Sonar Reasoning ist Perplexitys um Reasoning erweitertes Suchprofil für Fragen, die eine Interpretation von Belegen statt einer kurzen isolierten Faktenangabe erfordern. Sein Hersteller führt es getrennt von Sonar Reasoning Pro und den anderen Sonar-Suchprofilen. Das nützliche Ergebnis ist eine mit Belegen aus Webquellen verknüpfte Textantwort, bei der Reasoning hilft, Material zu vergleichen und eine Schlussfolgerung zur gestellten Frage zu entwickeln.
Benennen Sie das Thema, die festzustellenden Fakten und die Kriterien für die Antwort. Ein Produktvergleich kann nach den dokumentierten Fähigkeiten und Einschränkungen fragen, die für einen bestimmten Arbeitsablauf relevant sind. Eine Frage zu einem sich entwickelnden Ereignis sollte das Ereignis, den Zeitraum und das zu prüfende Ergebnis nennen. Legen Sie das gewünschte Artefakt fest: eine kurze Erklärung, eine Belegtabelle oder einen auf die anstehende Entscheidung ausgerichteten Vergleich.
Trennen Sie bereitgestellte Hintergrundinformationen von dem, was die Suche feststellen soll. Fehlt eine wichtige Bedingung, fordern Sie, dass sie offenbleibt, statt durch eine plausible Annahme ergänzt zu werden. Eine begrenzte Frage erleichtert die Prüfung, ob das gefundene Material sie tatsächlich beantwortet, insbesondere wenn mehrere Quellen verwandte, aber unterschiedliche Fälle behandeln.
Der Hersteller beschreibt Sonar Reasoning als Teil seiner um Reasoning erweiterten Suchfamilie. Verwenden Sie das zurückgegebene Material, um Alternativen zu vergleichen, einen scheinbaren Widerspruch aufzulösen oder zu erklären, warum eine Schlussfolgerung aus den Belegen folgt. Eine quellenbasierte Reasoning-Antwort sollte die Aussage einer Seite von der Schlussfolgerung unterscheiden, die aus der Verbindung mehrerer Seiten entsteht.
Bei einer Anforderungsfrage verlangen Sie die Quelle, die die Funktion dokumentiert, und die Prüfung, ob ihre Bedingungen zum vorgesehenen Einsatz passen. Bei einem zeitabhängigen Fakt erhalten Sie die zeitliche Einordnung der Quelle und den Kontext, in dem sie das Ereignis beschreibt. Eine relevant wirkende Seite kann eine frühere Version oder einen anderen Fall behandeln; ihr Bezug zur Frage ist daher wichtiger als das bloße Vorhandensein eines Quellenverweises.
Der Sonar-Antwortablauf des Herstellers verknüpft eine Antwort mit Quellenverweisen. Bewahren Sie diese Referenzen bei den Abschnitten auf, die sie belegen, damit eine andere Person die Nachweise prüfen kann. Eine Vergleichstabelle kann den Gegenstand, die angegebene Fähigkeit, die unterstützende Quelle und die noch ungeklärte Bedingung zusammenhalten. Prüfen Sie, ob das zitierte Material den genauen Wert oder nur eine verwandte Aussage belegt.
Eine hilfreiche Übergabe kann die ursprüngliche Frage, die zusammengeführte Antwort und die zu ihrer Begründung verwendeten Quellen enthalten. Erhalten Sie wichtige Namen, Zahlen und Unterscheidungen zwischen Quellen, wenn Sie das Ergebnis in ein fertiges Dokument übernehmen. Lässt die Antwort ein entscheidendes Kriterium offen, grenzen Sie eine Folgefrage auf dieses Kriterium ein, statt das unbelegte Feld als vollständig zu behandeln.
Sonar Reasoning und Reasoning Pro sind separat benannte Herstellerprofile. Die spätere Agent API hat eigene Modelle, Tool-Grundbausteine und ein eigenes Anfrageformat; diese neueren Funktionen sollten daher nicht als native Spezifikation dieses ursprünglichen Profils behandelt werden. Bauen Sie auf der tatsächlichen Antwort und ihren Belegen auf und erhalten Sie beim Ergebnisvergleich das ausgewählte Profil und die Aufgabenbedingungen. Der praktische Nutzen ist ein bewertbares, mit Quellen verbundenes Reasoning-Artefakt für eine konkrete Recherchefrage.
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Research a protocol distinction\n\nFind the IETF HTTP Semantics specification and explain how HEAD differs from GET for response content and metadata. Prepare a small evidence table with official source references, then give one practical use of HEAD. Distinguish what the specification requires from your example and leave any server-specific behavior unresolved.A source-backed comparison table and a clearly labelled application example with citations.Inspect the cited specification sections and check that each claim concerns the actual GET/HEAD distinction.sonar-reasoningSonar Reasoning verbindet Perplexitys Suche mit Reasoning für quellenbasierte Fragen und Vergleiche. Es erzeugt eine mit Webbelegen verknüpfte Textantwort und erhält die ursprüngliche Frage sowie die Quellenverweise zur Prüfung.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Sonar Reasoning ist Perplexitys um Reasoning erweitertes Suchprofil für Fragen, die eine Interpretation von Belegen statt einer kurzen isolierten Faktenangabe erfordern. Sein Hersteller führt es getrennt von Sonar Reasoning Pro und den anderen Sonar-Suchprofilen. Das nützliche Ergebnis ist eine mit Belegen aus Webquellen verknüpfte Textantwort, bei der Reasoning hilft, Material zu vergleichen und eine Schlussfolgerung zur gestellten Frage zu entwickeln.
