Meta Model API (Muse Spark, Muse Wonder) as an AI provider

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Évaluation

Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Accessibilité débutants
66/100
Type d'issue
Fonctionnalité
Clarté
Clairement spécifiée
Activité
Active
Stack technique
swift
Domaine
ai, desktop

Piste de recherche

Start in apple/TablePro/Models/AI/AIProviderPreset.swift and read the existing Requesty preset and the model fetching and chat streaming paths it uses. Check the Meta API details in the issue, especially the default model and filtering fetched models to chat models. Done when the Meta preset works with authentication, model selection, reasoning, tool calls, and streaming as described.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

enhancement platform-macos
Problem

Meta's Muse models (Muse Spark, Muse Wonder) are served by the Meta Model API. Using them today means adding a Custom provider and typing the endpoint and model ID by hand.

Proposed solution

Add Meta as an AIProviderPreset (apple/TablePro/Models/AI/AIProviderPreset.swift), next to Requesty. No new AIProviderType case.

API facts from https://dev.meta.ai/docs/:

  • Base URL https://api.meta.ai/v1, OpenAI-compatible POST /v1/chat/completions. Preset endpoint is https://api.meta.ai.
  • Auth: Authorization: Bearer <key>. Keys from https://dev.meta.ai/api-keys/.
  • Bad, missing or revoked key returns 401 (invalid_api_key), so rejectsBadKeyWithForbidden: false. 403 means the key lacks access to a model.
  • GET /v1/models lists models, newest first.
  • Chat models: muse-spark-1.3 (recommended), muse-spark-1.2, muse-spark-1.1, muse-wonder-1.0 (preview). 1,048,576 token context.
  • -contributor variants are cheaper but Meta may train on the content.
  • reasoning_effort accepts minimal, low, medium, high, xhigh, max. none returns 400. Our ReasoningEffort wire values all fit.
  • Tool calling and SSE streaming are supported.
  • Public preview, availability varies by country.

To check while building:

  • Default model is muse-spark-1.3, not the first fetched model.
  • Fetched list includes non-chat models (muse-image-1.0, muse-voice-transcribe-1.0, sam-3.1). Keep them out of the chat model picker.
  • Server accepts stream_options.include_usage.
  • Streamed tool-call chunks parse with the current OpenAI-compatible decoder.
Alternatives considered

Custom provider with https://api.meta.ai works if the user knows the model ID. OpenRouter also serves Muse Spark.

Langage dominant
Swift
Étoiles
6.2k
Forks
412
Merge moyen
3 h 56 min
PR mergées (30 j)
669

Préparer son environnement

Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

  1. Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
  2. Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
  3. Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
  4. Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.

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