Sonar Pro ist Perplexitys fortgeschrittene Sonar-Variante für Recherchefragen und Informationsabfragen, die aktuelle Informationen benötigen. Der Hersteller beschreibt sie als geeignet für alltägliche Recherchen und überschaubare mehrstufige Untersuchungen. Sie erzeugt eine Textantwort auf Grundlage der zur Frage gesammelten Informationen und bleibt dabei von Pro Search und Sonar Deep Research unterschieden.
Richten Sie den Auftrag auf die Entscheidung aus, die die Recherche unterstützen soll. Benennen Sie Organisation, Produkt oder Thema präzise und geben Sie Zeitraum, Ort und Vergleichskriterien an. Fragen Sie bei einer Produktuntersuchung nach den dokumentierten Fähigkeiten, den Nutzungsbedingungen und den Belegen für jeden Befund. Die Ausgabe kann als Vergleichsnotiz, Anforderungsprüfung oder knappes Briefing dienen.
Wenn mehrere Quellen dasselbe Thema beschreiben, bitten Sie das Modell, ihre Aussagen zu vergleichen, statt sie zu einer einzigen unbelegten Schlussfolgerung zusammenzufassen. Kennzeichnen Sie, welche Quelle die ursprüngliche Spezifikation oder Ankündigung enthält, welche eine Interpretation darstellt und ob die Aussagen für dieselbe Ausgabe gelten. Ein nach Aussagen und zugehörigen Belegen gegliedertes Ergebnis lässt sich leichter prüfen und aktualisieren als eine allgemeine Übersicht.
Rückfragen können die Untersuchung auf eine ungeklärte Bedingung eingrenzen. Fragen Sie beispielsweise nach einem Funktionsvergleich, welche Anforderung die Auswahl verändert oder welche Ausnahme für einen bestimmten Arbeitsablauf relevant ist. Fügen Sie die bisherigen Ergebnisse und die neue Einschränkung hinzu, damit das Modell den Kontext für die nächste Antwort hat. Eine kurze, klar definierte Rückfrage kann die Recherche nützlicher machen als die Wiederholung der ursprünglichen breiten Frage.
Die Sonar-Familie verbindet Antwortgenerierung mit Websuche. Die dokumentierte Sonar-Antwort des Anbieters trennt die Antwort von Quellenverweisen und Suchergebnisinformationen. Bewahren Sie diese Beziehungen, wenn eine Anwendung die Recherche präsentiert: Die für Leser sichtbare Passage sollte mit dem stützenden Ergebnis verbunden bleiben, wobei die Quellenbeschreibung zur Prüfung verfügbar ist.
Fordern Sie für ein abschließendes Briefing die Antwort, die Belege für ihre wichtigen Aussagen und eine kurze Liste verbleibender Unsicherheiten an. Falls die Frage eine Änderung in einem anderen System erfordert, nutzen Sie die Recherche zur Vorbereitung dieser Entscheidung; die Ausführung oder der Zugriff auf private Informationen erfolgt durch die umgebende Anwendung.
", "aboutText": "Sonar Pro ist Perplexitys fortgeschrittene Sonar-Variante für Recherchefragen und Informationsabfragen, die aktuelle Informationen benötigen. Der Hersteller beschreibt sie als geeignet für alltägliche Recherchen und überschaubare mehrstufige Untersuchungen. Sie erzeugt eine Textantwort auf Grundlage der zur Frage gesammelten Informationen und bleibt dabei von Pro Search und Sonar Deep Research unterschieden.\n\nRichten Sie den Auftrag auf die Entscheidung aus, die die Recherche unterstützen soll. Benennen Sie Organisation, Produkt oder Thema präzise und geben Sie Zeitraum, Ort und Vergleichskriterien an. Fragen Sie bei einer Produktuntersuchung nach den dokumentierten Fähigkeiten, den Nutzungsbedingungen und den Belegen für jeden Befund. Die Ausgabe kann als Vergleichsnotiz, Anforderungsprüfung oder knappes Briefing dienen.\n\nWenn mehrere Quellen dasselbe Thema beschreiben, bitten Sie das Modell, ihre Aussagen zu vergleichen, statt sie zu einer einzigen unbelegten Schlussfolgerung zusammenzufassen. Kennzeichnen Sie, welche Quelle die ursprüngliche Spezifikation oder Ankündigung enthält, welche eine Interpretation darstellt und ob die Aussagen für dieselbe Ausgabe gelten. Ein nach Aussagen und zugehörigen Belegen gegliedertes Ergebnis lässt sich leichter prüfen und aktualisieren als eine allgemeine Übersicht.\n\nRückfragen können die Untersuchung auf eine ungeklärte Bedingung eingrenzen. Fragen Sie beispielsweise nach einem Funktionsvergleich, welche Anforderung die Auswahl verändert oder welche Ausnahme für einen bestimmten Arbeitsablauf relevant ist. Fügen Sie die bisherigen Ergebnisse und die neue Einschränkung hinzu, damit das Modell den Kontext für die nächste Antwort hat. Eine kurze, klar definierte Rückfrage kann die Recherche nützlicher machen als die Wiederholung der ursprünglichen breiten Frage.