Kami menggunakan cookie. Cookie dan penyimpanan browser menjaga Anda tetap masuk dan mengingat preferensi Anda. Dengan izin Anda, kami juga mengukur cara situs digunakan. Anda dapat kapan saja. Lihat kebijakan cookie kami.
Meta: Muse Spark 1.2
meta/muse-spark-1.2Coba Meta: Muse Spark 1.2 sekarang
Berjalan dengan saldo Anda sesuai harga di atas. Akun baru mendapat pemakaian gratis.
Satu API. Semua model.
Biaya sesi US$0,00
Pengaturan
Parameter lanjutan
Sekilas tentang Meta: Muse Spark 1.2
- Harga input 178% lebih tinggi dari median 434 model Teks.
- Jendela konteks 1.048.576 token, cukup untuk dokumen panjang dan percakapan multi-giliran.
- Mendukung tool (function) calling untuk agen dan integrasi.
- Mendukung output JSON terstruktur dengan schema.
- Mendukung pengaturan tingkat penalaran.
- Menerima gambar sebagai input (vision).
- Permintaan umum (1,000 token input / 500 token output) berbiaya sekitar US$0,01.
Tentang Meta: Muse Spark 1.2
Meta: Muse Spark 1.2 adalah model penalaran dari Meta, dibangun untuk tugas agentic yang kompleks. Model ini berada di kategori teks, dan Meta memposisikannya untuk beban kerja di mana model perlu merencanakan, menalar melalui langkah-langkah, dan bertindak daripada sekadar menjawab satu pertanyaan. Jika Anda memilih model untuk agen yang harus bekerja lintas beberapa giliran dan alat, inilah kelas model yang dimaksudkan Meta.
Model ini menerima input teks, gambar, video, dan file, serta mengembalikan teks. Jendela konteksnya adalah 1.048.576 token, dengan output maksimum 943.718 token. Kombinasi itu penting untuk pekerjaan agentic: konteks besar memungkinkan Anda menyimpan transkrip panjang, dokumen, atau konten turunan media tetap terlihat, dan batas output yang besar berarti model tidak dipaksa memadatkan rencana atau laporan panjang menjadi balasan singkat. Penalaran adalah bagian dari desain model, dan API menyediakan kontrol untuknya.
Kasus penggunaan praktis mengikuti kemampuan tersebut. Karena model menerima gambar, video, dan file bersama teks, Anda dapat membangun agen yang meninjau kumpulan dokumen dan rekaman layar, lalu menghasilkan analisis tertulis atau rencana. Konteks panjang cocok untuk riset multi-langkah, analisis basis kode atau log, dan alur kerja di mana hasil alat sebelumnya harus tetap tersedia. Tool calling dan structured outputs membuatnya cukup cocok untuk orkestrasi, di mana model memutuskan alat mana yang dipanggil dan mengembalikan hasil yang dapat dibaca mesin. Kontrol penalaran memungkinkan Anda menukar kecepatan dengan kedalaman tergantung tugas.
Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "meta/muse-spark-1.2". Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, dan top_p. Dalam praktiknya, tools dan tool_choice menggerakkan loop agentic, response_format dan structured_outputs membatasi bentuk balasan, dan parameter reasoning menyesuaikan seberapa banyak penalaran internal yang dilakukan model. Karena antarmukanya kompatibel dengan OpenAI, klien dan SDK yang ada umumnya berfungsi hanya dengan mengubah model id.
Satu batasan yang perlu diingat adalah modalitas output: model hanya mengembalikan teks, jadi model tidak dapat menghasilkan gambar atau video meskipun dapat membacanya. Jika tugas Anda murni pembuatan teks bentuk pendek, model yang lebih kecil mungkin lebih sederhana dan lebih cepat. Untuk pekerjaan agentic konteks panjang, multimodal, dan yang menggunakan alat, Muse Spark 1.2 ditujukan tepat untuk itu.
Cara memanggil API Meta: Muse Spark 1.2
- Buat API key di dasbor Anda.
- Instal SDK resmi openai untuk bahasa Anda.
- Atur baseURL ke https://api14.com/api/v1 dan model ke "meta/muse-spark-1.2".
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);
Parameter yang didukung
include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_pSpesifikasi
- Panjang konteks
- 1.048.576
- Output maksimum
- 943.718
- Input
- text, image, video, file
- Output
- text
Permintaan di api14 · 7 hari terakhir
Meta: Muse Spark 1.2: pertanyaan yang sering diajukan
- Berapa biaya API Meta: Muse Spark 1.2?
- Biaya Meta: Muse Spark 1.2 adalah Input US$4,38 / 1 jt token. Saldo USD Anda hanya dipotong untuk permintaan yang berhasil; permintaan yang gagal gratis.
- Berapa jendela konteks Meta: Muse Spark 1.2?
- Meta: Muse Spark 1.2 membaca hingga 1.048.576 token per permintaan, prompt, riwayat, dan dokumen digabung. Model ini menulis hingga 943.718 token output per respons.
- Apa yang bisa dilakukan Meta: Muse Spark 1.2?
- Meta: Muse Spark 1.2 menerima text, image, video, file dan mengembalikan text. Model ini mendukung tool calling, output JSON terstruktur, pengaturan tingkat penalaran.
- Bagaimana cara memanggil Meta: Muse Spark 1.2 dari kode saya?
- Arahkan SDK OpenAI apa pun ke https://api14.com/api/v1 dan atur model ke "meta/muse-spark-1.2", tanpa perubahan kode lain. Salin contoh siap pakai dari panel kode di halaman ini.
- Apa saja alternatif untuk Meta: Muse Spark 1.2?
- Model Teks sebanding dengan harga serupa: Meta: Muse Spark Open, Meta: Muse Spark 1.3, Meta: Muse Spark 1.1. Semuanya berjalan dengan API key yang sama, jadi berganti model cukup dengan mengubah satu string.
Komunitas Meta: Muse Spark 1.2
Topik baruKomunitas ini belum memiliki topik. Buka topik pertama tentang Meta: Muse Spark 1.2.