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Meta: Muse Spark 1.2
meta/muse-spark-1.2Meta: Muse Spark 1.2 अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Meta: Muse Spark 1.2 एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 178% ज़्यादा है।
- 10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
- agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
- schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
- reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.01 है।
Meta: Muse Spark 1.2 के बारे में
मेटा: Muse Spark 1.2 मेटा का एक रीज़निंग मॉडल है, जिसे जटिल एजेंटिक कार्यों के लिए बनाया गया है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, और मेटा इसे ऐसे कार्यभार के आसपास रखता है जहाँ मॉडल को योजना बनाने, चरणों पर तर्क करने और कार्य करने की आवश्यकता होती है, न कि केवल एक प्रश्न का उत्तर देने की। यदि आप ऐसे एजेंट के लिए मॉडल चुन रहे हैं जिसे कई टर्न और टूल्स पर काम करना है, तो यह उस श्रेणी का मॉडल है जिसके लिए मेटा इसे बनाया गया है।
मॉडल टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 943,718 टोकन के साथ। यह संयोजन एजेंटिक कार्य के लिए महत्वपूर्ण है: बड़ा कॉन्टेक्स्ट आपको लंबे ट्रांसक्रिप्ट, दस्तावेज़ या मीडिया से प्राप्त सामग्री को दृश्य में रखने देता है, और बड़ी आउटपुट सीमा का अर्थ है कि मॉडल को लंबी योजना या रिपोर्ट को छोटे उत्तर में संपीड़ित करने के लिए मजबूर नहीं किया जाता। रीज़निंग मॉडल के डिज़ाइन का हिस्सा है, और API इसके लिए नियंत्रण प्रदान करता है।
व्यावहारिक उपयोग के मामले इन क्षमताओं से निकलते हैं। चूँकि यह टेक्स्ट के साथ इमेज, वीडियो और फ़ाइलें लेता है, आप ऐसे एजेंट बना सकते हैं जो दस्तावेज़ सेट और स्क्रीन रिकॉर्डिंग की समीक्षा करें, फिर लिखित विश्लेषण या योजना तैयार करें। लंबा कॉन्टेक्स्ट बहु-चरणीय शोध, कोडबेस या लॉग विश्लेषण, और ऐसे वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त है जहाँ पहले के टूल परिणाम उपलब्ध रहने चाहिए। टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट इसे ऑर्केस्ट्रेशन के लिए उचित बनाते हैं, जहाँ मॉडल तय करता है कि कौन सा टूल कॉल करना है और मशीन-पठनीय परिणाम लौटाता है। रीज़निंग नियंत्रण आपको कार्य के आधार पर गति और गहराई के बीच संतुलन बदलने देते हैं।
आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "meta/muse-spark-1.2" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, और top_p। व्यवहार में, tools और tool_choice एजेंटिक लूप चलाते हैं, response_format और structured_outputs उत्तर के आकार को सीमित करते हैं, और reasoning पैरामीटर समायोजित करते हैं कि मॉडल कितना आंतरिक तर्क करता है। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, मौजूदा क्लाइंट और SDK आम तौर पर केवल मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं।
एक सीमा ध्यान में रखनी है: आउटपुट मोडैलिटी। मॉडल केवल टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह इमेज या वीडियो उत्पन्न नहीं कर सकता, भले ही यह उन्हें पढ़ सकता है। यदि आपका कार्य विशुद्ध रूप से लघु टेक्स्ट जनरेशन है, तो एक छोटा मॉडल अधिक सरल और तेज़ हो सकता है। लंबे कॉन्टेक्स्ट, मल्टीमॉडल, टूल-उपयोग करने वाले एजेंटिक कार्य के लिए, Muse Spark 1.2 ठीक उसी के लिए लक्षित है।
Meta: Muse Spark 1.2 API कैसे कॉल करें
- अपने dashboard में API key बनाएं।
- अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
- baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "meta/muse-spark-1.2" पर सेट करें।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "meta/muse-spark-1.2",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 10,48,576
- अधिकतम आउटपुट
- 9,43,718
- इनपुट
- text, image, video, file
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Meta: Muse Spark 1.2: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Meta: Muse Spark 1.2 API की कीमत कितनी है?
- Meta: Muse Spark 1.2 की कीमत इनपुट $4.38 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Meta: Muse Spark 1.2 की context window कितनी है?
- Meta: Muse Spark 1.2 हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 9,43,718 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Meta: Muse Spark 1.2 क्या कर सकता है?
- Meta: Muse Spark 1.2 text, image, video, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से Meta: Muse Spark 1.2 कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "meta/muse-spark-1.2" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Meta: Muse Spark 1.2 के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Meta: Muse Spark Open, Meta: Muse Spark 1.3, Meta: Muse Spark 1.1। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Meta: Muse Spark 1.2 कम्युनिटी
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