提供商

Meta

Meta API 使用与 OpenAI 兼容的 Responses API（POST /v1/responses）来调用 muse-spark-1.1 推理模型。该提供商以 OpenClaw 内置插件的形式提供。

属性	值
提供商 ID	`meta`
插件	内置提供商
身份验证环境变量	`MODEL_API_KEY`
新手引导标志	`--auth-choice meta-api-key`
直接 CLI 标志	`--meta-api-key <key>`
API	Responses API（`openai-responses`）
基础 URL	`https://api.meta.ai/v1`
默认模型	`meta/muse-spark-1.1`
默认推理级别	`high`（`reasoning.effort`）

入门指南

设置 API key

Onboarding

openclaw onboard --auth-choice meta-api-key

Direct flag

openclaw onboard --non-interactive --accept-risk \  --auth-choice meta-api-key \  --meta-api-key "$MODEL_API_KEY"

Env only

export MODEL_API_KEY=<key>

验证模型是否可用

bash

openclaw models list --provider meta

列出静态的 muse-spark-1.1 目录条目。如果 MODEL_API_KEY 未解析， openclaw models status --json 会在 auth.unusableProfiles 下报告缺失的凭据。

非交互式设置

bash

openclaw onboard --non-interactive --accept-risk \  --mode local \  --auth-choice meta-api-key \  --meta-api-key "$MODEL_API_KEY"

内置目录

模型引用	名称	推理	上下文窗口	最大输出
`meta/muse-spark-1.1`	Muse Spark 1.1	是	1,048,576	131,072

能力：

文本 + 图像输入
工具调用和流式传输
推理强度：minimal、low、medium、high、xhigh（默认：high）
无状态加密推理重放（store: false、include: ["reasoning.encrypted_content"]）

手动配置

json5

{  env: { MODEL_API_KEY: "<key>" },  agents: {    defaults: {      model: { primary: "meta/muse-spark-1.1" },      models: {        "meta/muse-spark-1.1": { alias: "Muse Spark 1.1" },      },    },  },}

冒烟测试

bash

export MODEL_API_KEY=<key>pnpm test:live -- extensions/meta/meta.live.test.ts

实时测试使用 muse-spark-1.1 对 POST /v1/responses 进行测试。

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Meta

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设置 API key

验证模型是否可用

非交互式设置

内置目录

手动配置

冒烟测试

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