はじめに
Muse Wonder 1.0 は Meta の Muse Wonder シリーズの標準モデルで、コーディング、長時間動作するエージェント、コンピューター操作向けのフロンティアモデルとして提供されています。このチャットエンドポイントは、テキスト、画像、動画、音声を 1 つのメッセージリストで受け付け、最大 1,048,576 トークンの入力を処理し、応答をストリーミングし、アプリケーション側で実行する関数呼び出しを返します。Meta のより大きなバリアント Wonder Full は別製品であり、このエンドポイントでは提供していません。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 入力 | テキスト |
| 出力 | テキスト |
| 入力予算 | 1,048,576 tokens |
| max_tokens の上限 | 1,048,576 |
主な機能とハイライト
プロジェクト全体を 1 回のリクエストで
Meta は Muse Wonder を、大規模なコードベースにまたがる複数ファイルの変更や、数時間に及ぶタスク向けに位置づけており、1,048,576 トークンの入力上限がそれを現実的にしています。断片を取り出して正しいものが含まれることを願うのではなく、ファイル、失敗したログ、未解決の質問をまとめて送れます。各ファイルにラベルを付け、どのバージョンが正なのかを示し、タスクを明確に書いてください。大きなウィンドウが役立つのは根拠の提示であり、曖昧な依頼ではありません。
コードが制御するツール呼び出し
モデルは 1 ターンで複数の関数呼び出しを返せ、parallel_tool_calls は既定で有効です。アプリケーションは引数を検証し、各操作を実行して、対応する tool_call_id を付けた tool メッセージで応答します。これにより、モデルが提案したステップと、実際に行う操作を分けて扱えます。ファイル、チケット、デプロイメントに触れるエージェントループには、この安全な構成が向いています。このエンドポイントでは tool_choice は auto のみ受け付けます。プレーンテキストで応答させたい場合は tools を省いてください。
画面、クリップ、録画を入力に
メッセージには、テキストと並べて image_url、video_url、audio_url、input_audio（wav または mp3）の各パーツを含められます。典型的な用途は、壊れた UI のスクリーンショット、不具合の画面録画、アクション項目を抽出したい会議の録音です。質問がどの添付ファイルに関するものかをモデルに伝えてください。長いスレッドでラベルのないメディアがあると、回答がずれる原因になりがちです。
思考の深さを調整
reasoning_effort は minimal から max まであり、既定値は high です。分類、抽出、簡単な編集には minimal または low が向いています。難しいデバッグや計画には xhigh と max を使ってください。推論トークンは出力として課金され、max_tokens に含まれます。上限が小さいまま深い推論を指定すると、目に見える回答が始まる前に予算を使い切ることがあります。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
messages | はい | Muse Wonder 1.0 に データベースライブラリの更新 の資料を含む会話を順序どおり送ります。Muse Wonder 1.0 では、ツールの結果は元の |
max_tokens | いいえ | Muse Wonder 1.0 の |
reasoning_effort | いいえ | Muse Wonder 1.0 では minimal, low, medium, high, xhigh, max を選べ、既定値は high です。データベースライブラリの更新 で設定を比べ、出力トークンの使用量も確認します。 |
stop | いいえ | Muse Wonder 1.0 の停止文字列を 1 件、または最大 4 件指定します。Muse Wonder 1.0 では、一致した停止文字列は最終テキストに含まれません。 1 文字以上 · 1 件以上 · 4 件以内 |
temperature | いいえ | Muse Wonder 1.0 のサンプリングを調整します。データベースライブラリの更新 の評価では、異なる回答傾向が必要な場合を除いて既定値を使います。 |
top_p | いいえ | Muse Wonder 1.0 の nucleus sampling を調整します。データベースライブラリの更新 を比較するときは |
tools | いいえ | Muse Wonder 1.0 に データベースライブラリの更新 用の OpenAI 形式の関数定義を最大 128 件渡せます。Muse Wonder 1.0 では、引数の検証と処理の実行はアプリで行います。 128 件以内 |
