Sonar ist Perplexitys kompakte Variante aus der Sonar-Familie für gezielte Informationsanfragen. Der Hersteller nennt das Nachschlagen einzelner Fakten, Definitionen und schnelle Zusammenfassungen als Hauptaufgaben. Sonar verbindet Websuche mit einer Textantwort, damit eine Anwendung die relevanten Informationen in Gesprächsform darstellen kann.
Eine gute Anfrage benennt genau, was geklärt werden muss. Nennen Sie den Gegenstand oder Begriff und ergänzen Sie Ort oder Zeitraum, wenn diese die Antwort beeinflussen. Fragen Sie beispielsweise, welche dokumentierte Anforderung für eine bestimmte Produktversion gilt, oder verlangen Sie eine kurze Erklärung eines benannten Fachbegriffs. Eine gezielte Frage gibt der Suche ein klareres Ziel als die offene Bitte, ein ganzes Fachgebiet zu erklären.
Wenn die Antwort von einer Quelle abhängt, fordern Sie die zentrale Tatsache und die stützenden Belege an. Perplexitys dokumentierte Sonar-Antwort liefert die Antwort zusammen mit Quellenangaben und Details zu Suchergebnissen. Halten Sie die Antwort in der Darstellung der Anwendung mit diesen stützenden Ergebnissen verbunden, damit Leser das Originalmaterial prüfen können, statt eine Aussage ohne Quellenzuordnung zu erhalten.
Geben Sie für eine schnelle Zusammenfassung Thema, Zeitraum und Ergebnislänge an. Eine nützliche Ausgabe kann die wichtigste Entwicklung benennen, ihre Bedeutung für die gestellte Frage erklären und die Quelle nennen, die sie belegt. Wenn mehrere Fakten benötigt werden, listen Sie diese ausdrücklich auf und verlangen Sie eine kompakte, an dieser Liste ausgerichtete Antwort.
Eine Folgefrage kann einen mehrdeutigen Begriff klären oder eine Bedingung eingrenzen. Bewahren Sie die ursprüngliche Frage und das relevante Ergebnis und ergänzen Sie die neue Bedingung. Wenn der Auftrag zu einer breiten Untersuchung mit mehreren voneinander abhängigen Suchen wächst, berücksichtigen Sie bei der Aufgabenwahl den Unterschied zwischen gezieltem Nachschlagen und den umfassenderen Sonar-Recherchevarianten.
Sonars Rolle als Antwort- und Suchmodell liefert Informationen, die eine Anwendung nutzen kann. Sonar trifft daraus nicht selbst eine Geschäftsentscheidung und führt keine Änderung in einem anderen System aus. Die umgebende Anwendung legt fest, wie die recherchierte Antwort dargestellt wird, welches private Material bereitgestellt wird und welche Handlung aus dem Ergebnis folgt.
", "aboutText": "Sonar ist Perplexitys kompakte Variante aus der Sonar-Familie für gezielte Informationsanfragen. Der Hersteller nennt das Nachschlagen einzelner Fakten, Definitionen und schnelle Zusammenfassungen als Hauptaufgaben. Sonar verbindet Websuche mit einer Textantwort, damit eine Anwendung die relevanten Informationen in Gesprächsform darstellen kann.\n\nEine gute Anfrage benennt genau, was geklärt werden muss. Nennen Sie den Gegenstand oder Begriff und ergänzen Sie Ort oder Zeitraum, wenn diese die Antwort beeinflussen. Fragen Sie beispielsweise, welche dokumentierte Anforderung für eine bestimmte Produktversion gilt, oder verlangen Sie eine kurze Erklärung eines benannten Fachbegriffs. Eine gezielte Frage gibt der Suche ein klareres Ziel als die offene Bitte, ein ganzes Fachgebiet zu erklären.\n\nWenn die Antwort von einer Quelle abhängt, fordern Sie die zentrale Tatsache und die stützenden Belege an. Perplexitys dokumentierte Sonar-Antwort liefert die Antwort zusammen mit Quellenangaben und Details zu Suchergebnissen. Halten Sie die Antwort in der Darstellung der Anwendung mit diesen stützenden Ergebnissen verbunden, damit Leser das Originalmaterial prüfen können, statt eine Aussage ohne Quellenzuordnung zu erhalten.\n\nGeben Sie für eine schnelle Zusammenfassung Thema, Zeitraum und Ergebnislänge an. Eine nützliche Ausgabe kann die wichtigste Entwicklung benennen, ihre Bedeutung für die gestellte Frage erklären und die Quelle nennen, die sie belegt. Wenn mehrere Fakten benötigt werden, listen Sie diese ausdrücklich auf und verlangen Sie eine kompakte, an dieser Liste ausgerichtete Antwort.\n\nEine Folgefrage kann einen mehrdeutigen Begriff klären oder eine Bedingung eingrenzen. Bewahren Sie die ursprüngliche Frage und das relevante Ergebnis und ergänzen Sie die neue Bedingung. Wenn der Auftrag zu einer breiten Untersuchung mit mehreren voneinander abhängigen Suchen wächst, berücksichtigen Sie bei der Aufgabenwahl den Unterschied zwischen gezieltem Nachschlagen und den umfassenderen Sonar-Recherchevarianten.