Загрузка...

Muse Spark 1.2 Contributor

Разработчик:
Meta
Релиз:
Идентификатор:
meta/muse-spark-1.2-contributor

Цены Muse Spark 1.2 Contributor в рублях — от 11 ₽ за 1 млн токенов

Модель обслуживает один провайдер, оплата — по факту за использованные токены.

Тип операции Стоимость
Вход За 1 млн токенов
Токены, полученные и обработанные моделью при анализе пользовательского запроса и контекста. Включают текст сообщения, предыдущую историю диалога и все передаваемые данные.
11 ₽
Выход За 1 млн токенов
Токены, генерируемые моделью в виде ответа пользователю. Каждый символ, слово или часть ответа, созданные моделью, включаются в подсчёт выходных токенов.
22 ₽
Кэш: чтение За 1 млн токенов
Повторное использование кэшированного контента снижает затраты благодаря применению пониженного тарифа на эти токены.
0,22 ₽
Кэш: запись не поддерживается
—
Веб-поиск За 1 тыс вызовов
Тарифицируется каждый вызов веб-поиска, который модель делает при ответе.
276 ₽

Возможности Muse Spark 1.2 Contributor

Muse Spark 1.2 contributor tier — это модель рассуждений от Meta, предназначенная для разработчиков, которые хотят начать разработку с еще более низкими затратами. Она значительно дешевле, чем Muse Spark 1.2. Ваши запросы и результаты могут использоваться для улучшения продуктов Meta, что делает ее подходящей для экспериментов, обучения и начальных проектов без беспокойства о расходах.

Это модель рассуждений от Meta, адаптированная для сложных агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы, возвращает текст и предлагает контекстное окно на 1 миллион токенов. Модель разработана для поддержки многопоточных рабочих процессов, будь то в качестве основного агента, который планирует и делегирует, или в качестве подагента, выполняющего задачи параллельно. Она работает с различными кодовыми оболочками и поддерживает структурированный вывод, параллельный вызов функций и настраиваемую степень рассуждений. В тестах Meta она показывает хорошие результаты при рефакторинге нескольких файлов, расширенных сеансах отладки, генерации целых репозиториев и задачах, которые выходят за рамки одного запроса.

Характеристики Muse Spark 1.2 Contributor

Контекстное окно

Всего
1M токенов
На выход
944K токенов

Модальности

Вход
Текст Изображения Видео +1
Выход
Текст
Поддерживает:
  • Режим рассуждений
  • Вызов инструментов
  • Структурированный вывод
  • Кэш промпта
  • Веб-поиск

Провайдеры Muse Spark 1.2 Contributor

Модель развёрнута у 1 провайдера: вход 11 ₽, выход 22 ₽ за 1 млн токенов.

Провайдер Вход Выход Кэш: чтение Контекст
Штаб-квартира: США Meta 11 ₽ 22 ₽ 0,22 ₽ 1M

Цены считаются по провайдеру, который фактически обработал запрос. Порядок в таблице — по возрастанию цены. Прочерк — провайдер не поддерживает операцию. Флаг — страна серверов или штаб-квартиры провайдера (на мобильном нажмите на первый столбец, на большом экране — на строку).

API Muse Spark 1.2 Contributor:
подключение и примеры кода

API RouterAI совместим с OpenAI SDK: в существующем коде достаточно заменить base_url и ключ, идентификатор модели передаётся в поле model. Один ключ открывает доступ ко всем моделям каталога, лимиты и расход — в личном кабинете.

POST https://routerai.ru/api/v1/chat/completions
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="meta/muse-spark-1.2-contributor",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Эндпоинты API для Muse Spark 1.2 Contributor

Схемы запроса и ответа повторяют OpenAI — существующие клиенты и SDK работают без изменений.

Chat Completions

Основной эндпоинт: принимает историю сообщений и возвращает ответ модели. Поддерживает потоковый (SSE) и обычный режимы.

POST https://routerai.ru/api/v1/chat/completions
Документация
Authorization
Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type
application/json
Model
meta/muse-spark-1.2-contributor

Поддерживаемые параметры запроса

Параметр Тип По умолчанию Описание
max_tokens integer — Верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе.
temperature float 1 Влияет на разнообразие ответов модели: чем выше, тем более случайным будет вывод.
top_p float 1 Ограничивает выбор модели долей наиболее вероятных токенов: учитываются только токены, чьи вероятности в сумме дают P.
response_format map — Заставляет модель выдавать ответ в определённом формате.
repetition_penalty float — Снижает вероятность повторения токенов из входных данных, пропорционально тому, как часто они встречаются.

Частые вопросы о Muse Spark 1.2 Contributor

Попробуйте Muse Spark 1.2 Contributor

В чате или по API — доступ из России за пару минут, оплата в рублях.

Открыть в чате