소개
Muse Wonder 1.0은 Meta의 Muse Wonder 시리즈 표준 모델로, 코딩, 장시간 실행되는 에이전트, 컴퓨터 사용을 위한 최상위 모델로 제공됩니다. 이 채팅 엔드포인트는 하나의 메시지 목록에서 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 받고, 최대 1,048,576 tokens의 입력을 처리하며, 응답을 스트리밍하고, 애플리케이션이 실행할 함수 호출을 반환합니다. Meta의 더 큰 변형인 Wonder Full은 별도 제품이며 이 엔드포인트에서 제공되지 않습니다.
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 입력 | 텍스트 |
| 출력 | 텍스트 |
| 입력 예산 | 1,048,576 tokens |
| max_tokens 상한 | 1,048,576 |
핵심 기능 및 하이라이트
프로젝트 전체를 한 번의 요청으로
Meta는 Muse Wonder를 대규모 코드베이스에 걸친 여러 파일 변경과 몇 시간씩 이어지는 작업에 맞춘 모델로 소개하며, 1,048,576 tokens의 입력 한도가 이를 실용적으로 만듭니다. 조각을 가져와 맞는 것이 들어 있기를 바라는 대신, 파일, 실패한 로그, 해결해야 할 질문을 함께 보낼 수 있습니다. 파일마다 이름을 붙이고 어떤 버전이 기준인지 밝히며, 작업을 분명하게 적으십시오. 큰 윈도우는 근거를 뒷받침하는 데 도움이 되지만, 모호한 요청을 대신하지는 않습니다.
코드가 통제하는 도구 호출
모델은 한 턴에 여러 함수 호출을 반환할 수 있으며, parallel_tool_calls는 기본으로 켜져 있습니다. 애플리케이션은 인수를 검증하고 각 작업을 실행한 뒤, 일치하는 tool_call_id를 담은 tool 메시지로 응답합니다. 이렇게 하면 모델이 제안한 단계와 실제로 수행하는 작업이 분리됩니다. 파일, 티켓, 배포에 손대는 에이전트 루프에 적합한 안전한 구조입니다. 이 엔드포인트에서 tool_choice는 auto만 받습니다. 일반 텍스트 응답을 원하면 tools를 빼십시오.
화면, 클립, 녹화를 입력으로
메시지에는 텍스트와 함께 image_url, video_url, audio_url, input_audio(wav 또는 mp3) 파트를 담을 수 있습니다. 대표적인 용도는 깨진 UI의 스크린샷, 버그를 담은 화면 녹화, 액션 목록을 뽑아야 하는 회의 녹음입니다. 질문이 어느 첨부 파일에 관한 것인지 모델에 알려 주십시오. 긴 스레드에서 라벨이 없는 미디어는 답변이 엇나가는 가장 흔한 원인입니다.
사고 깊이를 높이거나 낮추기
reasoning_effort는 minimal에서 max까지 있으며, 기본값은 high입니다. 분류, 추출, 간단한 수정에는 minimal 또는 low가 알맞습니다. xhigh와 max는 까다로운 디버깅과 계획 수립에 쓰십시오. 추론 토큰은 출력으로 과금되고 max_tokens에 포함됩니다. 상한이 작은 상태에서 깊은 추론을 지정하면, 보이는 답변이 시작되기 전에 전체 예산을 모두 소진할 수 있습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
messages | 예 | Muse Wonder 1.0에 데이터베이스 라이브러리 업그레이드 자료를 포함한 대화를 순서대로 보냅니다. 도구 결과는 원래 tool_call_id와 연결합니다.Muse Wonder 1.0 — 영상은 인라인으로 전송하며 미디어 합계는 14MB까지입니다. 1개 이상 · 256개 이하 |
max_tokens | 아니요 | Muse Wonder 1.0의 |
reasoning_effort | 아니요 | Muse Wonder 1.0에서는 minimal, low, medium, high, xhigh, max를 선택하며 기본값은 high입니다. 데이터베이스 라이브러리 업그레이드 사례에서 설정별 출력 토큰 사용량을 비교합니다. |
stop | 아니요 | Muse Wonder 1.0의 중지 문자열을 하나 또는 최대 4개 지정합니다. Muse Wonder 1.0에서는 일치한 표시는 최종 텍스트에 포함되지 않습니다. 1자 이상 · 1개 이상 · 4개 이하 |
temperature | 아니요 | Muse Wonder 1.0의 샘플링을 조절합니다. 데이터베이스 라이브러리 업그레이드 평가에서는 다른 응답 경향이 필요한 경우에만 기본값을 변경합니다. |
top_p | 아니요 | Muse Wonder 1.0의 nucleus sampling을 조절합니다. 데이터베이스 라이브러리 업그레이드 비교에서는 top_p와 temperature를 따로 변경해 각 설정의 영향을 확인합니다. |
tools | 아니요 | Muse Wonder 1.0에 데이터베이스 라이브러리 업그레이드용 OpenAI 형식 함수 정의를 최대 128개 전달합니다. Muse Wonder 1.0에서는 인수 검증과 실행은 앱에서 처리합니다. 128개 이하 |
parallel_tool_calls | 아니요 | Muse Wonder 1.0이 한 응답에서 여러 독립 함수를 제안하도록 허용하는 설정입니다. 각 작업 실행은 앱에서 관리합니다. 기본값: |
tool_choice | 아니요 | Muse Wonder 1.0의 tool_choice는 auto를 받습니다. Muse Wonder 1.0에서는 실행 결과는 원래 호출의 tool_call_id와 함께 돌려줍니다. |
response_format | 아니요 | Muse Wonder 1.0에 데이터베이스 라이브러리 업그레이드 결과를 텍스트 또는 구조화된 JSON으로 요청합니다. Muse Wonder 1.0에서는 반환된 JSON이 필요한 필드를 충족하는지 검증합니다. |
요금
입력 $4 / 출력 $20 100만 토큰당
활용 사례
여러 파일에 걸친 리팩터링과 리뷰
관련 모듈, 테스트 출력, 변경 요청을 붙여 넣고, 영향을 받는 파일과 각 단계를 확인하는 검증 방법이 포함된 순서 있는 계획을 요청하십시오. 전체 컨텍스트가 들어가므로 계획은 추측 대신 실제 함수 이름을 참조할 수 있습니다. diff나 도구 호출을 요청하고, 무엇이든 적용하기 전에 검토하십시오.
