La familia Muse Spark de Meta comparte 1M de contexto y entrada multimodal —texto, imagen, video y PDF— y razona en todos los turnos: no hay una variante "sin pensar" y desactivar el razonamiento devuelve un error. TokenGate la consume por el endpoint Chat Completions compatible con OpenAI, el mismo patrón que DeepSeek o Grok.
Niveles minimal, low, medium, high, xhigh. none devuelve HTTP 400 — no existe modo no-thinking. Si omitís el parámetro, el modelo igual razona a un nivel que elige él.
La cadena de pensamiento no aparece en la respuesta. Los reasoning tokens se facturan al mismo precio que los tokens de salida y se reportan aparte en completion_tokens_details.reasoning_tokens.
tool_choice solo "auto"Meta rechaza "required" y "none" con HTTP 400. TokenGate elimina el campo automáticamente para modelos Meta: no podés forzar ni prohibir una llamada a herramienta, la decisión queda siempre en el modelo (mismo tratamiento que MiniMax).
stop, n>1, logprobs, modalities, audio y web_search_options devuelven HTTP 400 en Chat Completions. La validación de la secuencia de tool calls es más estricta que la de OpenAI.
El adapter de TokenGate corre sobre Chat Completions. Las funciones exclusivas de la Responses API de Meta —tool search (carga diferida de schemas), tools "custom" de texto libre y el resumen del razonamiento— no están disponibles por este endpoint.
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muse-image-1.0Muse-image-1.0 es el primer modelo de generación de imágenes de Meta Superintelligence Labs. Crea y edita imágenes de alta calidad desde texto o fotos, comprende instrucciones complejas, renderiza texto, combina referencias y...
muse-spark-1.2Muse Spark 1.2 es un avanzado modelo de razonamiento multimodal nativo desarrollado por Meta. Cuenta con una ventana de contexto de un millón de tokens y está optimizado para tareas agénticas complejas, programación avanzada y...
muse-spark-1.2-contributorMuse Spark 1.2 es un avanzado modelo de razonamiento multimodal nativo desarrollado por Meta. Cuenta con una ventana de contexto de un millón de tokens y está optimizado para tareas agénticas complejas, programación avanzada y...
muse-spark-1.3muse-spark-1.3 es un avanzado modelo de razonamiento multimodal nativo desarrollado por Meta. Cuenta con una ventana de contexto de un millón de tokens y está optimizado para tareas agénticas complejas, programación avanzada y...
muse-spark-1.3-contributormuse-spark-1.3-contributor es un avanzado modelo de razonamiento multimodal nativo desarrollado por Meta. Cuenta con una ventana de contexto de un millón de tokens y está optimizado para tareas agénticas complejas,...
Meta ofrece además muse-spark-1.2-contributor, ~12× más barato ($0.10 / $0.20 por millón). El descuento se paga cediendo permiso a Meta para entrenar sus modelos con tus prompts y respuestas. TokenGate no lo da de alta: el contenido de las conversaciones de sus usuarios no entra a un dataset de entrenamiento de terceros (ver tratamiento de datos). Muse Glimmer, el modelo open-weight de Meta para correr localmente, tampoco — sería un despliegue self-hosted aparte.
{
"model": "muse-spark-1.2",
"reasoning_effort": "medium",
"tools": [ /* ... */ ],
"messages": [{"role": "user", "content": "¿Qué hora es en Tokio ahora mismo?"}]
}
// tool_choice se ignora — Meta solo acepta "auto", el modelo decide si llama a la herramienta