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Meta: Muse Spark 1.2

meta/muse-spark-1.2

텍스트입력: text · image · video · file도구추론1M2026. 8. 5. 추가됨

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세션 비용 US$0.00

Meta: Muse Spark 1.2 한눈에 보기

입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 178% 높습니다.
1,048,576 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
추론 강도 조절을 지원합니다.
이미지를 입력으로 받습니다(비전).
일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.01입니다.

Meta: Muse Spark 1.2 소개

메타: Muse Spark 1.2는 Meta의 추론 모델로, 복잡한 에이전트 작업을 위해 만들어졌습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, Meta는 이 모델을 단순히 단일 질문에 답하는 것이 아니라 계획을 세우고, 단계별로 추론하며, 행동해야 하는 워크로드에 위치시킵니다. 여러 턴과 도구에 걸쳐 작동해야 하는 에이전트용 모델을 고르고 있다면, 이것이 Meta가 의도한 모델 등급입니다.

이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오, 파일 입력을 받고 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰이고, 최대 출력은 943,718 토큰입니다. 이 조합은 에이전트 작업에서 중요합니다. 큰 컨텍스트는 긴 대화 기록, 문서 또는 미디어에서 파생된 콘텐츠를 계속 볼 수 있게 해주고, 큰 출력 상한은 모델이 긴 계획이나 보고서를 짧은 답변으로 압축할 필요가 없다는 뜻입니다. 추론은 모델 설계의 일부이며, API는 이를 위한 제어 기능을 제공합니다.

실용적인 사용 사례는 이러한 기능에서 나옵니다. 텍스트와 함께 이미지, 비디오, 파일을 받기 때문에 문서 세트와 화면 녹화를 검토한 뒤 서면 분석이나 계획을 생성하는 에이전트를 만들 수 있습니다. 긴 컨텍스트는 다단계 연구, 코드베이스 또는 로그 분석, 그리고 이전 도구 결과가 계속 사용 가능해야 하는 워크플로에 적합합니다. 도구 호출과 구조화된 출력은 모델이 어떤 도구를 호출할지 결정하고 기계가 읽을 수 있는 결과를 반환하는 오케스트레이션에 합리적으로 맞습니다. 추론 제어를 통해 작업에 따라 속도와 깊이를 맞바꿀 수 있습니다.

이 모델은 모델 id "meta/muse-spark-1.2"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원되는 요청 파라미터는 include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p입니다. 실제로 tools와 tool_choice는 에이전트 루프를 구동하고, response_format과 structured_outputs는 응답의 형태를 제한하며, reasoning 파라미터는 모델이 수행하는 내부 추론의 양을 조정합니다. 인터페이스가 OpenAI 호환이므로 기존 클라이언트와 SDK는 일반적으로 모델 id만 바꾸면 작동합니다.

염두에 둘 한 가지 제한은 출력 양식입니다. 이 모델은 텍스트만 반환하므로 이미지나 비디오를 읽을 수는 있어도 생성할 수는 없습니다. 작업이 순전히 짧은 형식의 텍스트 생성이라면 더 작은 모델이 더 단순하고 빠를 수 있습니다. 긴 컨텍스트, 멀티모달, 도구를 사용하는 에이전트 작업에는 Muse Spark 1.2가 바로 그 목표를 향해 있습니다.

Meta: Muse Spark 1.2 API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "meta/muse-spark-1.2"로 설정하세요.

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);

지원 파라미터

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

사양

컨텍스트 길이: 1,048,576
최대 출력: 943,718
입력: text, image, video, file
출력: text

api14 요청 수 · 최근 7일

Meta: Muse Spark 1.2: 자주 묻는 질문

Meta: Muse Spark 1.2 API 비용은 얼마인가요?: Meta: Muse Spark 1.2의 가격은 입력 US$4.38 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
Meta: Muse Spark 1.2의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?: Meta: Muse Spark 1.2는(은) 요청당 최대 1,048,576 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 943,718개의 출력 토큰을 생성합니다.
Meta: Muse Spark 1.2는(은) 무엇을 할 수 있나요?: Meta: Muse Spark 1.2는(은) text, image, video, file 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력, 추론 강도 조절.
코드에서 Meta: Muse Spark 1.2를(을) 어떻게 호출하나요?: 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "meta/muse-spark-1.2"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
Meta: Muse Spark 1.2의 대안은 무엇인가요?: 비슷한 가격대의 텍스트 모델: Meta: Muse Spark Open, Meta: Muse Spark 1.3, Meta: Muse Spark 1.1. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.

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