Muse Spark 1.2 Contributor
muse-spark-1.2-contributorModelsell で muse-spark-1.2-contributor API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
- 最低料金
- 入力 / 出力 · 1M
- コンテキスト
- 1M
- 最大入力ウィンドウ
- モダリティ
- →
サプライヤー別料金
機能 / サポートされるモダリティ
プロバイダーとデータ保護
BPE (vendor-specific)パフォーマンス
ベンチマーク
標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典：Artificial Analysis 2026-09-30·Muse Spark 1.2 Contributor
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ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。
Muse Spark 1.2 Contributor について
Muse Spark 1.2 是 Meta 面向智能体与编程任务的上一代版本，支持图片、视频、音频与 PDF 输入和 100 万 token 上下文。Contributor 档价格大幅降低，但 Meta 可以使用请求与回答内容训练模型。
支持 1,048,576 token 上下文、工具调用、JSON Schema 结构化输出和自动提示缓存。模型始终先思考再作答，思考 token 计入输出，但不返回思考过程。
Contributor 数据政策：Meta 可将请求和回答用于模型训练。请勿提交敏感或保密内容。
使用例とプロンプト
通过 OpenAI 兼容的 POST /v1/chat/completions 调用，model 填 muse-spark-1.2-contributor。需要保留多轮推理或内置联网搜索时，使用 POST /v1/responses 或 POST /v1/messages；Chat Completions 不提供内置联网搜索。
思考强度可选 minimal / low / medium / high / xhigh，none 不受支持。Chat 使用 reasoning_effort，Responses 使用 reasoning.effort。图片、视频、PDF 等通过公网 URL 或内联 base64 传入；不支持 /v1/files 上传。
Contributor 数据政策：Meta 可将请求和回答用于模型训练。请勿提交敏感或保密内容。
美元基础价（每百万 token）：输入 $0.1，输出 $0.2，缓存读取 $0.002。内置联网搜索为 $2.50/千次查询，另加搜索内容对应的 token 费用。
API を利用
API ドキュメント
コードサンプル
/v1/responses| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
認証
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
対応パラメータ
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
レート制限
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Meta | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
muse-spark-1.2-contributor に関するよくある質問
muse-spark-1.2-contributor とは？
Modelsell で muse-spark-1.2-contributor API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
muse-spark-1.2-contributor を呼び出すには？
muse-spark-1.2-contributor へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
muse-spark-1.2-contributor の料金体系は？
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
muse-spark-1.2-contributor のコンテキストウィンドウは？
モデルカタログには 1048576 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
自分のプロジェクトに muse-spark-1.2-contributor が適しているか評価するには？
このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。