Meta: Muse Voice Transcribe 1.0

meta/muse-voice-transcribe-1.0

Провайдер для Meta: Muse Voice Transcribe 1.0

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

Модальности

Вход:АудиоВыход:Транскрибация

Тарификация для Meta: Muse Voice Transcribe 1.0

Цены в рублях за единицу тарификации модели. Списание — за фактическое использование, без подписок.

Тип	Цена в ₽	Единица
Аудиозапись	22,73 ₽	за час

Пример кода и API для Meta: Muse Voice Transcribe 1.0

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

Получить API-ключ

curl https://api.hubris.pw/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -F file=@voice.mp3 \
  -F model=meta/muse-voice-transcribe-1.0 \
  -F language=ru

curl https://api.hubris.pw/v1/audio/transcriptions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -F file=@voice.mp3 \  -F model=meta/muse-voice-transcribe-1.0 \  -F language=ru

from openai import OpenAI

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

with open("voice.mp3", "rb") as f:
    response = client.audio.transcriptions.create(
        model="meta/muse-voice-transcribe-1.0",
        file=f,
        language="ru",
    )
print(response.text)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris.pw/v1",    api_key="sk-gw-...",)with open("voice.mp3", "rb") as f:    response = client.audio.transcriptions.create(        model="meta/muse-voice-transcribe-1.0",        file=f,        language="ru",    )print(response.text)

import fs from "node:fs";
import OpenAI from "openai";

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

const response = await client.audio.transcriptions.create({
  model: "meta/muse-voice-transcribe-1.0",
  file: fs.createReadStream("voice.mp3"),
  language: "ru",
});

console.log(response.text);

import fs from "node:fs";import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.audio.transcriptions.create({  model: "meta/muse-voice-transcribe-1.0",  file: fs.createReadStream("voice.mp3"),  language: "ru",});console.log(response.text);

Другие модели от meta

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 Glimmer 30B

Muse Glimmer 30B — это плотная, открытая мультимодальная модель от Meta Superintelligence Labs, дистиллированная из Muse Spark и оптимизированная для автономных агентов на потребительском оборудовании. Она подходит для долгосрочных агентских и кодовых рабочих процессов, с многошаговым рассуждением, надёжным использованием инструментов, восстановлением после сбоев, пониманием изображений и многоязычной поддержкой на более чем 100 языках.

131К контекст·от 37,87 ₽/М

Meta: Muse Glimmer 30B (batch)

Muse Glimmer 30B — это плотная, открытая мультимодальная модель от Meta Superintelligence Labs, разработанная на основе Muse Spark и оптимизированная для автономных агентов на потребительском оборудовании. Она подходит для долгосрочных агентных и кодовых рабочих процессов, обладает многошаговым рассуждением, надёжным использованием инструментов, восстановлением после сбоев, пониманием изображений и многоязычной поддержкой более чем на 100 языках.

131К контекст·от 22,09 ₽/М

Meta: Muse Spark 1.2

Muse Spark 1.2 — это модель рассуждений от Meta, разработанная для сложных агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы, возвращает текст и предлагает контекстное окно размером 1M токенов. Модель создана для поддержки многоагентных рабочих процессов, будь то основной агент, который планирует и делегирует, или субагент, выполняющий задачи параллельно. Она работает с несколькими средами кодирования и поддерживает структурированный вывод, параллельный вызов функций и настраиваемое усилие рассуждений. В тестировании Meta она хорошо показала себя в рефакторинге нескольких файлов, расширенных сеансах отладки, генерации целых репозиториев и задачах, выходящих далеко за рамки одного prompt.

1.0М контекст·от 157,80 ₽/М

Meta: Muse Spark 1.1

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.

1.0М контекст·от 157,80 ₽/М