Meta: Muse Spark 1.2

meta/muse-spark-1.2

Провайдер для Meta: Muse Spark 1.2

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

Модальности

Вход:ТекстИзображенияВидеоФайлыВыход:Текст

Провайдеры

Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.


Meta	157,80 ₽	536,50 ₽	18,94 ₽	—	100,0 %

Поддерживаемые параметры

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Тарификация для Meta: Muse Spark 1.2

Цены в рублях за 1 млн токенов. Списание — за реальные токены, без подписок.

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	157,80 ₽	за 1М токенов
Выход	536,50 ₽	за 1М токенов
Веб-поиск	0,320 ₽	за запрос
Кэш: чтение	18,94 ₽	за 1М токенов

Пример кода и API для Meta: Muse Spark 1.2

Hubris — OpenAI-совместимый API. Используйте любой OpenAI SDK, поменяв только base URL и ключ.

Получить API-ключ

curl https://api.hubris2.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meta/muse-spark-1.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]
  }'

curl https://api.hubris2.ru/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "meta/muse-spark-1.2",    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hubris2.ru/v1",
    api_key="sk-gw-...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="meta/muse-spark-1.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris2.ru/v1",    api_key="sk-gw-...",)response = client.chat.completions.create(    model="meta/muse-spark-1.2",    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],)print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.hubris2.ru/v1",
  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "meta/muse-spark-1.2",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris2.ru/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.chat.completions.create({  model: "meta/muse-spark-1.2",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);

Сравнить с…

выбрать любую модель →

Muse Spark 1.2 или Muse Spark Openтой же линейки · цена, скорость, качество, код Muse Spark 1.2 или Gemini 3.5 Flashблизкая по цене · цена, скорость, качество, код Muse Spark 1.2 или Claude Sonnet 5популярная · цена, скорость, качество, код Muse Spark 1.2 или Claude Opus 5популярная · цена, скорость, качество, код

Другие модели от meta

Meta: Muse Spark Open

Muse Spark Open — это модель с открытым весом, оптимизированная для кодирования. Она специально обучена для агентских рабочих процессов кодирования, обеспечивая более высокую точность с первой попытки, надёжный вызов инструментов и глубокое понимание кодовой базы в репозиториях, с которыми фактически работают разработчики.

1.0М контекст·от 157,80 ₽/М

Meta: Muse Wonder

Muse Wonder — это передовая модель рассуждений от Meta, разработанная для сложных личных и профессиональных агентских задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы, а возвращает текст, с контекстным окном в 1M токенов. Модель справляется с долгосрочной работой: она планирует, делегирует задачи субагентам, параллельно вызывает инструменты и восстанавливается после ошибок, поэтому многошаговые задачи выполняются до конца без пошаговых указаний. Она также может управлять браузерами, настольными и мобильными приложениями, и работать с множеством файлов в существующих репозиториях для внесения и проверки изменений. Muse Wonder переносит важный контекст между разговорами и извлекает детали, относящиеся к текущей задаче. И она обучена для Активного Фокуса, поэтому работает над вашей целью, даже когда задача становится сложной. В тестировании Meta она показала хорошие результаты в сложных инженерных задачах, расширенных агентских сессиях и рефакторинге нескольких файлов для решения самых требовательных задач разработчиков.

1.0М контекст·от 504,95 ₽/М

Meta: Muse Voice Transcribe 1.0

Muse Voice Transcribe 1.0 — это синхронная модель преобразования речи в текст от Meta. Она подходит для режима «нажми и говори», определения конечных точек и транскрибирования с учётом говорящего, с возможностью смещения по ключевым словам для предметных терминов и смещения по языку через...

— контекст·0,010 ₽ за секунду

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Muse Spark 1.3 Contributor — это экономичный уровень модели Meta для мультимодальных рассуждений, предназначенный для экспериментов, обучения и ранних стадий агентных, мультиагентных и кодовых рабочих процессов. Он разработан для отслеживания информации в рамках расширенных задач, обработки противоречивых входных данных и запроса уточнений или подтверждений при необходимости. Подсказки и выходные данные могут использоваться для улучшения продуктов Meta.

1.0М контекст·от 12,62 ₽/М

Meta: Muse Spark 1.3

Muse Spark 1.3 — это мультимодальная модель рассуждений от Meta для длительных агентных, многоагентных и кодовых рабочих процессов. Она разработана для отслеживания информации в рамках расширенных задач, обработки противоречивых входных данных и запроса уточнений или подтверждений при необходимости, с акцентом на лаконичное выполнение.

1.0М контекст·от 157,80 ₽/М

Meta: Muse Image

Muse Image — это агентная модель генерации изображений от Meta, которая генерирует и редактирует изображения на основе текста и референсных изображений. В отличие от однопроходных моделей изображений, она рассуждает перед рендерингом, разбивая многокомпонентные prompt'ы и уточняя свой вывод в рамках цепочки рассуждений, а также использует веб-поиск для проверки фактической точности при работе с prompt'ами, требующими обширных знаний. Модель поддерживает генерацию текста в изображение, целенаправленное редактирование изображений, композицию из нескольких изображений, обусловливание референсным изображением для обеспечения согласованности стиля и объекта в серии, а также точный рендеринг текста в сгенерированных изображениях. Итеративное редактирование работает путем передачи предыдущего выходного изображения обратно с новой инструкцией.

66К контекст·1,25 ₽ за изображение