求还支持自定义工具和延迟工具搜索。tool_choice支持自动和无。发送到该标准检查点的提示和完成信息不被Meta用于训练模型。
每个代币的定价在整个上下文窗口内保持固定,最高费率不超过128K。推理默认开启;将enable_thinking设为false以便直接回答。
Muse Spark 1.3 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1,并使用模型 ID muse-spark-1-3。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 muse-spark-1-3 或 seed-2-1-turbo。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
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."}
]
}'同时涵盖两个模型的提示词测试和对比实验。
Muse Spark 1.3 发布更晚(2026年9月2日);Seed 2.1 Turbo 发布于 2026年7月13日。 Muse Spark 1.3 的上下文窗口更大:1M 个 token,Seed 2.1 Turbo 为 229.1K。 每次响应 Muse Spark 1.3 最多返回 131,072 个输出 token,Seed 2.1 Turbo 最多 65,536。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。
Muse Spark 1.3 发布更晚(2026年9月2日);Seed 2.1 Turbo 发布于 2026年7月13日。
输入(每100万个提示词标记)和输出(每100万个生成代币)的价格 Seed 2.1 Turbo 更低。 两张实时价格表都在本页,并始终与 API 的实际计费一致。
可以。两个模型都使用 POST /v1/chat/completions 和同一个 EmpirioLabs API 密钥,大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数,请先查看本页的参数表。
可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型,用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。