Benennen Sie das Thema, die festzustellenden Fakten und die Kriterien für die Antwort. Ein Produktvergleich kann nach den dokumentierten Fähigkeiten und Einschränkungen fragen, die für einen bestimmten Arbeitsablauf relevant sind. Eine Frage zu einem sich entwickelnden Ereignis sollte das Ereignis, den Zeitraum und das zu prüfende Ergebnis nennen. Legen Sie das gewünschte Artefakt fest: eine kurze Erklärung, eine Belegtabelle oder einen auf die anstehende Entscheidung ausgerichteten Vergleich.
Trennen Sie bereitgestellte Hintergrundinformationen von dem, was die Suche feststellen soll. Fehlt eine wichtige Bedingung, fordern Sie, dass sie offenbleibt, statt durch eine plausible Annahme ergänzt zu werden. Eine begrenzte Frage erleichtert die Prüfung, ob das gefundene Material sie tatsächlich beantwortet, insbesondere wenn mehrere Quellen verwandte, aber unterschiedliche Fälle behandeln.
Der Hersteller beschreibt Sonar Reasoning als Teil seiner um Reasoning erweiterten Suchfamilie. Verwenden Sie das zurückgegebene Material, um Alternativen zu vergleichen, einen scheinbaren Widerspruch aufzulösen oder zu erklären, warum eine Schlussfolgerung aus den Belegen folgt. Eine quellenbasierte Reasoning-Antwort sollte die Aussage einer Seite von der Schlussfolgerung unterscheiden, die aus der Verbindung mehrerer Seiten entsteht.
Bei einer Anforderungsfrage verlangen Sie die Quelle, die die Funktion dokumentiert, und die Prüfung, ob ihre Bedingungen zum vorgesehenen Einsatz passen. Bei einem zeitabhängigen Fakt erhalten Sie die zeitliche Einordnung der Quelle und den Kontext, in dem sie das Ereignis beschreibt. Eine relevant wirkende Seite kann eine frühere Version oder einen anderen Fall behandeln; ihr Bezug zur Frage ist daher wichtiger als das bloße Vorhandensein eines Quellenverweises.
Der Sonar-Antwortablauf des Herstellers verknüpft eine Antwort mit Quellenverweisen. Bewahren Sie diese Referenzen bei den Abschnitten auf, die sie belegen, damit eine andere Person die Nachweise prüfen kann. Eine Vergleichstabelle kann den Gegenstand, die angegebene Fähigkeit, die unterstützende Quelle und die noch ungeklärte Bedingung zusammenhalten. Prüfen Sie, ob das zitierte Material den genauen Wert oder nur eine verwandte Aussage belegt.
Eine hilfreiche Übergabe kann die ursprüngliche Frage, die zusammengeführte Antwort und die zu ihrer Begründung verwendeten Quellen enthalten. Erhalten Sie wichtige Namen, Zahlen und Unterscheidungen zwischen Quellen, wenn Sie das Ergebnis in ein fertiges Dokument übernehmen. Lässt die Antwort ein entscheidendes Kriterium offen, grenzen Sie eine Folgefrage auf dieses Kriterium ein, statt das unbelegte Feld als vollständig zu behandeln.
Sonar Reasoning und Reasoning Pro sind separat benannte Herstellerprofile. Die spätere Agent API hat eigene Modelle, Tool-Grundbausteine und ein eigenes Anfrageformat; diese neueren Funktionen sollten daher nicht als native Spezifikation dieses ursprünglichen Profils behandelt werden. Bauen Sie auf der tatsächlichen Antwort und ihren Belegen auf und erhalten Sie beim Ergebnisvergleich das ausgewählte Profil und die Aufgabenbedingungen. Der praktische Nutzen ist ein bewertbares, mit Quellen verbundenes Reasoning-Artefakt für eine konkrete Recherchefrage.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits sonar-reasoning | 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 | Abrechnungsmenge | Gebühr |
|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Abrechnungsmenge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0044 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.0176 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationPro Anfrage | Tarifstaffel— | 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": "sonar-reasoning", "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='sonar-reasoning',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='sonar-reasoning',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 sonar-reasoning
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
sonar-reasoningSonar Reasoning verbindet Perplexitys Suche mit Reasoning für quellenbasierte Fragen und Vergleiche. Es erzeugt eine mit Webbelegen verknüpfte Textantwort und erhält die ursprüngliche Frage sowie die Quellenverweise zur Prüfung.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Sonar Reasoning ist Perplexitys um Reasoning erweitertes Suchprofil für Fragen, die eine Interpretation von Belegen statt einer kurzen isolierten Faktenangabe erfordern. Sein Hersteller führt es getrennt von Sonar Reasoning Pro und den anderen Sonar-Suchprofilen. Das nützliche Ergebnis ist eine mit Belegen aus Webquellen verknüpfte Textantwort, bei der Reasoning hilft, Material zu vergleichen und eine Schlussfolgerung zur gestellten Frage zu entwickeln.