parallel_tool_calls | いいえ | Muse Wonder 1.0 が一度の応答で独立した複数の関数を提案できるかを指定します。各処理の実行はアプリが管理します。 デフォルト値: |
tool_choice | いいえ | Muse Wonder 1.0 の |
response_format | いいえ | Muse Wonder 1.0 に データベースライブラリの更新 の結果をテキストまたは構造化 JSON で求めます。Muse Wonder 1.0 では、返された JSON が必要な項目を満たすか確認します。 |
料金
入力 $4 / 出力 $20 100 万トークンあたり
ユースケース
複数ファイルのリファクタリングとレビュー
関係するモジュール、テストの出力、変更依頼を貼り付け、影響を受けるファイルと各ステップを確認する検証方法を含む、順序立てた計画を求めてください。コンテキスト全体が収まるため、計画は推測ではなく実在する関数名を参照できます。差分やツール呼び出しを求め、適用する前に確認してください。
長時間動作するエージェントループ
計画、実行、観察のループを回し、各ターンでツールの結果をメッセージリストに追加します。大きなウィンドウのおかげで、数十ステップにわたって以前の観察結果をそのまま保持できます。先頭には判断の短い要約を置いておくと、モデルが決着済みの選択を蒸し返さずに済みます。ループの停止は、モデルの判断ではなく、あらかじめ設定した予算で行ってください。
スクリーンショットと録画からのバグ報告
スクリーンショットまたは短い画面録画に、コンソールログを添えて送り、見えている内容、考えられる原因、最初に確認すべき点をモデルに述べさせてください。見えている事実と推測を分けておくと、誰かがコードを変更する前に回答を検証しやすくなります。
文書と会議の分析
契約書、仕様書、長い通話の録音を 1 回のリクエストで読み込み、条項単位や意思決定単位の質問をしてください。各主張を出典までたどれるよう、引用には該当箇所の位置を付けてもらい、出力は人が確認する下書きとして扱ってください。
プロンプトガイドと実践のヒント
チャットリクエストを送る
モデル名と messages 配列を指定して、チャット補完エンドポイントに POST します。指示は system または developer メッセージに入れ、テキストと画像・動画・音声のパーツを混在させる場合は content 配列を使ってください。長い応答には stream を true に設定し、回答を完了とみなす前に終了理由を確認します。
推論の強度と安全な
max_tokensを選ぶ日常的な作業は medium から始め、回答が浅いと感じたときだけ引き上げてください。推論は
max_tokensの中で数えられるため、max_tokensには十分な余裕を持たせてください。回答が途中で切れる場合は、推論の強度を上げる前に上限を引き上げます。ツールを追加してループを閉じる
ツールは JSON スキーマとして定義し、
tool_choiceは auto のままにします。応答にtool_callsが含まれていたら、各呼び出しを実行し、同じtool_call_idを付けた tool メッセージを追加します。次のターンで全体の流れを把握できるよう、ツール呼び出しを含むアシスタントのメッセージは履歴に残してください。スケールする前にコストを確認する
課金は計測された入力、キャッシュ済み入力、出力のトークン数に基づき、このページの見積もりで設定に応じた想定料金を確認できます。システム指示や参照ファイルなど、安定した先頭部分を再利用すると、繰り返しのリクエストでキャッシュ済み入力の恩恵を受けられます。
Muse Wonder 1.0 は Meta の Muse Wonder シリーズの標準モデルで、コーディング、長時間動作するエージェント、コンピューター操作向けのフロンティアモデルとして提供されています。このチャットエンドポイントは、テキスト、画像、動画、音声を 1 つのメッセージリストで受け付け、最大 1,048,576 トークンの入力を処理し、応答をストリーミングし、アプリケーション側で実行する関数呼び出しを返します。Meta のより大きなバリアント Wonder Full は別製品であり、このエンドポイントでは提供していません。
Muse Wonder 1.0 でデータベースライブラリの更新を計画する際は、現行のインターフェース、更新先、互換性を確認するテストを渡します。パッチの前に変更計画を求めます。これは標準の Wonder で、思考量を max にしても Wonder Full には切り替わりません。tool_choice は auto のみです。提案された処理を実行するかはアプリで判断します。
コンテンツの可否は選択した Muse Wonder 1.0 が判断します。Muse Wonder 1.0 では、NSFW の挙動は変わる場合があり、無制限での利用を保証するものではありません。
API クイックスタート
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'
認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。