Meta: Muse Spark 1.1

meta/muse-spark-1.1

Выпущена 16 июля 2026 г.|1.0М контекст|140,06 ₽/М вход|476,20 ₽/М выход

Muse Spark 1.1 — это мультимодальная модель рассуждений от Meta, созданная для агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы и возвращает текст, с контекстным окном в 1M токенов. Модель разработана для организации рабочих процессов с несколькими агентами, выступая либо в качестве основного агента, который планирует и делегирует, либо в качестве подагента, и обобщает новые инструменты, MCP-серверы и пользовательские навыки с нулевым выстрелом. Она поддерживает структурированный вывод, параллельный вызов функций, встроенный поиск с цитированием и настраиваемое усилие рассуждений. Meta сообщает о высокой производительности в реальном кодировании в больших кодовых базах, рабочих процессах использования компьютера и генерации визуального кода.

Провайдер для Meta: Muse Spark 1.1

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

Модальности

Вход:ТекстИзображенияВидеоФайлыАудиоВыход:Текст

Поддерживаемые параметры

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Тарификация для Meta: Muse Spark 1.1

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

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	140,06 ₽	за 1М токенов
Выход	476,20 ₽	за 1М токенов
Веб-поиск	280 115,69 ₽	за запрос
Кеш чтение	16,81 ₽	за 1М токенов

Пример кода и API для Meta: Muse Spark 1.1

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

Получить API-ключ

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meta/muse-spark-1.1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]
  }'

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "meta/muse-spark-1.1",    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]  }'

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="meta/muse-spark-1.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris.pw/v1",    api_key="sk-gw-...",)response = client.chat.completions.create(    model="meta/muse-spark-1.1",    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],)print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

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

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "meta/muse-spark-1.1",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],
});

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

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.chat.completions.create({  model: "meta/muse-spark-1.1",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);