장시간 실행되는 에이전트 루프
계획, 실행, 관찰로 이루어진 루프를 돌리며, 각 턴마다 도구 결과를 메시지 목록에 추가하십시오. 큰 윈도우 덕분에 수십 단계에 걸쳐 이전 관찰 결과가 그대로 유지됩니다. 모델이 이미 정해진 선택을 다시 따지지 않도록 맨 위에 결정 사항의 짧은 요약을 두고, 루프는 모델의 판단이 아니라 직접 정한 예산에 따라 멈추게 하십시오.
스크린샷과 녹화로 하는 버그 보고
스크린샷이나 짧은 화면 녹화를 콘솔 로그와 함께 첨부하고, 모델에게 보이는 내용, 가능성 높은 원인, 가장 먼저 확인할 사항을 말하도록 요청하십시오. 눈에 보이는 사실과 추론을 구분해 두면, 누군가 코드를 바꾸기 전에 답변을 쉽게 검증할 수 있습니다.
문서와 회의 분석
계약서, 사양서, 긴 통화 녹음을 한 번의 요청으로 불러와 조항 단위 또는 결정 단위의 질문을 하십시오. 각 주장을 출처까지 추적할 수 있도록 위치와 함께 인용을 요청하고, 결과물은 사람이 확인해야 하는 초안으로 취급하십시오.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
채팅 요청 보내기
모델 이름과 messages 배열을 담아 채팅 완성 엔드포인트에 POST 요청을 보내십시오. 지시 사항은 system 또는 developer 메시지에 넣고, 텍스트와 이미지·동영상·오디오 파트를 함께 쓸 때는 content 배열을 사용하십시오. 긴 응답에는 stream을 true로 설정하고, 응답을 완료로 간주하기 전에 종료 사유를 확인하십시오.
추론 수준과 안전한
max_tokens고르기일상적인 작업은 medium으로 시작하고, 답변이 얕다고 느껴질 때만 올리십시오. 추론은
max_tokens안에서 함께 계산되므로 max_tokens에는 넉넉한 여유를 두십시오. 답변이 잘린다면 추론 수준을 올리기 전에 상한부터 높이십시오.도구를 추가하고 루프 닫기
도구는 JSON 스키마로 정의하고 tool_choice는 auto로 두십시오. 응답에 tool_calls가 있으면 각 호출을 실행하고, 같은 tool_call_id를 가진 tool 메시지를 추가하십시오. 도구 호출이 담긴 어시스턴트 메시지는 기록에 그대로 남겨, 다음 턴이 전체 흐름을 볼 수 있게 하십시오.
규모를 늘리기 전에 비용 확인하기
과금은 측정된 입력, 캐시된 입력, 출력 토큰을 기준으로 이루어지며, 이 페이지의 추정치는 설정에 따른 예상 요금을 보여 줍니다. 시스템 지시와 참고 파일 같은 안정적인 앞부분을 재사용하면, 반복되는 요청이 캐시된 입력의 혜택을 받을 수 있습니다.
Muse Wonder 1.0은 Meta의 Muse Wonder 시리즈 표준 모델로, 코딩, 장시간 실행되는 에이전트, 컴퓨터 사용을 위한 최상위 모델로 제공됩니다. 이 채팅 엔드포인트는 하나의 메시지 목록에서 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 받고, 최대 1,048,576 tokens의 입력을 처리하며, 응답을 스트리밍하고, 애플리케이션이 실행할 함수 호출을 반환합니다. Meta의 더 큰 변형인 Wonder Full은 별도 제품이며 이 엔드포인트에서 제공되지 않습니다.
Muse Wonder 1.0으로 데이터베이스 라이브러리 업그레이드를 계획할 때는 현재 인터페이스, 목표 버전과 호환성 테스트를 제공합니다. 패치보다 변경 계획을 먼저 요청합니다. 표준 Wonder 엔드포인트이므로 추론량을 max로 설정해도 Wonder Full로 바뀌지 않습니다. tool_choice는 auto만 지원하며 제안된 작업의 실행 여부는 앱에서 판단합니다.
콘텐츠 허용 여부는 선택한 Muse Wonder 1.0이 결정합니다. Muse Wonder 1.0에서는 NSFW 동작은 달라질 수 있으며, 제한 없는 콘텐츠 처리를 보장하지 않습니다.
API 빠른 시작
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'
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