Robocikowo>ROBOCIKOWO
Platforma AIAI-natywny

Meta Model API

Platforma developerska Meta z dostępem przez API do modeli fundamentalnych Muse Spark (Meta Superintelligence Labs). Drop-in kompatybilna z OpenAI i Anthropic SDK.

Producent:Meta AIChmura zarządzana · BezserwerowyWydano:9 lip 2026
Dostępność regionalna·1 region
  • United States (public preview)
Data ResidencySovereign Cloud
Odwiedź platformęDokumentacja
Meta Model API
Regiony
1totalRegions
SDK / Języki
3python, typescript…
Robotics-Ready
✓

Opis

Meta Model API to platforma developerska Meta udostępniająca modele fundamentalne rodziny Muse Spark tworzone przez Meta Superintelligence Labs. Uruchomiona 9 lipca 2026 roku w publicznym preview dla developerów w USA, jednocześnie z premierą modelu Muse Spark 1.1 — pierwszego frontier modelu jednostki kierowanej przez Alexandra Wanga.

Cel platformy

Meta Model API pozwala buildować z Muse Spark używając narzędzi, które developer już zna. Jej cechą wyróżniającą jest drop-in kompatybilność z OpenAI SDK i Anthropic SDK — istniejące aplikacje można przenieść na Muse Spark bez zmiany kodu integracji. Wspiera także agenta CLI takie jak OpenCode i Claude Code.

Możliwości Muse Spark 1.1 przez API

Muse Spark 1.1 to multimodalny system rozumowania zaprojektowany pod zadania agentowe. Kluczowe zdolności eksponowane przez Meta Model API: parallel tool calling (równoległe wywołania narzędzi), computer use (obsługa komputera przez agenta), multi-agent orchestration, structured output, streaming, function calling oraz kompaktacja kontekstu do 1 miliona tokenów. Model jest szczególnie mocny w zadaniach kodowania.

Model cenowy i dostęp

Model rozliczeń: usage-based pay-as-you-go. Muse Spark 1.1: 1,25 USD / 1M tokenów wejścia, 4,25 USD / 1M tokenów wyjścia. Na start Meta oferuje bezpłatne kredyty, cookbook (github.com/meta-models/meta-model-cookbook), i zasoby developerskie. W publicznym preview dostęp ograniczony do developerów w USA; przejście na pełny billing zapowiedziane po zakończeniu fazy preview.

Kontekst strategiczny

Meta Model API zastępuje wcześniejszą epokę modeli otwartowagowych Meta (Llama 1-4, discontinuowane w kwietniu 2026) nowym rozdziałem: modelami frontier w preview przez API. Uruchomienie pozycjonuje Meta jako bezpośredniego konkurenta OpenAI (GPT) i Anthropic (Claude) w segmencie API dla developerów — z jasnym pozycjonowaniem 'kompatybilny drop-in, tańszy, otwarty ekosystem narzędzi'.

MLOps LifecycleMLOps LifecyclePełny cykl życia modelu: rejestr, feature store, prompt management, monitoring i human-in-the-loop.

1/17 wspieranych

Rejestr modeli

Wersjonowanie — wersjonowanie artefaktów modelu
Przepływy zatwierdzania — przepływ zatwierdzania przed produkcją
Niezmienne artefakty — niezmienność zapisanych wersji
Śledzenie rodowodu — śledzenie powiązań danych i modeli
1 / 4 wspierane · 3 niespełnione ukryte

Magazyn cech

Serwowanie online — serwowanie cech w czasie rzeczywistym
Przechowywanie offline — przechowywanie cech dla treningu
Ingestia strumieniowa — ingestia strumieniowa (Kafka, Flink)
0 / 3 wspierane · 3 niespełnione ukryte

Zarządzanie promptami

Rejestr promptów — centralne repozytorium promptów
Wersjonowanie — wersjonowanie i historia promptów
Frameworki testowe — A/B testing i ewaluacja promptów
0 / 3 wspierane · 3 niespełnione ukryte

Monitoring

Wykrywanie dryftu danych — wykrywanie dryftu danych wejściowych
Wykrywanie dryftu koncepcyjnego — wykrywanie dryftu koncepcyjnego
Monitorowanie halucynacji — monitorowanie halucynacji LLM
Ewaluacja stronniczości — narzędzia do ewaluacji stronniczości
0 / 4 wspierane · 4 niespełnione ukryte

Human-in-the-Loop

Usługi etykietowania — narzędzia do etykietowania danych
RLHF — reinforcement learning from human feedback
Ręczne przesłonięcia — ręczne przełączanie decyzji modelu
0 / 3 wspierane · 3 niespełnione ukryte

Dane i wiedzaZarządzanie danymi i wiedząKonektory danych, integracja z bazami wektorowymi, native vector search i mechanizmy zarządzania danymi (PII, provenance, dane syntetyczne).

ZastosowaniaZastosowania AIDziedziny i scenariusze zastosowania, do których platforma jest najlepiej dopasowana – od RAG i fine-tuningu po zastosowania naukowe.

7

BezpieczeństwoBezpieczeństwo EnterpriseZestaw certyfikacji, kontroli dostępu oraz funkcji ochrony danych, kluczowych dla wdrożeń korporacyjnych i zachowania prywatności w chmurze.

Ekosystem deweloperskiEkosystem DeweloperskiZasoby wspierające programistów: dostępne biblioteki SDK, wspierane języki programowania oraz funkcje infrastrukturalne i metody wdrażania modeli.

Języki SDK
PyPythonTSTypeScriptJSJavaScript
Typ API
REST
Społeczność i zasoby
Biblioteka szablonów
Szybki start
Dokumentacja API
Samouczki
$

Cennik i model biznesowyCennik i model biznesowyModele rozliczeń (usage-based, provisioned throughput), limity zasobów oraz parametry SLA (uptime, poziomy wsparcia).

Zobacz pełny cennik

Modele cenowe

Płatność za użycie
Na podstawie tokenów

Limity zasobów

Per projekt
Per użytkownik
Alerty kosztów

SLA i wsparcie

Społeczność

ŹródłaArchiwum DokumentacjiScentralizowana baza linków do oficjalnych źródeł, instrukcji technicznych, repozytoriów oraz notatek wydawniczych (release notes).

Zrównoważony rozwójZrównoważony rozwójŚlad węglowy, udział energii odnawialnej w zasilaniu centrów danych oraz metryki efektywności energetycznej (np. PUE).

Śledzenie śladu węglowego
Meta jako korporacja publikuje zbiorcze cele klimatyczne i inwestuje w energię odnawialną w swoich centrach danych, jednak Meta Model API jako produkt nie publikuje odrębnych metryk efektywności energetycznej ani śladu węglowego na poziomie zapytania (stan: publiczne preview, lipiec 2026).

Dane zweryfikowane: 13 lip 2026