Felo API PlatformFelo API Platform
กลับไปที่โมเดล
Metamessages

Muse Wonder API

Muse Wonder คือโมเดล AI จาก Meta ที่รับข้อมูลได้ทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF พร้อมความสามารถด้านเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์และการเขียนโค้ด

Muse Wonder เป็นโมเดล AI ที่พัฒนาโดย Meta เปิดตัวในเดือนตุลาคม 2026 โดยรองรับการป้อนข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และไฟล์ PDF แต่สร้างผลลัพธ์เป็นข้อความเท่านั้น มีขนาดหน้าต่างบริบท 1,048,576 โทเค็น รองรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์และการจัดการงานหลายขั้นตอน ด้วยฟีเจอร์ Active Memory ที่ช่วยเรียกคืนรายละเอียดสำคัญจากบทสนทนาที่ผ่านมา และ Active Focus ที่ช่วยให้โมเดลทำงานต่อไปได้แม้งานจะยากขึ้น

โมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องใช้การวางแผนและการลงมือทำหลายขั้นตอน เช่น การเขียนโค้ดต้นแบบ เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ การวางแผนและดำเนินโครงการเขียนโค้ดระยะยาว ตลอดจนงานสร้างสรรค์และการเขียน อย่างไรก็ตาม มีรายงานว่าโมเดลยังอ่อนกว่าคู่แข่งในด้านการเขียน การออกแบบส่วนหน้า และงานสร้างสรรค์บางประเภท

Meta ระบุว่า Muse Wonder เป็นโมเดลที่สอดคล้องกับค่านิยมมากที่สุดเท่าที่เคยมีมา พร้อมมาตรการป้องกันที่แข็งแกร่งที่สุดต่อการใช้งานในทางที่ผิดด้านเคมี ชีวภาพ รังสี นิวเคลียร์ และไซเบอร์ ขณะเดียวกันก็ยังคงความสามารถด้านการป้องกันไซเบอร์ระดับแนวหน้า และได้รับการฝึกไม่ให้เปิดเผยข้อมูลส่วนตัวโดยไม่ได้รับอนุญาต

อัปเดต:

ID โมเดล

muse-wonder
บริบท
1.049M
เอาต์พุตสูงสุด
943.718K
API ที่แนะนำ
messages
อินพุต
text / image / video / file / audio
เอาต์พุต
text

จุดเด่น

  • รับอินพุตหลากหลายรูปแบบ
  • บริบท 1,048,576 โทเค็น
  • Active Memory และ Active Focus
  • เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์หลายขั้นตอน
  • มาตรการป้องกัน CBRN และไซเบอร์

ผู้ให้บริการ

1 ผู้ให้บริการ

เปรียบเทียบราคา API ระหว่างผู้ให้บริการ เลือกผู้ให้บริการเพื่อดูค่าใช้จ่ายและเงื่อนไขทั้งหมด

ผู้ให้บริการ · รายละเอียดราคา
$4$20$0.2

ซื้ออะไรได้ด้วย $10

อินพุต
2.5M token
เอาต์พุต
500K token

ประมาณจากราคาอินพุตและเอาต์พุตปัจจุบัน ก่อนหักส่วนลด

เบนช์มาร์ก

  • SWE-Marathon

    Muse Wonder Full

    57.5
  • SWE-Marathon

    Muse Wonder

    53.1

คะแนนตามที่ผู้ให้บริการโมเดลเผยแพร่

การให้เหตุผล

ระดับความพยายามเริ่มต้น
medium
เปิดใช้งานตลอด
ใช่
ระดับความพยายามที่ใช้ได้
max / xhigh / high / medium / low / minimal

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

โค้ดพร้อมใช้สำหรับเรียกโมเดลนี้ด้วย API ที่เข้ากันได้ของ Felo API Platform เริ่มใน Playground เมื่อคุณต้องการทดสอบพรอมต์ก่อนเขียนโค้ด

1

ตั้งค่าคีย์ API

สร้างคีย์จากบัญชี Felo API Platform ของคุณและตั้งเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

ส่งคำขอแรก

ใช้ ID โมเดลนี้กับ endpoint ของ Felo API Platform ส่วนหัวคำขอแบบไม่บังคับ เช่น X-Request-Id ช่วยในการแก้ไขปัญหา

muse-wonder

โมเดลนี้มีความสามารถในการให้เหตุผล หากโปรโตคอลและเส้นทางโมเดลที่คุณเลือกเปิดการควบคุมการให้เหตุผล ให้เก็บเมทาดาทาการให้เหตุผลที่ส่งคืนไว้เมื่อสนทนาต่อ

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "muse-wonder",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

การใช้ SDK ของบุคคลที่สาม

ใน SDK ที่เข้ากันได้ ให้ตั้ง baseURL เป็น https://openapi.felo.ai/api/v1. สำหรับไคลเอนต์สไตล์ Claude ให้ใช้ base URL ที่เข้ากันได้กับ Anthropic https://openapi.felo.ai/api.