\n\nDie Sonar-Familie verbindet Antwortgenerierung mit Websuche. Die dokumentierte Sonar-Antwort des Anbieters trennt die Antwort von Quellenverweisen und Suchergebnisinformationen. Bewahren Sie diese Beziehungen, wenn eine Anwendung die Recherche präsentiert: Die für Leser sichtbare Passage sollte mit dem stützenden Ergebnis verbunden bleiben, wobei die Quellenbeschreibung zur Prüfung verfügbar ist.\n\nFordern Sie für ein abschließendes Briefing die Antwort, die Belege für ihre wichtigen Aussagen und eine kurze Liste verbleibender Unsicherheiten an. Falls die Frage eine Änderung in einem anderen System erfordert, nutzen Sie die Recherche zur Vorbereitung dieser Entscheidung; die Ausführung oder der Zugriff auf private Informationen erfolgt durch die umgebende Anwendung.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Research a spreadsheet export constraint\n\nResearch the current official CSV export guidance for Microsoft Excel and LibreOffice Calc. Compare how each handles multiple sheets and the choice of text encoding. Prefer product documentation, keep each claim attached to its source, and note any version-specific uncertainty. Finish with two questions a user should answer before exporting a workbook for a supplier.A short source-backed comparison, explicit version conditions and two practical pre-export questions.Inspect that each important claim has a relevant official source and that CSV is not described as preserving an entire multi-sheet workbook.perplexity/sonar-proSonar Pro von Perplexity beantwortet Recherchefragen mithilfe von Webinformationen und quellengestützter Synthese. Es richtet sich an alltägliche Recherchen und aufwendigere Informationsabfragen; Rückfragen können die Untersuchung präzisieren.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Sonar Pro ist Perplexitys fortgeschrittene Sonar-Variante für Recherchefragen und Informationsabfragen, die aktuelle Informationen benötigen. Der Hersteller beschreibt sie als geeignet für alltägliche Recherchen und überschaubare mehrstufige Untersuchungen. Sie erzeugt eine Textantwort auf Grundlage der zur Frage gesammelten Informationen und bleibt dabei von Pro Search und Sonar Deep Research unterschieden.
Richten Sie den Auftrag auf die Entscheidung aus, die die Recherche unterstützen soll. Benennen Sie Organisation, Produkt oder Thema präzise und geben Sie Zeitraum, Ort und Vergleichskriterien an. Fragen Sie bei einer Produktuntersuchung nach den dokumentierten Fähigkeiten, den Nutzungsbedingungen und den Belegen für jeden Befund. Die Ausgabe kann als Vergleichsnotiz, Anforderungsprüfung oder knappes Briefing dienen.
Wenn mehrere Quellen dasselbe Thema beschreiben, bitten Sie das Modell, ihre Aussagen zu vergleichen, statt sie zu einer einzigen unbelegten Schlussfolgerung zusammenzufassen. Kennzeichnen Sie, welche Quelle die ursprüngliche Spezifikation oder Ankündigung enthält, welche eine Interpretation darstellt und ob die Aussagen für dieselbe Ausgabe gelten. Ein nach Aussagen und zugehörigen Belegen gegliedertes Ergebnis lässt sich leichter prüfen und aktualisieren als eine allgemeine Übersicht.
Rückfragen können die Untersuchung auf eine ungeklärte Bedingung eingrenzen. Fragen Sie beispielsweise nach einem Funktionsvergleich, welche Anforderung die Auswahl verändert oder welche Ausnahme für einen bestimmten Arbeitsablauf relevant ist. Fügen Sie die bisherigen Ergebnisse und die neue Einschränkung hinzu, damit das Modell den Kontext für die nächste Antwort hat. Eine kurze, klar definierte Rückfrage kann die Recherche nützlicher machen als die Wiederholung der ursprünglichen breiten Frage.
Die Sonar-Familie verbindet Antwortgenerierung mit Websuche. Die dokumentierte Sonar-Antwort des Anbieters trennt die Antwort von Quellenverweisen und Suchergebnisinformationen. Bewahren Sie diese Beziehungen, wenn eine Anwendung die Recherche präsentiert: Die für Leser sichtbare Passage sollte mit dem stützenden Ergebnis verbunden bleiben, wobei die Quellenbeschreibung zur Prüfung verfügbar ist.
