官方技术资料：Meta AI（第 1 页）

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官方技术资料 · Meta AI。模型卡、研究与官方项目资料。本来源共收录 141 条已通过本类收录机制的资料，分 10 页列出，均可直接跳转到原始来源。

本类权威分层：A1–A2。

• Agent frameworks

  出版方：Meta · 所属集合：Meta AI 官方技术资料 · 形式：开发者指南 · 权威分层：A1 · 审核状态：价值评分通过

  Run your own agent loop on Muse Spark with the Claude Agent SDK or the OpenAI Codex app-server.

  证据用途：用于理解、实现、选型、可靠性、安全或迁移判断。

  使用边界：只直接证明 Meta 的实现与声明；预览产品、价格和接口版本使用前应复核

  关联概念：agent · tool-calling · agent-frameworks

  链接复核时间：2026-09-24

• Authentication

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  Create and manage API keys for authenticating requests to Meta Model API.

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  关联概念：deployment · observability · agent-identity-access

  链接复核时间：2026-09-24

• Use Model API with coding agents

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  Connect coding agents like OpenCode, Codex, and Claude Code to Model API and drive Muse Spark for agentic coding workflows.

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  关联概念：agent · tool-calling · agent-frameworks

  链接复核时间：2026-09-24

• Build a computer-use agent

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  Drive Muse Spark as a computer-use agent with the native computer tool, turning screenshots into structured mouse and keyboard actions that your own driver executes.

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  关联概念：agent · tool-calling · agent-frameworks

  链接复核时间：2026-09-24

• Error handling

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  Handle API errors, troubleshoot common issues, and build resilient Meta Model API integrations with proper retry logic.

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  关联概念：deployment · observability · agent-identity-access

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• File handling

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  Send files to the model inline in a Responses or chat completion request, or upload them once with the Files API and reference them by ID.

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  关联概念：multimodal · rag · deployment

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• Image generation with Muse Image

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  Generate and edit images with Muse Image through a conversation: interleave text and reference images and refine across turns on the Responses API, or make one-off calls with the OpenAI-compatible images endpoints.

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  关联概念：multimodal · diffusion · multimodal

  链接复核时间：2026-09-24

• Image understanding

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  Analyze images with text prompts using URLs, base64 encoding, or uploaded files.

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  关联概念：multimodal · diffusion · multimodal

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• Media segmentation

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  Detect, segment, and follow objects in images and video from a short text prompt with Segment Anything Model (SAM).

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  关联概念：image-editing · multimodal · multimodal

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• Models

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  The model families on Meta Model API, spanning Muse Spark, Muse Image, Muse Voice Transcribe, Segment Anything Model segmentation, and the open-weight Muse Glimmer, and how to choose the right model.

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  关联概念：model-selection · multimodal

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• Build with Meta Model API and Muse Code

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  Build with Meta Model API and Muse Code: call Muse Spark for agentic and coding work, generate and edit images with Muse Image, transcribe speech with Muse Voice Transcribe, segment images and video with Segment Anything Model, or download Muse Glimmer open weights.

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  关联概念：image-editing · multimodal · multimodal

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• Pricing and rate limits

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  Standard and contributor pricing tiers, per-token pricing, image pricing, Muse Voice Transcribe pricing, Segment Anything Model segmentation pricing, and rate limits for Meta Model API.

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  关联概念：deployment · observability · agent-identity-access

  链接复核时间：2026-09-24

• Prompt caching

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  Prompt caching is automatic — repeated prompt prefixes are served from cache to cut latency and input-token cost, with no key or setup required.

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  关联概念：structured-output · context-window · prompt-engineering

  链接复核时间：2026-09-24

• Reasoning

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  Control how much the model thinks before responding using the reasoning_effort parameter.

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  关联概念：structured-output · context-window · prompt-engineering

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• Segment Anything Model client libraries

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  Parse Segment Anything Model (SAM) segmentation output, render mask and box overlays, and play segmented video with the Meta-SAM TypeScript packages.

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  关联概念：image-editing · multimodal · multimodal

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