Introduction
Muse Wonder 1.0 est le modèle standard de la série Muse Wonder de Meta, présenté comme un modèle de pointe pour le codage, les agents de longue durée et l’utilisation d’un ordinateur. Ce point de terminaison de chat accepte texte, images, vidéos et audio dans une même liste de messages, traite jusqu’à 1M tokens en entrée, diffuse sa réponse en continu et renvoie des appels de fonction que votre application exécute. Wonder Full, la variante plus grande, est un produit distinct.
| Champ | Valeur |
|---|---|
| Entrée | Texte |
| Sortie | Texte |
| Budget d’entrée | 1,048,576 tokens |
| Plafond de max_tokens | 1,048,576 |
| Entrées | du texte / des images / de la vidéo / de l’audio |
Fonctionnalités et points forts
Des projets entiers dans une seule requête
Meta positionne Muse Wonder sur les modifications portant sur plusieurs fichiers dans de grandes bases de code et sur les tâches qui durent des heures ; le budget d’entrée de 1,048,576 tokens rend cela concret. Vous pouvez envoyer ensemble les fichiers, le journal d’erreur et la question ouverte, au lieu de récupérer des fragments en espérant tomber sur les bons. Identifiez chaque fichier, indiquez quelle version fait foi et énoncez la tâche simplement : une grande fenêtre aide à étayer, pas à compenser une demande vague.
Des appels d’outils que votre code contrôle
Le modèle peut renvoyer plusieurs appels de fonction en un seul tour, et parallel_tool_calls est activé par défaut. Votre application valide les arguments, exécute chaque opération et répond par un message tool portant le tool_call_id correspondant. L’étape proposée par le modèle reste ainsi séparée de l’action que vous effectuez réellement, ce qui est la forme sûre pour les boucles d’agents qui touchent aux fichiers, aux tickets ou aux déploiements. Sur ce point de terminaison, tool_choice n’accepte que auto ; pour une réponse en texte seul, omettez tools.
Écrans, extraits et enregistrements en entrée
Les messages peuvent contenir des parties image_url, video_url, audio_url et input_audio (wav ou mp3) à côté du texte. Les usages typiques sont une capture d’écran d’une interface défaillante, l’enregistrement d’écran d’un bug ou l’enregistrement d’une réunion dont il faut tirer une liste d’actions. Indiquez au modèle la pièce jointe concernée par la question : les médias non étiquetés dans un long fil sont la cause la plus fréquente de réponses qui dérivent.
Régler la réflexion à la hausse ou à la baisse
reasoning_effort va de minimal à max et vaut high par défaut. minimal ou low conviennent à la classification, à l’extraction et aux retouches rapides ; xhigh et max sont destinés au débogage difficile et à la planification. Les tokens de raisonnement sont facturés comme sortie et comptent dans max_tokens ; avec un réglage élevé et un plafond réduit, tout le budget peut être consommé avant le début de la réponse visible.
Paramètres de requête
| Paramètre | Obligatoire | Description |
|---|---|---|
messages | Oui | Envoyez à Muse Wonder 1.0 une conversation ordonnée avec les sources pour une mise à niveau de bibliothèque de base de données ; associez les résultats d’outils à leur |
max_tokens | Non | Pour Muse Wonder 1.0, |
reasoning_effort | Non | Muse Wonder 1.0 accepte minimal, low, medium, high, xhigh, max, avec high par défaut ; comparez les réglages sur une mise à niveau de bibliothèque de base de données en suivant… |
stop | Non | Arrêtez Muse Wonder 1.0 avec une séquence ou une liste de quatre au maximum ; le marqueur reconnu ne figure pas dans le texte final. 1 caractères minimum · 1 éléments minimum · 4 éléments maximum |
temperature | Non | temperature règle l’échantillonnage de Muse Wonder 1.0 ; gardez la valeur par défaut pour une mise à niveau de bibliothèque de base de données sauf si un autre style de réponse… |
top_p | Non |
|
tools | Non | Définissez pour Muse Wonder 1.0 jusqu’à 128 fonctions au format OpenAI pour une mise à niveau de bibliothèque de base de données ; votre application vérifie les arguments et réa… 128 éléments maximum |
parallel_tool_calls | Non | Ce réglage autorise Muse Wonder 1.0 à proposer plusieurs fonctions indépendantes dans un même tour ; l’application garde la maîtrise de leur exécution. Valeur par défaut: |
tool_choice | Non | Pour Muse Wonder 1.0, |
response_format | Non | Demandez à Muse Wonder 1.0 du texte ou du JSON structuré pour une mise à niveau de bibliothèque de base de données, puis vérifiez les champs du JSON dans votre application. |
Tarification
Entrée $4 / Sortie $20 par 1 million de tokens
Cas d’utilisation
Refactorisations et revues multi-fichiers
Collez les modules concernés, la sortie des tests et la demande de modification, puis demandez un plan ordonné avec les fichiers touchés et la vérification qui valide chaque étape. Comme tout le contexte tient dans la requête, le plan peut citer de vrais noms de fonctions au lieu de suppositions. Demandez un diff ou un appel d’outil et relisez-le avant toute application.
