Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

РассужденияНовая

meta/muse-spark-1.3-contributor

1 048 576 контекст

Вход: от 13 ₽/1MВыход: от 25 ₽/1M

Вход

ТекстИзображенияВидеоФайлыАудио

Выход

Текст

Muse Spark 1.3 Contributor — это экономичный уровень доступа к мультимодальной модели рассуждений Meta, предназначенный для экспериментов, обучения и начальных этапов работы с агентами, многоагентными системами и кодированием. Модель разработана для отслеживания информации...

Поддерживаемые параметры

Параметры, которые поддерживает эта модель в API-запросах

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Производительность

Сравните разных провайдеров на AllTokens

Активность

Доступность

Цены

Провайдеры для Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Система автоматически выбирает оптимального провайдера и переключается на резервный при сбоях.

Сортировка:

Бенчмарки

Оценки модели из Artificial Analysis

Быстрый старт

https://api.alltokens.ru/api/v1Полная документация →

bash

curl https://api.alltokens.ru/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ALLTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meta/muse-spark-1.3-contributor",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Привет! Кратко объясни, что умеешь."}
    ]
  }'

Технический профиль модели

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor от провайдера meta доступна через OpenAI-совместимый API AllTokens.

Страница агрегирует практические параметры для интеграции: стоимость входа и выхода, рабочий контекст, набор поддерживаемых параметров и сигналы для выбора модели под конкретные продакшн-сценарии.

Контекст

1 048 576 токенов

Цена входа

13 ₽ / 1M токенов

Цена выхода

25 ₽ / 1M токенов

Входные модальности

ТекстИзображенияВидеоФайлыАудио

Выходные модальности

Текст

Добавлена в каталог

02.09.2026

Когда выбирать эту модель

Работа с длинными документами: регламенты, отчеты, knowledge base и большие диалоги.
Агентные сценарии с tool calling: вызовы функций, оркестрация шагов и интеграция с внутренними API.
Задачи, где нужен структурированный JSON-ответ и строгая схема результата.
Мультимодальные кейсы: обработка комбинаций текста и медиа во входящих запросах.

Что проверить перед запуском

Перед продом проверьте реальные лимиты по токенам и поведение модели на ваших длинных запросах.
Сделайте бюджетные алерты и лимиты расходов: итоговая стоимость зависит от длины ответов и ретраев.
Проверьте совместимость всех используемых параметров запроса в staging перед релизом.
Проведите A/B тест на вашем датасете: сравните качество, latency и стоимость с 1-2 альтернативами.

Сравнение и новости

Подробный обзор модели

Новости, изменения цены, ключевые обновления и практические рекомендации по интеграции.

Открыть обзор

Модели для программирования

Выборка кодинг-моделей для разработки: инструменты, reasoning, качество генерации и скорость.

Смотреть подборку

Недорогие модели

Подборка доступных моделей ИИ с низкой стоимостью входных токенов и практичной производительностью.

Смотреть подборку

Модели с длинным контекстом

Список моделей с большим context window для анализа длинных документов, репозиториев и агентных пайплайнов.

Смотреть подборку

Мультимодальные модели

Список мультимодальных LLM-моделей с поддержкой нескольких типов входа для сложных AI-сценариев.

Смотреть подборку