Meta Muse 模型是什么？用 Meta Model API 发出第一个请求

Muse 是 Meta 现在放在官方 API 上的模型系列，文字模型有 Muse Wonder 和 Muse Spark，这篇的示例用 Muse Spark，最新版的模型 ID 是 muse-spark-1.3。这个 API 叫 Meta Model API，在 dev.meta.ai 注册、绑定付款方式、建一把密钥，就可以发请求。Muse Spark 每 100 万输入 token $1.25、输出 $4.25，用多少付多少，没有最低消费。

Muse 有哪些模型

API 上有五个：Muse Wonder、Muse Spark、Muse Image、Muse Voice Transcribe 和 SAM 3.1。Muse Wonder 是 Meta 在 2026 年 10 月 12 日推出的模型，目前是预览版，Meta 称它是能力最强的模型，适合复杂的软件开发和长时间的 agent 工作；大量处理、在意延迟或成本的工作，Meta 建议用 Muse Spark。另外有一个 Muse Glimmer 是开放权重，要自己下载来跑。

写代码或做 agent 也能用 Muse Spark。文字、图片、视频、音频、PDF 都能丢进去，回来的是文字，context 有 1,048,576 tokens。Meta 建议新项目直接用 muse-spark-1.3。前面的 muse-spark-1.2 和 muse-spark-1.1 能丢的东西跟 context 都一样，差在能力。

音频是例外。1.3 的音频理解还没做完整，Meta 建议音频的工作先用 muse-spark-1.2，只是要把语音转成文字的话，用 Muse Voice Transcribe。

Muse Spark 的推理关不掉。强度用 reasoning_effort 调，有 minimal、low、medium、high、xhigh、max 六级。max 比 xhigh 推得更深，muse-spark-1.3 和 muse-wonder-1.0 支持，muse-spark-1.3-contributor 不支持。设成 none 会回 HTTP 400。

开放权重的 Muse Glimmer 有 300 亿参数，Apache 2.0 授权，不在 API 上，要到 Hugging Face 的 meta-models/Muse-Glimmer-30B 下载。它不用密钥，也不用等审核，想先在自己的机器上跑跑看，可以从它开始。

Meta Model API 怎么申请密钥

在 dev.meta.ai 上三步做完：注册、绑定付款方式、建密钥。

1. 打开 dev.meta.ai，按 Start building。可以用 email 或手机号码注册，也可以直接用 Facebook、Google 或 GitHub 账号登录。注册完，系统会一起开好一个 team。
2. 绑定付款方式。没绑之前不能发请求。
3. 到控制台的 API keys 页面，按 Create API key。

密钥只会完整显示这一次，窗口关掉就看不到了。它跳出来的时候先复制起来，贴进平常放密码的地方。

一个 team 共用密钥和速率限制，所以多建几把密钥，额度不会变多。

注册要满 18 岁，人也要在 Meta 有开放的地区。Meta 没有列出可以用的国家，只公布了一份限制名单（2026 年 9 月 18 日更新），上面有中国（含香港、澳门）、俄罗斯、伊朗、朝鲜等，名单上的东南亚国家有柬埔寨和缅甸。新加坡和马来西亚不在名单上。

第一个请求怎么发

把密钥放进环境变量，再对 https://api.meta.ai/v1 发一个只有 model 和 messages 的请求就可以了。

官方示例都把密钥放在 MODEL_API_KEY 这个环境变量。取一样的名字，后面的示例贴上去就不用改。macOS 和 Linux 这样设：

export MODEL_API_KEY="your-api-key-here"

接着用 curl 发一个请求。密钥放在 Authorization 请求头：

curl -X POST "https://api.meta.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $MODEL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "muse-spark-1.3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "What are three differences between TCP and UDP?"
    }
  ]
}'

成功会收到一包 JSON，模型的回答在 response.choices[0].message.content：

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1714502400,
  "model": "muse-spark-1.3",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here are three key differences between TCP and UDP..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 19,
    "total_tokens": 44
  }
}

看到这个，密钥和付款设置就都没问题了。

写进代码时用 OpenAI 的 SDK 就好，Meta 没有另外出自己的。base URL 换成 Meta 的，其他照旧：

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.meta.ai/v1",
    api_key=os.environ["MODEL_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="muse-spark-1.3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "What are three differences between TCP and UDP?",
        },
    ],
)

print(response.model_dump_json(indent=2))

OpenAI SDK 不会自己去读 MODEL_API_KEY，所以密钥要像上面那样传进去。

原本用 Anthropic SDK 的话，有兼容的 Messages 格式可以接。要做工具调用或多轮的 agent，Meta 建议用 Responses API，搜索 grounding 在 Responses API 和 Messages API 都能用，Chat Completions API 不支持。三种格式跑的是同一批模型，价钱一样，挑手上代码最好改的那个就好。

请求失败时看状态码

401 是密钥没设好或打错。404 加上 model_not_found 是模型 ID 写错。这两种和 400、403 一样，重发结果不会变，要改的是请求本身。429、500、503 等一下再试会好，重试的间隔要越拉越长。

请求跑太久，会被 HTTP 504 gateway_timeout 切断。这时把 stream=True 打开改用流式，就不受这个时间限制。

Meta Model API 要花多少钱

Standard 的 Muse Spark 每 100 万输入 token $1.25、输出 $4.25。用多少算多少，没有最低消费，context 很长也不加价。费用会先累积，到了门槛才从绑定的付款方式扣。

另外有一个便宜很多的 Contributor 方案：

Contributor 便宜，是因为你同意 Meta 拿你发进去的内容和它回给你的内容去训练模型。Standard 不会。数据里有客户的东西、公司内部文件或个人信息，用 Standard；拿公开数据做实验，才适合 Contributor。

它每分钟只能发 150 次请求，批量发大量短请求时会先碰到这个上限。

网页搜索 grounding 另外计费，每 1,000 次查询 $2.50。

官方文档没有列免费额度，绑了付款方式之后就是按用量算。

Llama 还能用吗？和 Muse 是什么关系

Llama 还能用，但不在 Meta Model API 上。它是 Meta 的开源模型家族，要到 Hugging Face 或 Kaggle 下载权重，同意授权条款后自己部署。Meta 的说明中心写明，Llama 不通过 Meta Model API 提供。

最新的一代是 Llama 4，有 Scout 和 Maverick 两个模型，授权生效日是 2025 年 4 月 5 日，之后没有再出新的。Muse Spark 在 2026 年 4 月 8 日第一次发布，后面接着是 7 月 9 日的 Muse Spark 1.1、8 月 5 日的 Muse Spark 1.2 和 Muse Code、8 月 10 日的 Muse Glimmer、9 月 2 日的 Muse Spark 1.3。

Meta 没有说 Llama 停止开发。想自己部署模型，Llama 的权重都还在；想要 Meta 官方的托管 API，现在是 Muse。

想用 API 调用 Llama、又不想自己部署，MixRoute 的模型目录里有 Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick 和 Llama 3.3 70B，用 OpenAI 兼容的格式就能发请求。

同时用好几家模型时，密钥怎么管

用一个端点收在一起。MixRoute 提供一个 OpenAI 兼容的端点（https://api.mixroute.ai/v1），每把 key 可以限制只能调用指定的几个模型。测试用一把、正式环境用另一把，要停用的时候只动那一把。分 key 的做法，密钥管理这篇有完整说明。请求怎么在多个模型之间分配，可以看智能路由的说明。

价格可以看充值档位与方案内容；公司要谈用量或合约，可以直接找业务窗口。