Sonar Pro es la opción avanzada de la familia Sonar de Perplexity para preguntas de investigación y consultas que necesitan información actualizada. El fabricante la describe como adecuada para la investigación cotidiana y las investigaciones sencillas de varios pasos. Produce una respuesta textual fundamentada en la información recopilada para la pregunta, y es distinta del modo Pro Search y de Sonar Deep Research.
Prepara la tarea en función de la decisión que debe orientar la investigación. Identifica con precisión la organización, el producto o el tema e indica el periodo, la ubicación y los criterios de comparación. Para investigar un producto, solicita la capacidad documentada, las condiciones que afectan a su uso y las evidencias que respaldan cada hallazgo. La salida puede convertirse en una nota comparativa, una comprobación de requisitos o un informe conciso.
Cuando varias fuentes describan el mismo tema, pide al modelo que compare sus afirmaciones en lugar de condensarlas en una única conclusión sin respaldo. Identifica qué fuente es la especificación o el anuncio original, cuál es una interpretación y si las afirmaciones se refieren a la misma edición. Un resultado organizado por afirmaciones y evidencias de respaldo es más fácil de examinar y actualizar que una descripción general.
Las preguntas de seguimiento pueden acotar la investigación a una condición sin resolver. Por ejemplo, después de comparar funciones, pregunta qué requisito cambia la elección o qué excepción resulta pertinente para un flujo de trabajo concreto. Incluye los hallazgos anteriores y la nueva restricción para que el modelo tenga contexto para la siguiente respuesta. Una pregunta de seguimiento breve y bien definida puede hacer que la investigación sea más útil que repetir la pregunta amplia original.
La familia Sonar combina la generación de respuestas con la búsqueda web. La respuesta Sonar documentada por el fabricante separa la respuesta de las citas y de la información sobre los resultados de búsqueda. Conserva esas relaciones cuando una aplicación presente la investigación: el pasaje que ve el lector debe seguir conectado al resultado que lo respalda, con la descripción de la fuente disponible para su consulta.
Para un informe final, solicita la respuesta, las evidencias de sus afirmaciones importantes y una breve lista de incertidumbres pendientes. Si la pregunta requiere un cambio en otro sistema, utiliza la investigación para preparar esa decisión; cualquier ejecución o acceso a información privada lo proporciona la aplicación que integra el modelo.
", "aboutText": "Sonar Pro es la opción avanzada de la familia Sonar de Perplexity para preguntas de investigación y consultas que necesitan información actualizada. El fabricante la describe como adecuada para la investigación cotidiana y las investigaciones sencillas de varios pasos. Produce una respuesta textual fundamentada en la información recopilada para la pregunta, y es distinta del modo Pro Search y de Sonar Deep Research.\n\nPrepara la tarea en función de la decisión que debe orientar la investigación. Identifica con precisión la organización, el producto o el tema e indica el periodo, la ubicación y los criterios de comparación. Para investigar un producto, solicita la capacidad documentada, las condiciones que afectan a su uso y las evidencias que respaldan cada hallazgo. La salida puede convertirse en una nota comparativa, una comprobación de requisitos o un informe conciso.\n\nCuando varias fuentes describan el mismo tema, pide al modelo que compare sus afirmaciones en lugar de condensarlas en una única conclusión sin respaldo. Identifica qué fuente es la especificación o el anuncio original, cuál es una interpretación y si las afirmaciones se refieren a la misma edición. Un resultado organizado por afirmaciones y evidencias de respaldo es más fácil de examinar y actualizar que una descripción general.\n\nLas preguntas de seguimiento pueden acotar la investigación a una condición sin resolver. Por ejemplo, después de comparar funciones, pregunta qué requisito cambia la elección o qué excepción resulta pertinente para un flujo de trabajo concreto. Incluye los hallazgos anteriores y la nueva restricción para que el modelo tenga contexto para la siguiente respuesta. Una pregunta de seguimiento breve y bien definida puede hacer que la investigación sea más útil que repetir la pregunta amplia original.\n\nLa familia Sonar combina la generación de respuestas con la búsqueda web. La respuesta Sonar documentada por el fabricante separa la respuesta de las citas y de la información sobre los resultados de búsqueda. Conserva esas relaciones cuando una aplicación presente la investigación: el pasaje que ve el lector debe seguir conectado al resultado que lo respalda, con la descripción de la fuente disponible para su consulta.\n\nPara un informe final, solicita la respuesta, las evidencias de sus afirmaciones importantes y una breve lista de incertidumbres pendientes. Si la pregunta requiere un cambio en otro sistema, utiliza la investigación para preparar esa decisión; cualquier ejecución o acceso a información privada lo proporciona la aplicación que integra el modelo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
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 de Perplexity responde preguntas de investigación mediante información de la web y síntesis respaldadas por fuentes. Está orientado a la investigación cotidiana y a consultas más complejas, con preguntas de seguimiento que precisan la investigación.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Sonar Pro es la opción avanzada de la familia Sonar de Perplexity para preguntas de investigación y consultas que necesitan información actualizada. El fabricante la describe como adecuada para la investigación cotidiana y las investigaciones sencillas de varios pasos. Produce una respuesta textual fundamentada en la información recopilada para la pregunta, y es distinta del modo Pro Search y de Sonar Deep Research.
