Muse Spark 1.3 Contributor API

Rufe Muse Spark 1.3 Contributor über Wokey auf: veröffentlichte Katalogpreise, native API-Formate des Upstreams, Kontext und Modellfähigkeiten im Überblick.

Modell-ID
muse-spark-1.3-contributor
Anbieter
opencode
Angebotsstatus
Derzeit aufrufbar

Aktuelle Katalogpreise

Preise pro 1 Mio. Token; abgerechnet wird zum Preis, der bei der Verarbeitung der Anfrage gilt.

PostenWokeyOffizielle ReferenzErsparnis
Input$0.1$0.10%
Output$0.2$0.20%
Cache read$0.002$0.0020%
Cache write———

Offizielle Preisquelle: https://dev.meta.ai/docs/models

Gemessen auf Wokey

Letzte 28 Tage (2026-10-13 bis 2026-11-09), jeden Montag aktualisiert · Echte Anfragen von 30+ Konten

Zeit bis zum ersten Token, kurze Prompts
Zu wenige Messwerte (Median · Prompts unter 8K Token)
Zeit bis zum ersten Token, Agent-Prompts
Zu wenige Messwerte (Median · Prompts mit 32K–128K Token)
Trefferquote des Prompt-Cache
88% (Anteil der Eingabe-Token, die aus dem Cache gelesen wurden)

Meistgenutzte Clients: Magpie 7%. Anteil an den Anfragen erkannter Clients; bei 46% der Anfragen wurde der Client erkannt.

So wird gemessen

Die Zeit bis zum ersten Token läuft vom Eingang der Anfrage am Wokey-Gateway bis zum ersten gestreamten Inhalt (Text, Zusammenfassung des Reasonings oder Ablehnung). Sie enthält Wartezeit in der Warteschlange, Wiederholungen über ein anderes Konto und die Denkzeit des Modells und ist deshalb länger als die eigene First-Token-Latenz des Upstreams. Gezählt werden nur erfolgreiche Streaming-Anfragen, gruppiert nach Prompt-Größe (Eingabe plus Cache-Lesen und Cache-Schreiben).

Cache-Trefferquote = aus dem Cache gelesene Token ÷ Eingabe-Token über erfolgreiche Anfragen. Sie hängt vom Client und von der Art der Nutzung ab; die Seiten zur Cache-Trefferquote schlüsseln sie nach Client auf.

Enterprise-Konten und Wokeys eigene Testkonten sind ausgenommen. Ein Modell wird angezeigt, sobald es in den letzten 28 Tagen von mindestens 20 Nutzern verwendet wurde und kein einzelner Nutzer mehr als 50 % der Anfragen gesendet hat; Konten, die über dieselbe Empfehlungskette registriert wurden, zählen als ein Nutzer. Jeder Wert für die Zeit bis zum ersten Token braucht mindestens 500 Anfragen.

Cache-Trefferquote nach Client

Modellfähigkeiten

Context
1,048,576 tokens
Maximale Ausgabe
65,536 tokens
Streaming
Unterstützt
Tools
Unterstützt
Vision
Unterstützt
Unterstützte API-Formate
/v1/responses

Anfrage senden

/v1/responses

curl https://api.wokey.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"muse-spark-1.3-contributor","input":"Hello"}'

Muse Spark 1.3 Contributor in deinen Tools nutzen

Das Gateway ist https://api.wokey.ai (OpenAI-kompatible Clients erwarten meist https://api.wokey.ai/v1), die Modell-ID lautet muse-spark-1.3-contributor. Öffne die Einrichtung für deinen Client.

Häufige Fragen

Was kostet die Muse Spark 1.3 Contributor-API, und wie viel spare ich gegenüber der offiziellen API?