\n\nSonars Rolle als Antwort- und Suchmodell liefert Informationen, die eine Anwendung nutzen kann. Sonar trifft daraus nicht selbst eine Geschäftsentscheidung und führt keine Änderung in einem anderen System aus. Die umgebende Anwendung legt fest, wie die recherchierte Antwort dargestellt wird, welches private Material bereitgestellt wird und welche Handlung aus dem Ergebnis folgt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Explain a term from supplied documentation\n\nUsing only this glossary excerpt, explain write-through caching in two sentences for a junior developer: “A write-through cache updates the cache and backing store during a write. A write-back cache delays the backing-store update.” End with one concise distinction between the two terms. Do not add performance claims absent from the excerpt.A compact definition and a source-grounded distinction, in two sentences.Check that the timing of the backing-store update is preserved and that no unsupported speed or reliability promise is added.perplexity/sonarSonar von Perplexity verbindet Websuche mit knappen Antworten zum Nachschlagen von Fakten, für Definitionen und schnelle Zusammenfassungen. Es ist nützlich, wenn eine Anwendung eine recherchierte Antwort auf eine gezielte Frage benötigt.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Sonar ist Perplexitys kompakte Variante aus der Sonar-Familie für gezielte Informationsanfragen. Der Hersteller nennt das Nachschlagen einzelner Fakten, Definitionen und schnelle Zusammenfassungen als Hauptaufgaben. Sonar verbindet Websuche mit einer Textantwort, damit eine Anwendung die relevanten Informationen in Gesprächsform darstellen kann.
Eine gute Anfrage benennt genau, was geklärt werden muss. Nennen Sie den Gegenstand oder Begriff und ergänzen Sie Ort oder Zeitraum, wenn diese die Antwort beeinflussen. Fragen Sie beispielsweise, welche dokumentierte Anforderung für eine bestimmte Produktversion gilt, oder verlangen Sie eine kurze Erklärung eines benannten Fachbegriffs. Eine gezielte Frage gibt der Suche ein klareres Ziel als die offene Bitte, ein ganzes Fachgebiet zu erklären.
Wenn die Antwort von einer Quelle abhängt, fordern Sie die zentrale Tatsache und die stützenden Belege an. Perplexitys dokumentierte Sonar-Antwort liefert die Antwort zusammen mit Quellenangaben und Details zu Suchergebnissen. Halten Sie die Antwort in der Darstellung der Anwendung mit diesen stützenden Ergebnissen verbunden, damit Leser das Originalmaterial prüfen können, statt eine Aussage ohne Quellenzuordnung zu erhalten.
Geben Sie für eine schnelle Zusammenfassung Thema, Zeitraum und Ergebnislänge an. Eine nützliche Ausgabe kann die wichtigste Entwicklung benennen, ihre Bedeutung für die gestellte Frage erklären und die Quelle nennen, die sie belegt. Wenn mehrere Fakten benötigt werden, listen Sie diese ausdrücklich auf und verlangen Sie eine kompakte, an dieser Liste ausgerichtete Antwort.
Eine Folgefrage kann einen mehrdeutigen Begriff klären oder eine Bedingung eingrenzen. Bewahren Sie die ursprüngliche Frage und das relevante Ergebnis und ergänzen Sie die neue Bedingung. Wenn der Auftrag zu einer breiten Untersuchung mit mehreren voneinander abhängigen Suchen wächst, berücksichtigen Sie bei der Aufgabenwahl den Unterschied zwischen gezieltem Nachschlagen und den umfassenderen Sonar-Recherchevarianten.
Sonars Rolle als Antwort- und Suchmodell liefert Informationen, die eine Anwendung nutzen kann. Sonar trifft daraus nicht selbst eine Geschäftsentscheidung und führt keine Änderung in einem anderen System aus. Die umgebende Anwendung legt fest, wie die recherchierte Antwort dargestellt wird, welches private Material bereitgestellt wird und welche Handlung aus dem Ergebnis folgt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits perplexity/sonar | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Beispiele: system, user, assistant, tool, function Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch. Modellabhängig | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.
Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.
Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Abrechnungsmenge | Gebühr |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Abrechnungsmenge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.002 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.002 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Abrechnungsmenge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.002 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.002 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationPro Anfrage | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Abrechnungsmengeeine Anfrage | Gebühr Eingabe $0.01 pro Anfrage |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "perplexity/sonar", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='perplexity/sonar',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='perplexity/sonar',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
perplexity/sonarSonar von Perplexity verbindet Websuche mit knappen Antworten zum Nachschlagen von Fakten, für Definitionen und schnelle Zusammenfassungen. Es ist nützlich, wenn eine Anwendung eine recherchierte Antwort auf eine gezielte Frage benötigt.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Sonar ist Perplexitys kompakte Variante aus der Sonar-Familie für gezielte Informationsanfragen. Der Hersteller nennt das Nachschlagen einzelner Fakten, Definitionen und schnelle Zusammenfassungen als Hauptaufgaben. Sonar verbindet Websuche mit einer Textantwort, damit eine Anwendung die relevanten Informationen in Gesprächsform darstellen kann.
Eine gute Anfrage benennt genau, was geklärt werden muss. Nennen Sie den Gegenstand oder Begriff und ergänzen Sie Ort oder Zeitraum, wenn diese die Antwort beeinflussen. Fragen Sie beispielsweise, welche dokumentierte Anforderung für eine bestimmte Produktversion gilt, oder verlangen Sie eine kurze Erklärung eines benannten Fachbegriffs. Eine gezielte Frage gibt der Suche ein klareres Ziel als die offene Bitte, ein ganzes Fachgebiet zu erklären.
Wenn die Antwort von einer Quelle abhängt, fordern Sie die zentrale Tatsache und die stützenden Belege an. Perplexitys dokumentierte Sonar-Antwort liefert die Antwort zusammen mit Quellenangaben und Details zu Suchergebnissen. Halten Sie die Antwort in der Darstellung der Anwendung mit diesen stützenden Ergebnissen verbunden, damit Leser das Originalmaterial prüfen können, statt eine Aussage ohne Quellenzuordnung zu erhalten.
Geben Sie für eine schnelle Zusammenfassung Thema, Zeitraum und Ergebnislänge an. Eine nützliche Ausgabe kann die wichtigste Entwicklung benennen, ihre Bedeutung für die gestellte Frage erklären und die Quelle nennen, die sie belegt. Wenn mehrere Fakten benötigt werden, listen Sie diese ausdrücklich auf und verlangen Sie eine kompakte, an dieser Liste ausgerichtete Antwort.
Eine Folgefrage kann einen mehrdeutigen Begriff klären oder eine Bedingung eingrenzen. Bewahren Sie die ursprüngliche Frage und das relevante Ergebnis und ergänzen Sie die neue Bedingung. Wenn der Auftrag zu einer breiten Untersuchung mit mehreren voneinander abhängigen Suchen wächst, berücksichtigen Sie bei der Aufgabenwahl den Unterschied zwischen gezieltem Nachschlagen und den umfassenderen Sonar-Recherchevarianten.
Sonars Rolle als Antwort- und Suchmodell liefert Informationen, die eine Anwendung nutzen kann. Sonar trifft daraus nicht selbst eine Geschäftsentscheidung und führt keine Änderung in einem anderen System aus. Die umgebende Anwendung legt fest, wie die recherchierte Antwort dargestellt wird, welches private Material bereitgestellt wird und welche Handlung aus dem Ergebnis folgt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits perplexity/sonar | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschliesslich | Abrechnungsmenge | Gebühr |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Abrechnungsmenge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.002 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.002 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Abrechnungsmenge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.002 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.002 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationPro Anfrage | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Abrechnungsmengeeine Anfrage | Gebühr Eingabe $0.01 pro Anfrage |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "perplexity/sonar",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'perplexity/sonar', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'perplexity/sonar', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON oder SSE
Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.
Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Explain a term from supplied documentation\n\nUsing only this glossary excerpt, explain write-through caching in two sentences for a junior developer: “A write-through cache updates the cache and backing store during a write. A write-back cache delays the backing-store update.” End with one concise distinction between the two terms. Do not add performance claims absent from the excerpt.A compact definition and a source-grounded distinction, in two sentences.Check that the timing of the backing-store update is preserved and that no unsupported speed or reliability promise is added.