Fordern Sie für ein abschließendes Briefing die Antwort, die Belege für ihre wichtigen Aussagen und eine kurze Liste verbleibender Unsicherheiten an. Falls die Frage eine Änderung in einem anderen System erfordert, nutzen Sie die Recherche zur Vorbereitung dieser Entscheidung; die Ausführung oder der Zugriff auf private Informationen erfolgt durch die umgebende Anwendung.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits perplexity/sonar-pro | 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 $0.006 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Abrechnungsmenge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.006 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| 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-pro", "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-pro',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-pro',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-pro
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
perplexity/sonar-proSonar Pro von Perplexity beantwortet Recherchefragen mithilfe von Webinformationen und quellengestützter Synthese. Es richtet sich an alltägliche Recherchen und aufwendigere Informationsabfragen; Rückfragen können die Untersuchung präzisieren.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Sonar Pro ist Perplexitys fortgeschrittene Sonar-Variante für Recherchefragen und Informationsabfragen, die aktuelle Informationen benötigen. Der Hersteller beschreibt sie als geeignet für alltägliche Recherchen und überschaubare mehrstufige Untersuchungen. Sie erzeugt eine Textantwort auf Grundlage der zur Frage gesammelten Informationen und bleibt dabei von Pro Search und Sonar Deep Research unterschieden.
Richten Sie den Auftrag auf die Entscheidung aus, die die Recherche unterstützen soll. Benennen Sie Organisation, Produkt oder Thema präzise und geben Sie Zeitraum, Ort und Vergleichskriterien an. Fragen Sie bei einer Produktuntersuchung nach den dokumentierten Fähigkeiten, den Nutzungsbedingungen und den Belegen für jeden Befund. Die Ausgabe kann als Vergleichsnotiz, Anforderungsprüfung oder knappes Briefing dienen.
Wenn mehrere Quellen dasselbe Thema beschreiben, bitten Sie das Modell, ihre Aussagen zu vergleichen, statt sie zu einer einzigen unbelegten Schlussfolgerung zusammenzufassen. Kennzeichnen Sie, welche Quelle die ursprüngliche Spezifikation oder Ankündigung enthält, welche eine Interpretation darstellt und ob die Aussagen für dieselbe Ausgabe gelten. Ein nach Aussagen und zugehörigen Belegen gegliedertes Ergebnis lässt sich leichter prüfen und aktualisieren als eine allgemeine Übersicht.
Rückfragen können die Untersuchung auf eine ungeklärte Bedingung eingrenzen. Fragen Sie beispielsweise nach einem Funktionsvergleich, welche Anforderung die Auswahl verändert oder welche Ausnahme für einen bestimmten Arbeitsablauf relevant ist. Fügen Sie die bisherigen Ergebnisse und die neue Einschränkung hinzu, damit das Modell den Kontext für die nächste Antwort hat. Eine kurze, klar definierte Rückfrage kann die Recherche nützlicher machen als die Wiederholung der ursprünglichen breiten Frage.
Die Sonar-Familie verbindet Antwortgenerierung mit Websuche. Die dokumentierte Sonar-Antwort des Anbieters trennt die Antwort von Quellenverweisen und Suchergebnisinformationen. Bewahren Sie diese Beziehungen, wenn eine Anwendung die Recherche präsentiert: Die für Leser sichtbare Passage sollte mit dem stützenden Ergebnis verbunden bleiben, wobei die Quellenbeschreibung zur Prüfung verfügbar ist.
Fordern Sie für ein abschließendes Briefing die Antwort, die Belege für ihre wichtigen Aussagen und eine kurze Liste verbleibender Unsicherheiten an. Falls die Frage eine Änderung in einem anderen System erfordert, nutzen Sie die Recherche zur Vorbereitung dieser Entscheidung; die Ausführung oder der Zugriff auf private Informationen erfolgt durch die umgebende Anwendung.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits perplexity/sonar-pro | 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 $0.006 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Abrechnungsmenge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.006 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.03 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationPro Anfrage | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Abrechnungsmengeeine Anfrage | Gebühr Eingabe $0.01 pro Anfrage |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "perplexity/sonar-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-pro', '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-pro', '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-pro
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Research a spreadsheet export constraint\n\nResearch the current official CSV export guidance for Microsoft Excel and LibreOffice Calc. Compare how each handles multiple sheets and the choice of text encoding. Prefer product documentation, keep each claim attached to its source, and note any version-specific uncertainty. Finish with two questions a user should answer before exporting a workbook for a supplier.A short source-backed comparison, explicit version conditions and two practical pre-export questions.Inspect that each important claim has a relevant official source and that CSV is not described as preserving an entire multi-sheet workbook.