Wokey berechnet $0.1 pro 1 Mio. Eingabe-Token und $0.2 pro 1 Mio. Ausgabe-Token; die offiziellen Referenzpreise liegen bei $0.1 und $0.2. Das sind 0% weniger bei der Eingabe und 0% weniger bei der Ausgabe. Abgerechnet wird zum Preis, der bei der Verarbeitung der Anfrage gilt; die Preisquelle des Anbieters ist auf dieser Seite verlinkt.

Wie lautet die Modell-ID von Muse Spark 1.3 Contributor für die API?

Die Modell-ID von Muse Spark 1.3 Contributor auf Wokey lautet muse-spark-1.3-contributor. Verwende sie genau so im Feld model des Request-Bodys oder in der Modelleinstellung deines Clients (zum Beispiel ANTHROPIC_MODEL in Claude Code oder model in der config.toml von Codex CLI); auch GET https://api.wokey.ai/v1/models listet sie auf.

Welche API-Formate unterstützt Muse Spark 1.3 Contributor, und wie rufe ich das Modell über Wokey auf?

Muse Spark 1.3 Contributor unterstützt /v1/responses (Responses-Anfragen). Setze die API-Base-URL auf https://api.wokey.ai, authentifiziere dich mit einem Wokey-API-Key und verwende die kanonische Modell-ID muse-spark-1.3-contributor; beginnen kannst du mit /v1/responses. Der Abschnitt „Anfrage senden“ enthält ein curl-Beispiel für jedes unterstützte API-Format.

Wie nutze ich Muse Spark 1.3 Contributor in Codex CLI?

Codex CLI ruft Muse Spark 1.3 Contributor über das Responses-Protokoll auf. Füge in ~/.codex/config.toml einen model_provider mit base_url = "https://api.wokey.ai", wire_api = "responses" und env_key = "OPENAI_API_KEY" hinzu; setze model auf muse-spark-1.3-contributor und hinterlege deinen Wokey-API-Key in OPENAI_API_KEY. Die vollständige Konfiguration steht in der Codex-CLI-Anleitung.

Wie groß sind Kontextfenster und maximale Ausgabe von Muse Spark 1.3 Contributor?

Das Kontextfenster laut Katalog umfasst 1,048,576 Token, die maximale Ausgabe 65,536 Token. Das sind getrennte Limits; eine Anfrage muss außerdem die Upstream-Beschränkungen einhalten, die bei ihrer Verarbeitung gelten.

Wie werden Cache-Lesen und Cache-Schreiben bei Muse Spark 1.3 Contributor berechnet?

Cache-Lesen: Bei Wokey $0.002 pro 1 Mio. Token, der offizielle Referenzpreis beträgt $0.002 pro 1 Mio. Token. Cache-Schreiben: Der Anbieter veröffentlicht dafür keinen eigenen Preis, daher zeigt auch Wokey als öffentlichen Preis —.

Worin unterscheidet sich der Aufruf von Muse Spark 1.3 Contributor über Wokey von OpenRouter?

Wokey führt Muse Spark 1.3 Contributor für $0.1 (Eingabe) / $0.2 (Ausgabe) pro 1 Mio. Token, bei einem offiziellen Referenzpreis von $0.1 / $0.2. OpenRouter gibt an, keinen Aufschlag auf die Inferenz zu erheben, und berechnet seine Gebühr beim Kauf von Credits (5,5 % bei Kartenzahlung). Wokey bietet eine kuratierte Auswahl an Modellen und keine Routing-Parameter pro Provider; wenn du einen größeren Katalog brauchst, passt OpenRouter daher besser. Den vollständigen Vergleich findest du auf der Seite zur OpenRouter-Alternative.

Unterstützt Muse Spark 1.3 Contributor Streaming, Tool-Aufrufe und Bildeingabe?

Streaming: unterstützt; Tool-Aufrufe: unterstützt; Bildeingabe: unterstützt. Diese Werte stammen direkt aus dem aktuellen Runtime-Modellkatalog und werden nicht aus dem Modellnamen abgeleitet.

Verwandte Modelle und Dokumentation

API-Key holen · muse-spark-1.3-contributor