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

Aberta
  • Algo errado?
#4,070 0 comentários 0 reações 0 responsáveis Ver no GitHub

Mantenedores costumam responder em até 1 dia

Ninguém assumiu esta issue ainda.

Avaliação

Dificuldade
3/5
Tempo estimado
1-2 dias
Facilidade para iniciantes
66/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Claramente especificada
Status de atividade
Ativa
Stack de tecnologia
swift
Domínio
ai, desktop

Direção de pesquisa

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.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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.

Linguagem predominante
Swift
Estrelas
6.2k
Forks
412
Merge médio
3h 56min
PRs com merge (30d)
669

Preparar o ambiente

Este projeto não oferece contêiner de desenvolvimento, Dockerfile nem guia de contribuição, então a configuração fica por sua conta: comece pelo README e veja nosso guia da primeira contribuição para os passos gerais.

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Mais de TableProApp/TablePro

Todas as issues de TableProApp/TablePro

Issues semelhantes

Mais issues de Swift

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.