Muse Spark 1.2 · QuickSilver Pro
Muse Spark 1.2 是 Meta 专注于编码的推理模型 —— 其扩展思考针对整仓库生成、复杂调试、代码库理解和长程开发者工作流做了调优，拥有 1M token 上下文并支持多模态输入。在 QuickSilver Pro 上，价格为每百万 token 输入 $1.00 / 输出 $3.40 —— 输入输出两端均比 Meta 公布的 API 刊例价 $1.25 / $4.25 低约 20%。
概览
代码仓库规模的编码和长程 agent 式开发，带扩展推理，1M token 上下文。
价格对比（$/1M token）
| 服务商 | 输入 | 输出 | 对比 QSP |
|---|---|---|---|
| QuickSilver Pro | $1.00 | $3.40 | 最低价 |
| Meta 刊例价 (meta/muse-spark-1.2) | $1.25 | $4.25 | 低 20% |
适用场景
对于横跨整个代码仓库、深思熟虑的推理能带来回报的编码工作，就选 Muse Spark 1.2：端到端功能生成、复杂的多文件调试、代码库理解，以及在大量工具调用之间规划并迭代的长程 agent。它 1M token 的上下文可以容纳很大的工作集，并且它在代码之外还接受图像输入，因此 agent 可以对照截图、图表和渲染结果进行迭代。
何时该选其他模型
它推理篇幅长、输出也冗长，因此对于日常对话、简短的单次代码生成或对延迟敏感的循环，这样的 token 预算是大材小用 —— DeepSeek V4 Flash（$0.086/$0.173）或 Qwen3.7 Flash 能以低得多的价格搞定它们。这里推理是强制开启的，所以即使是很简单的轮次也会消耗输出 token；在成本敏感的地方请用 `reasoning_effort: "low"` 加以控制（把 `max_tokens` 设小只会截断答案，不会截断思考）。权重是闭源的，只能通过 API 使用；如果需要自部署，请选择 Kimi K3 这样的开放权重模型。
快速开始（curl）
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "muse-spark-1.2",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'兼容 OpenAI。只需改一行 base_url 即可迁移。
常见问题
编码。Meta 用长程编码任务训练它 —— 整仓库生成、大型端到端项目、复杂调试和代码库理解 —— 并为它搭配了自家的编码 agent Muse Code。在 Meta 自己的发布图表中，它在 Terminal-Bench 2.1 和 DeepSWE 上仅次于 Claude Opus 5。它接受文本和图像输入、返回文本，拥有 1M token 上下文。
推理始终开启 —— 在这个 endpoint 上它是强制的，无法禁用（试图关闭它的请求会被拒绝）。可以用 `reasoning_effort`（`low`、`high` 或 `max`）在深度与延迟、成本之间做权衡；在简单轮次上，`low` 大约能把推理 token 的开销减半。推理 token 会先于可见答案从你的 `max_tokens` 预算中扣除，因此请把 `max_tokens` 设得宽裕一些 —— 1024 或更多 —— 否则预算可能全花在思考上，返回的回复为空。
Meta 公布的 API 刊例价为每 1M token 输入 $1.25 / 输出 $4.25；QuickSilver Pro 为 $1.00 / $3.40 —— 输入输出两端均低约 20%。同样的 OpenAI 兼容接口：把 base_url 指向 https://api.quicksilverpro.io/v1，并使用 model="muse-spark-1.2"。
可以 —— 它是一个 OpenAI 兼容的 chat completions endpoint，Responses API 也可以用。设置 base_url=https://api.quicksilverpro.io/v1 和 model="muse-spark-1.2"，然后把编码 agent（也就是你用来跑 Muse Code 式工作流的那些）指向这个 base URL。