Prepara la tarea en función de la decisión que debe orientar la investigación. Identifica con precisión la organización, el producto o el tema e indica el periodo, la ubicación y los criterios de comparación. Para investigar un producto, solicita la capacidad documentada, las condiciones que afectan a su uso y las evidencias que respaldan cada hallazgo. La salida puede convertirse en una nota comparativa, una comprobación de requisitos o un informe conciso.
Cuando varias fuentes describan el mismo tema, pide al modelo que compare sus afirmaciones en lugar de condensarlas en una única conclusión sin respaldo. Identifica qué fuente es la especificación o el anuncio original, cuál es una interpretación y si las afirmaciones se refieren a la misma edición. Un resultado organizado por afirmaciones y evidencias de respaldo es más fácil de examinar y actualizar que una descripción general.
Las preguntas de seguimiento pueden acotar la investigación a una condición sin resolver. Por ejemplo, después de comparar funciones, pregunta qué requisito cambia la elección o qué excepción resulta pertinente para un flujo de trabajo concreto. Incluye los hallazgos anteriores y la nueva restricción para que el modelo tenga contexto para la siguiente respuesta. Una pregunta de seguimiento breve y bien definida puede hacer que la investigación sea más útil que repetir la pregunta amplia original.
La familia Sonar combina la generación de respuestas con la búsqueda web. La respuesta Sonar documentada por el fabricante separa la respuesta de las citas y de la información sobre los resultados de búsqueda. Conserva esas relaciones cuando una aplicación presente la investigación: el pasaje que ve el lector debe seguir conectado al resultado que lo respalda, con la descripción de la fuente disponible para su consulta.
Para un informe final, solicita la respuesta, las evidencias de sus afirmaciones importantes y una breve lista de incertidumbres pendientes. Si la pregunta requiere un cambio en otro sistema, utiliza la investigación para preparar esa decisión; cualquier ejecución o acceso a información privada lo proporciona la aplicación que integra el modelo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites perplexity/sonar-pro | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Ejemplos: system, user, assistant, tool, function Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo. Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envía el ID exacto del modelo junto con messages.
La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.
Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cantidad para facturación | Cargo |
|---|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cantidad para facturación— | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.006 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.03 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cantidad para facturación— | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.006 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.03 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónPor solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cantidad para facturaciónuna petición | Cargo Entrada $0.01 por solicitud |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${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 o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro
Usa las rutas de método indicadas arriba.
perplexity/sonar-proSonar Pro de Perplexity responde preguntas de investigación mediante información de la web y síntesis respaldadas por fuentes. Está orientado a la investigación cotidiana y a consultas más complejas, con preguntas de seguimiento que precisan la investigación.
Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.
Sonar Pro es la opción avanzada de la familia Sonar de Perplexity para preguntas de investigación y consultas que necesitan información actualizada. El fabricante la describe como adecuada para la investigación cotidiana y las investigaciones sencillas de varios pasos. Produce una respuesta textual fundamentada en la información recopilada para la pregunta, y es distinta del modo Pro Search y de Sonar Deep Research.
Prepara la tarea en función de la decisión que debe orientar la investigación. Identifica con precisión la organización, el producto o el tema e indica el periodo, la ubicación y los criterios de comparación. Para investigar un producto, solicita la capacidad documentada, las condiciones que afectan a su uso y las evidencias que respaldan cada hallazgo. La salida puede convertirse en una nota comparativa, una comprobación de requisitos o un informe conciso.
Cuando varias fuentes describan el mismo tema, pide al modelo que compare sus afirmaciones en lugar de condensarlas en una única conclusión sin respaldo. Identifica qué fuente es la especificación o el anuncio original, cuál es una interpretación y si las afirmaciones se refieren a la misma edición. Un resultado organizado por afirmaciones y evidencias de respaldo es más fácil de examinar y actualizar que una descripción general.
Las preguntas de seguimiento pueden acotar la investigación a una condición sin resolver. Por ejemplo, después de comparar funciones, pregunta qué requisito cambia la elección o qué excepción resulta pertinente para un flujo de trabajo concreto. Incluye los hallazgos anteriores y la nueva restricción para que el modelo tenga contexto para la siguiente respuesta. Una pregunta de seguimiento breve y bien definida puede hacer que la investigación sea más útil que repetir la pregunta amplia original.
La familia Sonar combina la generación de respuestas con la búsqueda web. La respuesta Sonar documentada por el fabricante separa la respuesta de las citas y de la información sobre los resultados de búsqueda. Conserva esas relaciones cuando una aplicación presente la investigación: el pasaje que ve el lector debe seguir conectado al resultado que lo respalda, con la descripción de la fuente disponible para su consulta.
Para un informe final, solicita la respuesta, las evidencias de sus afirmaciones importantes y una breve lista de incertidumbres pendientes. Si la pregunta requiere un cambio en otro sistema, utiliza la investigación para preparar esa decisión; cualquier ejecución o acceso a información privada lo proporciona la aplicación que integra el modelo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites perplexity/sonar-pro | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cantidad para facturación | Cargo |
|---|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cantidad para facturación— | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.006 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.03 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cantidad para facturación— | Cargo Entrada · Tokens de entrada $0.006 / 1K tokens Salida · Tokens de salida $0.03 / 1K tokens Entrada · Lectura de caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
| ConfiguraciónPor solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cantidad para facturaciónuna petición | Cargo Entrada $0.01 por solicitud |
Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "perplexity/sonar-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 o SSE
Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.
Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro
Usa las rutas de método indicadas arriba.
Ejemplo técnico en inglés
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.