3

เปิดใช้สตรีมมิ่ง

เพิ่ม stream: true เพื่อรับการตอบกลับเป็น server-sent events

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "muse-wonder",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "stream": true
}'

Endpoint

Felo API Platform มีอินเทอร์เฟซสำหรับเรียกโมเดลที่เข้ากันได้ เลือกอินเทอร์เฟซที่แอปหรือไคลเอนต์เอเจนต์ของคุณรองรับอยู่แล้ว

อินเทอร์เฟซเมธอดURL

Messages

ข้อความที่เข้ากันได้กับ Anthropic สำหรับไคลเอนต์สไตล์ Claude

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

พารามิเตอร์

ชื่อชนิดค่าเริ่มต้นคำอธิบาย
modelstringmuse-wonderID โมเดลสาธารณะที่ต้องการเรียก
max_tokensinteger—จำนวนโทเคนสูงสุดที่สร้าง
messagesarray—ข้อความสนทนาสำหรับ Chat Completions
include_reasoning———
reasoning———
reasoning_effort———
repetition_penalty———
response_formatobject—ขอเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างเมื่อรองรับ
structured_outputs———
temperaturenumber—ควบคุมความหลากหลายของการตอบกลับเมื่อรองรับ
tool_choicestring or object—ควบคุมว่าควรเรียกเครื่องมือหรือไม่
toolsarray—นิยาม tool calling ตามสคีมาที่เข้ากันได้
top_k———
top_p———

คำถามที่พบบ่อย

รู้จัก Muse Wonder?

Muse Wonder เป็นโมเดล AI ที่พัฒนาโดย Meta เปิดตัวในเดือนตุลาคม 2026 โดยรองรับการป้อนข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และไฟล์ PDF แต่สร้างผลลัพธ์เป็นข้อความเท่านั้น มีขนาดหน้าต่างบริบท 1,048,576 โทเค็น รองรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์และการจัดการงานหลายขั้นตอน ด้วยฟีเจอร์ Active Memory ที่ช่วยเรียกคืนรายละเอียดสำคัญจากบทสนทนาที่ผ่านมา และ Active Focus ที่ช่วยให้โมเดลทำงานต่อไปได้แม้งานจะยากขึ้น โมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องใช้การวางแผนและการลงมือทำหลายขั้นตอน เช่น การเขียนโค้ดต้นแบบ เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ การวางแผนและดำเนินโครงการเขียนโค้ดระยะยาว ตลอดจนงานสร้างสรรค์และการเขียน อย่างไรก็ตาม มีรายงานว่าโมเดลยังอ่อนกว่าคู่แข่งในด้านการเขียน การออกแบบส่วนหน้า และงานสร้างสรรค์บางประเภท Meta ระบุว่า Muse Wonder เป็นโมเดลที่สอดคล้องกับค่านิยมมากที่สุดเท่าที่เคยมีมา พร้อมมาตรการป้องกันที่แข็งแกร่งที่สุดต่อการใช้งานในทางที่ผิดด้านเคมี ชีวภาพ รังสี นิวเคลียร์ และไซเบอร์ ขณะเดียวกันก็ยังคงความสามารถด้านการป้องกันไซเบอร์ระดับแนวหน้า และได้รับการฝึกไม่ให้เปิดเผยข้อมูลส่วนตัวโดยไม่ได้รับอนุญาต

การใช้งานถูกเรียกเก็บเงินอย่างไร

ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการที่คุณใช้ ราคาของผู้ให้บริการนั้น และปริมาณการใช้งาน อินพุตที่ยาวขึ้นหรือเงื่อนไขอื่นอาจมีราคาแตกต่างกัน

Muse Wonder รองรับการป้อนข้อมูลรูปแบบใดบ้าง?

รองรับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และไฟล์ PDF เป็นอินพุต และสร้างเอาต์พุตเป็นข้อความเท่านั้น

โมเดลนี้มีความจุบริบทเท่าใด?

มีหน้าต่างบริบทขนาด 1,048,576 โทเค็น

Muse Wonder เหมาะกับงานประเภทใด?

เหมาะกับงานที่ต้องวางแผนและลงมือทำหลายขั้นตอน เช่น การเขียนโค้ด เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ โครงการระยะยาว และงานสร้างสรรค์

Muse Wonder แตกต่างจาก Muse Wonder Full อย่างไร?

Muse Wonder Full เป็นโมเดลในซีรีส์เดียวกันที่ทำคะแนน SWE-Marathon ได้ 57.5 whereas Muse Wonder ทำได้ 53.1

โมเดลนี้มีจุดอ่อนด้านใด?

มีรายงานว่าโมเดลอ่อนกว่าคู่แข่งในด้านการเขียน การออกแบบส่วนหน้า และงานสร้างสรรค์บางประเภท อีกทั้งยังสร้างเอาต์พุตได้เพียงข้อความเท่านั้น