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。
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