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Meta: Muse Spark Open
meta/muse-spark-openMeta: Muse Spark Open अभी आज़माएं
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एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Meta: Muse Spark Open 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 Open के बारे में
मेटा: Muse Spark Open, मेटा का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 15 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। इसे एक कोडिंग-अनुकूलित ओपन-वेट मॉडल के रूप में वर्णित किया गया है, जिसे विशेष रूप से एजेंटिक कोडिंग वर्कफ़्लो के लिए प्रशिक्षित किया गया है। यह फोकस बताए गए लक्ष्यों में दिखता है: उच्च प्रथम-प्रयास सटीकता, विश्वसनीय टूल कॉलिंग, और डेवलपर्स जिन रिपॉज़िटरी में काम करते हैं उनमें कोडबेस की गहरी समझ। यदि आप डेवलपर टूलिंग बना रहे हैं या किसी मौजूदा रेपो के भीतर काम को स्वचालित कर रहे हैं, तो यह मॉडल सीधे उसी सेटिंग के लिए लक्षित है, न कि केवल सामान्य चैट के लिए।
इनपुट की ओर से, Muse Spark Open टेक्स्ट, इमेज, वीडियो, फ़ाइलें, और ऑडियो स्वीकार करता है, जबकि इसका आउटपुट केवल टेक्स्ट है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 943,718 टोकन है। बहुत बड़े कॉन्टेक्स्ट और बहुत बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन意味着 आप लंबे स्रोत, जैसे बड़ी फ़ाइलें या विस्तारित ट्रांसक्रिप्ट, फ़ीड कर सकते हैं, और फिर भी एक पर्याप्त जनरेट किए गए उत्तर के लिए जगह बची रहती है। कोडिंग काम के लिए मल्टीमॉडल इनपुट समर्थन ध्यान देने योग्य है: स्क्रीनशॉट, डिज़ाइन फ़ाइलें, रिकॉर्ड किए गए वॉकथ्रू, और ऑडियो नोट्स सभी आसपास के टेक्स्ट के साथ एक ही अनुरोध का हिस्सा हो सकते हैं।
व्यावहारिक उपयोग इन क्षमताओं से निकलते हैं। एजेंटिक कोडिंग वर्कफ़्लो सबसे स्पष्ट फिट है, क्योंकि मॉडल को टूल कॉलिंग और कोडबेस समझ के लिए प्रशिक्षित किया गया है, जो रिपॉज़िटरी में नेविगेट करने, बहु-चरणीय बदलावों की योजना बनाने, और एक लूप के हिस्से के रूप में टूल्स को इनवोक करने जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है। बड़ा कॉन्टेक्स्ट तब मदद करता है जब कोई कार्य कई फ़ाइलों या पिछले चरणों के लंबे इतिहास पर निर्भर करता है। चूंकि इमेज, वीडियो, ऑडियो, और फ़ाइलें इनपुट के रूप में स्वीकार की जाती हैं, आप ऐसे फ़्लो भी बना सकते हैं जो स्क्रीन रिकॉर्डिंग, UI मॉकअप, या बोली गई बग रिपोर्ट को टेक्स्ट आउटपुट में बदल देते हैं, जैसे लिखित सारांश, पैच विवरण, या संरचित रिपोर्ट। रीज़निंग कंट्रोल और संरचित आउटपुट इसे ऐसी पाइपलाइनों में उपयोगी बनाते हैं जहां परिणाम को किसी व्यक्ति द्वारा पढ़े जाने के बजाय पार्स किया जाना होता है।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "meta/muse-spark-open" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, और top_p। व्यवहार में इसका मतलब है कि आप temperature, top_p, top_k, और min_p के साथ सैंपलिंग को ट्यून कर सकते हैं, पेनल्टी लागू कर सकते हैं, max_tokens के साथ उत्तर को सीमित कर सकते हैं, response_format या structured_outputs के साथ आउटपुट को नियंत्रित कर सकते हैं, और tools तथा tool_choice के साथ फ़ंक्शन कॉलिंग को जोड़ सकते हैं। reasoning और reasoning_effort पैरामीटर, साथ ही include_reasoning, आपको यह नियंत्रित करने देते हैं कि कितनी आंतरिक रीज़निंग उजागर की जाए या अनुरोधित की जाए, और seed तथा logprobs या top_logprobs पुनरुत्पादक या निरीक्षित जनरेशन का समर्थन करते हैं।
एक सीमा ध्यान में रखनी चाहिए कि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए जिस भी कार्य के लिए जनरेट की गई इमेज, ऑडियो, या वीडियो की आवश्यकता हो, उसके लिए एक अलग मॉडल की जरूरत होगी। मॉडल स्पष्ट रूप से कोडिंग-अनुकूलित भी है, इसलिए ऐसे काम के लिए जिसका कोड या एजेंटिक टूल उपयोग से कोई संबंध नहीं है, एक सामान्य-उद्देश्य वाला टेक्स्ट मॉडल अधिक सरल विकल्प हो सकता है।
Meta: Muse Spark Open 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-open" 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-open",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 10,48,576
- अधिकतम आउटपुट
- 9,43,718
- इनपुट
- text, image, video, file, audio
- आउटपुट
- text
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Meta: Muse Spark Open: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Meta: Muse Spark Open API की कीमत कितनी है?
- Meta: Muse Spark Open 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 Open की context window कितनी है?
- Meta: Muse Spark Open 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 Open क्या कर सकता है?
- Meta: Muse Spark Open text, image, video, file, audio 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 Open कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "meta/muse-spark-open" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Meta: Muse Spark Open के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Meta: Muse Spark 1.3, Meta: Muse Spark 1.2, Meta: Muse Spark 1.1। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Meta: Muse Spark Open कम्युनिटी
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