Benennen Sie das Thema, die festzustellenden Fakten und die Kriterien für die Antwort. Ein Produktvergleich kann nach den dokumentierten Fähigkeiten und Einschränkungen fragen, die für einen bestimmten Arbeitsablauf relevant sind. Eine Frage zu einem sich entwickelnden Ereignis sollte das Ereignis, den Zeitraum und das zu prüfende Ergebnis nennen. Legen Sie das gewünschte Artefakt fest: eine kurze Erklärung, eine Belegtabelle oder einen auf die anstehende Entscheidung ausgerichteten Vergleich.
Trennen Sie bereitgestellte Hintergrundinformationen von dem, was die Suche feststellen soll. Fehlt eine wichtige Bedingung, fordern Sie, dass sie offenbleibt, statt durch eine plausible Annahme ergänzt zu werden. Eine begrenzte Frage erleichtert die Prüfung, ob das gefundene Material sie tatsächlich beantwortet, insbesondere wenn mehrere Quellen verwandte, aber unterschiedliche Fälle behandeln.
Der Hersteller beschreibt Sonar Reasoning als Teil seiner um Reasoning erweiterten Suchfamilie. Verwenden Sie das zurückgegebene Material, um Alternativen zu vergleichen, einen scheinbaren Widerspruch aufzulösen oder zu erklären, warum eine Schlussfolgerung aus den Belegen folgt. Eine quellenbasierte Reasoning-Antwort sollte die Aussage einer Seite von der Schlussfolgerung unterscheiden, die aus der Verbindung mehrerer Seiten entsteht.
Bei einer Anforderungsfrage verlangen Sie die Quelle, die die Funktion dokumentiert, und die Prüfung, ob ihre Bedingungen zum vorgesehenen Einsatz passen. Bei einem zeitabhängigen Fakt erhalten Sie die zeitliche Einordnung der Quelle und den Kontext, in dem sie das Ereignis beschreibt. Eine relevant wirkende Seite kann eine frühere Version oder einen anderen Fall behandeln; ihr Bezug zur Frage ist daher wichtiger als das bloße Vorhandensein eines Quellenverweises.
Der Sonar-Antwortablauf des Herstellers verknüpft eine Antwort mit Quellenverweisen. Bewahren Sie diese Referenzen bei den Abschnitten auf, die sie belegen, damit eine andere Person die Nachweise prüfen kann. Eine Vergleichstabelle kann den Gegenstand, die angegebene Fähigkeit, die unterstützende Quelle und die noch ungeklärte Bedingung zusammenhalten. Prüfen Sie, ob das zitierte Material den genauen Wert oder nur eine verwandte Aussage belegt.
Eine hilfreiche Übergabe kann die ursprüngliche Frage, die zusammengeführte Antwort und die zu ihrer Begründung verwendeten Quellen enthalten. Erhalten Sie wichtige Namen, Zahlen und Unterscheidungen zwischen Quellen, wenn Sie das Ergebnis in ein fertiges Dokument übernehmen. Lässt die Antwort ein entscheidendes Kriterium offen, grenzen Sie eine Folgefrage auf dieses Kriterium ein, statt das unbelegte Feld als vollständig zu behandeln.
Sonar Reasoning und Reasoning Pro sind separat benannte Herstellerprofile. Die spätere Agent API hat eigene Modelle, Tool-Grundbausteine und ein eigenes Anfrageformat; diese neueren Funktionen sollten daher nicht als native Spezifikation dieses ursprünglichen Profils behandelt werden. Bauen Sie auf der tatsächlichen Antwort und ihren Belegen auf und erhalten Sie beim Ergebnisvergleich das ausgewählte Profil und die Aufgabenbedingungen. Der praktische Nutzen ist ein bewertbares, mit Quellen verbundenes Reasoning-Artefakt für eine konkrete Recherchefrage.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits sonar-reasoning | 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 | Abrechnungsmenge | Gebühr |
|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Abrechnungsmenge— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.0044 / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken $0.0176 / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token |
| KonfigurationPro Anfrage | Tarifstaffel— | Abrechnungsmengeeine Anfrage | Gebühr Eingabe $0.01 pro Anfrage |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "sonar-reasoning",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'sonar-reasoning', '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': 'sonar-reasoning', '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 sonar-reasoning
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Research a protocol distinction\n\nFind the IETF HTTP Semantics specification and explain how HEAD differs from GET for response content and metadata. Prepare a small evidence table with official source references, then give one practical use of HEAD. Distinguish what the specification requires from your example and leave any server-specific behavior unresolved.A source-backed comparison table and a clearly labelled application example with citations.Inspect the cited specification sections and check that each claim concerns the actual GET/HEAD distinction.