muse-spark-1-3-contributor
Muse Spark 1.3 Contributor es el nivel contributor y económico del modelo de razonamiento multimodal de Meta, pensado para experimentar, aprender y flujos agénticos, multiagente y de programación en fase inicial.
Precio: Entrada: 20 créditos / 1 M de tokens (≈ $0.10); salida: 40 créditos / 1 M de tokens (≈ $0.20).
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API de Muse Spark 1.3 Contributor en ModelFold
Muse Spark 1.3 Contributor es el nivel contributor y económico del modelo de razonamiento multimodal de Meta, pensado para experimentar, aprender y flujos agénticos, multiagente y de programación en fase inicial. Pruébalo en el Playground de ModelFold y luego llámalo desde tu código con una API de chat compatible con OpenAI.
Qué es la API de Muse Spark 1.3 Contributor
Muse Spark 1.3 Contributor en resumen
Muse Spark 1.3 Contributor es un modelo de chat de Meta. Acepta texto, imágenes, video y archivos (como PDF) como entrada y devuelve texto, con una ventana de contexto de hasta 1M tokens.
Sin desplegar nada
En ModelFold llamas a Muse Spark 1.3 Contributor con una sola clave de API: sin descargar pesos ni mantener servidores de inferencia. La misma clave sirve para los demás modelos de chat, imagen, video y audio de ModelFold.
Capacidades principales de Muse Spark 1.3 Contributor
Hasta 1M tokens de contexto
Incluye conversaciones largas, documentos extensos y bastante código en una sola solicitud, para que el modelo razone sobre todo el material y no sobre fragmentos.
Entiende imágenes, video y archivos (como PDF)
Además de texto, Muse Spark 1.3 Contributor acepta imágenes, video y archivos (como PDF) como entrada, así que una misma solicitud puede combinar instrucciones con imágenes u otros medios.
Llamada a funciones
Muse Spark 1.3 Contributor admite llamadas a herramientas (funciones): describe tus funciones en la solicitud y el modelo devuelve llamadas estructuradas que tu código puede ejecutar, la base de agentes e integraciones.
Esfuerzo de razonamiento ajustable
Elige el nivel de esfuerzo de razonamiento (low, medium o high) en cada solicitud para equilibrar profundidad, velocidad y uso de tokens.
Salidas estructuradas
Pide JSON que siga un esquema (response_format) para que la extracción, la clasificación y las integraciones sean más fiables.
Cómo usar Muse Spark 1.3 Contributor en ModelFold
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Paso 1: Pruébalo en el Playground
Abre el Playground al inicio de esta página, escribe un prompt y mira cómo responde Muse Spark 1.3 Contributor antes de escribir código.
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Paso 2: Crea una clave de API
Inicia sesión en ModelFold y crea una clave de API en la consola. Mantenla en secreto y envíala como token Bearer.
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Paso 3: Envía una solicitud
Llama a POST https://modelfold.ai/v1/chat/completions con "model": "muse-spark-1-3-contributor" y tus mensajes. Los SDK compatibles con OpenAI funcionan cambiando la URL base y la clave.
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Paso 4: Publica y supervisa
Integra la respuesta en tu producto y revisa el uso de tokens y el gasto de cada llamada en los registros de la consola.
Qué puedes crear con Muse Spark 1.3 Contributor
Procesos de alto volumen
Ejecuta clasificación, extracción, reescritura y trabajos por lotes a gran escala cuando importa el coste por solicitud.
Agentes autónomos
Crea agentes que planifican tareas de varios pasos, llaman a tus herramientas y APIs y siguen avanzando hacia un objetivo en sesiones largas.
Asistentes de programación
Genera, explica, depura y refactoriza código, revisa cambios y trabaja con modificaciones en varios archivos dentro de herramientas para desarrolladores.
Comprensión de capturas e imágenes
Lee capturas, gráficos, diagramas y fotos junto con texto: revisión de interfaces, preguntas sobre imágenes o conversión a datos estructurados.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Muse Spark 1.3 Contributor?⌄
Muse Spark 1.3 Contributor es el nivel contributor y económico del modelo de razonamiento multimodal de Meta, pensado para experimentar, aprender y flujos agénticos, multiagente y de programación en fase inicial.
¿Qué entradas admite Muse Spark 1.3 Contributor?⌄
Muse Spark 1.3 Contributor acepta texto, imágenes, video y archivos (como PDF) y devuelve texto. A través de ModelFold puedes enviar texto e imágenes (contenido image_url al estilo OpenAI); en el Playground también puedes adjuntar documentos, que se convierten en texto.
¿Qué longitud tiene el contexto de Muse Spark 1.3 Contributor?⌄
Hasta 1M tokens, compartidos entre tu entrada y la salida del modelo.
¿Muse Spark 1.3 Contributor admite llamadas a funciones?⌄
Sí. Muse Spark 1.3 Contributor admite herramientas / llamadas a funciones mediante el parámetro estándar tools de la API de chat.
¿Cómo se cobra Muse Spark 1.3 Contributor en ModelFold?⌄
Pago por uso según tokens: los tokens de entrada y salida se cobran a los precios por millón de tokens que muestra esta página. Sin cuota mensual, y las solicitudes fallidas no se cobran.
¿Cómo llamo a Muse Spark 1.3 Contributor por API?⌄
Envía una solicitud POST a https://modelfold.ai/v1/chat/completions con "model": "muse-spark-1-3-contributor", usando tu clave de API de ModelFold como token Bearer.
| Entrada | 20 créditos 1M tokens≈ $0.10 |
| Salida | 40 créditos 1M tokens≈ $0.20 |
Se cobra por token, con tarifas separadas para entrada y salida. Los tokens de razonamiento cuentan como salida. El entorno de pruebas aplica exactamente el mismo cálculo.
Leer la documentación de la API →AI Agents · Claude Code / Cursor / Trae →curl https://modelfold.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $MODELFOLD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"muse-spark-1-3-contributor","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'