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Meta: Muse Spark 1.3

meta/muse-spark-1.3

텍스트입력: text · image · video · file도구추론1M2026. 9. 2. 추가됨

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세션 비용 US$0.00

Meta: Muse Spark 1.3 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 1.3 소개

Meta: Muse Spark 1.3은 Meta의 멀티모달 추론 모델로, 장시간 실행되는 에이전트형, 멀티 에이전트 및 코딩 워크플로를 위해 만들어졌습니다. 출력이 텍스트라는 점에서는 텍스트 모델이지만, 입력으로는 텍스트 이상을 받아들입니다. Meta는 이 모델을 장기 작업 전반에 걸쳐 정보를 추적하고 시간을 두고 문제를 해결하는 용도로 위치시키며, 그래서 에이전트형이라는 틀이 중요합니다. 이는 단일의 고립된 질문에 답하기보다는 루프 안에 자리 잡도록 의도된 모델입니다.

입력 측면에서 Muse Spark 1.3은 텍스트, 이미지, 비디오 및 파일을 받아들이고 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도는 1,048,576 토큰이며, 최대 출력은 943,718 토큰입니다. 이렇게 매우 큰 입력 예산과 매우 큰 출력 예산의 조합은 이례적이며, 이 모델이 무엇에 적합한지를 규정합니다. 긴 문서, 미디어 및 누적된 대화 기록을 받아들일 수 있고, 중간에 잘리지 않고 긴 구조화된 답변, 계획 또는 코드를 생성할 수 있습니다. 추론은 이 모델의 일급 요소입니다. 지원되는 파라미터에는 reasoning, reasoning_effort 및 include_reasoning이 포함되므로, 내부 작업이 얼마나 일어나는지 그리고 그 추론이 다시 사용자에게 표시되는지를 제어할 수 있습니다.

실용적인 사용 사례는 이러한 능력에서 따라옵니다. 여러 단계에 걸쳐 상태를 유지해야 하는 장기 지평 에이전트가 자연스럽게 맞고, 한 모델이 다른 모델의 작업을 조정하거나 검토하는 멀티 에이전트 구성도 마찬가지입니다. 코딩 워크플로는 큰 출력 예산의 이점을 받는데, 생성된 코드, diff 및 설명을 한 응답으로 반환할 수 있기 때문입니다. 이미지, 비디오 및 파일이 입력으로 허용되므로, 버그 보고서와 함께 화면 녹화를 검토하거나 문서와 그 지원 다이어그램을 함께 다루는 등 미디어와 텍스트를 혼합한 작업도 처리할 수 있습니다. 많은 자료를 읽고 그다음 많은 양을 다시 작성해야 하는 모든 작업이 이 모델이 겨냥하는 지점입니다.

모델 id "meta/muse-spark-1.3"을 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 및 top_p입니다. 실제로 이는 temperature, top_p 및 top_k로 샘플링을 조정하고, repetition_penalty로 반복을 억제하고, max_tokens로 응답을 제한하고, reasoning_effort로 추론 깊이를 조정할 수 있다는 뜻입니다. 도구 사용에는 tools와 tool_choice를 사용할 수 있고, 기계 판독 가능한 응답에는 response_format 또는 structured_outputs를 사용할 수 있습니다. 모델의 추론이 응답에 반환되기를 원하면 include_reasoning을 설정하십시오.

주로 저울질해야 할 점은 이것이 텍스트 출력 모델이라는 것입니다. 작업에 생성된 이미지, 오디오 또는 기타 비텍스트 출력이 필요하다면, Muse Spark 1.3은 입력으로 이미지, 비디오 및 파일을 읽을 수 있음에도 그것을 생성하지 않습니다. 매우 큰 컨텍스트 및 출력 한도는 또한 요청이 지연 시간과 자원 측면에서 비용이 많이 들 수 있음을 의미하므로, 짧고 단순하며 대량인 호출에는 더 작고 빠른 모델이 더 나은 선택일 수 있습니다. 작업이 길거나, 입력 측면에서 멀티모달이거나, 에이전트형이거나, 코드 비중이 높고, 생각하고 길게 작성할 여지가 필요할 때 Muse Spark 1.3을 선택하십시오.

Meta: Muse Spark 1.3 API 호출 방법

대시보드에서 API 키를 만드세요.
사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "meta/muse-spark-1.3"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-1.3",
  "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 1.3: 자주 묻는 질문

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

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