必须使用 base_url="https://api.meta.ai/v1"、api_key为注册验证后创建的唯一密钥、model固定为"muse-wonder-1.0";启用Active Memory需改用/v1/responses接口并传active_memory_enabled: true。
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你想在项目里调用 Muse Wonder 模型,但发现官方文档没写清 base_url 怎么填、密钥在哪生成、模型 ID 是否要加版本后缀——这些细节卡住就调不通,而错误提示往往只说“invalid model”或“unauthorized”,根本看不出是哪一环漏了。
注册并获取有效 API 密钥
打开 https://dev.meta.ai/ → 点击右上角 “Sign up” 完成邮箱注册 → 【必须点击邮箱中的验证链接】,未验证的账号无法创建密钥,且不会报错提示,只会卡在 API Keys 页面空白。
登录后若看到 “Your account is pending review”,说明进入人工审核队列,通常需 1–3 个工作日;此时不要重复提交,等待邮件通知即可。
审核通过后,在左侧导航栏点击【API Keys】→ 点击 “Create new key” → 输入名称(如 “prod-muse-wonder”)→ 点击 “Create”。【密钥仅显示一次,关闭页面即永久丢失】,务必立即复制保存到密码管理器或加密文件中。
确认模型可用性与配置项
返回 API Keys 列表页,找到刚创建的密钥,查看右侧 “Models” 列:你只会看到 muse-wonder-1.0,绝不会出现 muse-wonder-full 或任何带 -full/-beta/-v2 后缀的选项。
Meta Model API 当前(2026年10月15日)仅开放 muse-wonder-1.0 这一个模型 ID,填其他字符串一律返回 404。Muse Wonder Full 不在此平台提供,也不支持通过修改参数模拟其能力。
使用 OpenAI SDK 发起 Chat Completions 请求
方法一:Python + openai 1.0+(推荐快速验证)
安装依赖:pip install openai
代码中设置:
→ base_url = "https://api.meta.ai/v1"
→ api_key = "sk-..."(你复制的密钥)
→ model = "muse-wonder-1.0"
发起请求时,messages 必须是标准数组格式,例如 [{"role": "user", "content": "写一个Python函数计算斐波那契数列前n项"}];空 messages 或 role 写成 "User"(首字母大写)会导致 400 错误。
启用 Active Memory 调用 Responses 接口
第一步:将 endpoint 从 /v1/chat/completions 改为 /v1/responses
第二步:在请求 body 中显式传入 active_memory_enabled: true
第三步:确保 messages 结构合规,且至少包含一条 user 角色消息
Active Memory 不会自动开启——哪怕你传了 80 万 token 的上下文,只要没设 active_memory_enabled: true,模型就只当普通长文本处理,不会跨轮提取关键背景。这个字段必须是布尔值 true,不能写成字符串 "true" 或 1。
注意:Responses 接口不支持 stream: true,开启流式响应会直接报错 400。

