Boucles d’agents de longue durée
Faites tourner une boucle planifier, agir, observer où chaque tour ajoute les résultats d’outils à la liste de messages. La grande fenêtre permet de conserver mot pour mot les observations précédentes sur des dizaines d’étapes. Gardez en tête du contexte un court résumé continu des décisions pour que le modèle ne remette pas en cause des choix déjà actés, et arrêtez la boucle selon un budget que vous fixez plutôt que sur l’avis du modèle.
Rapports de bug à partir de captures et d’enregistrements
Joignez la capture d’écran ou une courte capture vidéo avec le journal de la console, et demandez au modèle de décrire ce qu’il voit, la cause probable et la première chose à vérifier. Séparer ce qui est visible de ce qui est déduit rend la réponse facile à vérifier avant que quiconque ne modifie le code.
Analyse de documents et de réunions
Chargez des contrats, des spécifications ou l’enregistrement d’un long appel dans une seule requête et posez des questions au niveau des clauses ou des décisions. Demandez des citations avec leur emplacement pour pouvoir remonter chaque affirmation à sa source, et traitez la sortie comme un brouillon à faire confirmer par une personne.
Guide de prompt et conseils pratiques
Envoyer une requête de chat
Envoyez un POST vers le point de terminaison de complétion de chat avec un nom de modèle et un tableau messages. Placez les instructions dans un message system ou developer, et utilisez un tableau content lorsque vous mélangez du texte avec des parties image, vidéo ou audio. Réglez stream sur true pour les longues réponses et vérifiez le motif de fin avant de considérer une réponse comme complète.
Choisir l’effort et un
max_tokenssûrCommencez à medium pour le travail courant et ne montez que si les réponses paraissent superficielles. Prévoyez largement de la place dans
max_tokens, car le raisonnement y est compté ; si les réponses sont coupées, augmentez d’abord le plafond avant d’augmenter l’effort.Ajouter des outils et boucler
Définissez les outils comme des schémas JSON, laissez
tool_choicesur auto et, lorsque la réponse contient destool_calls, exécutez chacun d’eux puis ajoutez un message tool avec le mêmetool_call_id. Conservez dans l’historique le message de l’assistant avec ses appels d’outils afin que le tour suivant dispose de toute la chaîne.Vérifier le coût avant de passer à l’échelle
La facturation suit les tokens mesurés en entrée, en entrée mise en cache et en sortie, et l’estimation affichée sur cette page donne le coût attendu pour vos réglages. Réutilisez un préfixe stable, comme les instructions système et les fichiers de référence, pour que les requêtes répétées puissent profiter de l’entrée mise en cache.
Muse Wonder 1.0 est le modèle standard de la série Muse Wonder de Meta, présenté comme un modèle de pointe pour le codage, les agents de longue durée et l’utilisation d’un ordinateur. Ce point de terminaison de chat accepte texte, images, vidéos et audio dans une même liste de messages, traite jusqu’à 1M tokens en entrée, diffuse sa réponse en continu et renvoie des appels de fonction que votre application exécute. Wonder Full, la variante plus grande, est un produit distinct.
Pour préparer une mise à niveau de bibliothèque de base de données avec Muse Wonder 1.0, fournissez interface actuelle, version cible et tests de compatibilité. Demandez un plan avant un correctif. Cet endpoint sert Wonder standard ; choisir max ne donne pas accès à Wonder Full. Seul auto est accepté pour tool_choice : votre application décide donc d’exécuter ou non chaque opération proposée.
Muse Wonder 1.0 choisi prend ses propres décisions sur le contenu. Avec Muse Wonder 1.0 : Son comportement NSFW peut varier ; aucun accès sans restriction n’est garanti.
Démarrage rapide de l’API
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
-d '{
"model": "meta/muse-wonder-1.0/chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
}
],
"stream": true
}' \
| jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'
La référence API détaille l’authentification, le schéma complet, le polling et la gestion des erreurs.