Sonar Reasoning est le profil de recherche enrichie par le raisonnement de Perplexity pour les questions qui demandent d’interpréter des éléments de preuve plutôt que de retourner un court fait isolé. Son fabricant le distingue de Sonar Reasoning Pro et des autres profils de recherche Sonar. Le résultat utile est une réponse textuelle liée aux éléments de sources Web; le raisonnement aide à comparer le contenu et à établir une conclusion sur la question posée.
Indiquez le sujet, les faits à établir et les critères que la réponse doit utiliser. Une comparaison de produits peut demander les capacités et les limites documentées pertinentes pour un flux de travail. Une question sur un événement qui évolue doit préciser l’événement, la période et le résultat à vérifier. Définissez le livrable souhaité : une courte explication, un tableau d’éléments de preuve ou une comparaison organisée autour de la décision à prendre.
Distinguez le contexte fourni de ce que la recherche doit établir. Si une condition importante manque, demandez de la laisser en suspens plutôt que de la remplacer par une hypothèse plausible. Une question de portée limitée facilite la vérification de la pertinence du contenu récupéré, surtout lorsque plusieurs sources traitent de cas apparentés mais différents.
Le fabricant présente Sonar Reasoning comme faisant partie de sa famille de recherche enrichie par le raisonnement. Utilisez le contenu retourné pour comparer des options, résoudre un désaccord apparent ou expliquer pourquoi une conclusion découle des éléments de preuve. Une réponse de raisonnement appuyée sur des sources doit distinguer ce qu’affirme une page de la déduction faite en combinant plusieurs pages.
Pour une question sur des exigences, demandez quelle source documente la fonctionnalité et si ses conditions correspondent à l’usage prévu. Pour un fait sensible à la date, conservez la temporalité de la source et le contexte dans lequel elle décrit l’événement. Une page qui semble pertinente peut traiter d’une version antérieure ou d’un autre cas; son rapport à la question compte donc plus que la seule présence d’une référence.
Le flux de réponse Sonar du fournisseur associe une réponse à des références de sources. Conservez ces références avec les passages qu’elles appuient pour qu’un autre lecteur puisse examiner les éléments de preuve. Un tableau comparatif peut réunir l’élément, la capacité énoncée, la source à l’appui et la condition encore non résolue. Vérifiez si le contenu cité établit la valeur exacte ou seulement une affirmation connexe.
Une transmission utile peut comprendre la question initiale, la réponse synthétisée et les sources utilisées pour l’appuyer. Préservez les noms, les nombres et les distinctions entre sources qui comptent lorsque vous intégrez le résultat à un document terminé. Si la réponse laisse un critère décisif non résolu, ciblez une question de suivi sur ce critère au lieu de considérer le champ non étayé comme complet.
Sonar Reasoning et Reasoning Pro sont des profils du fournisseur nommés séparément. La nouvelle Agent API possède ses propres modèles, primitives d’outils et format de requête; il ne faut donc pas traiter ces fonctionnalités plus récentes comme des caractéristiques natives de ce profil initial. Poursuivez à partir de la réponse réelle et des éléments qui l’appuient, en conservant le profil choisi et les conditions de la tâche lorsque vous comparez les résultats. La valeur pratique est un livrable de raisonnement vérifiable et lié aux sources pour une question de recherche concrète.
", "aboutText": "Sonar Reasoning est le profil de recherche enrichie par le raisonnement de Perplexity pour les questions qui demandent d’interpréter des éléments de preuve plutôt que de retourner un court fait isolé. Son fabricant le distingue de Sonar Reasoning Pro et des autres profils de recherche Sonar. Le résultat utile est une réponse textuelle liée aux éléments de sources Web; le raisonnement aide à comparer le contenu et à établir une conclusion sur la question posée.\n\n### Définir la question de recherche et le résultat\n\nIndiquez le sujet, les faits à établir et les critères que la réponse doit utiliser. Une comparaison de produits peut demander les capacités et les limites documentées pertinentes pour un flux de travail. Une question sur un événement qui évolue doit préciser l’événement, la période et le résultat à vérifier. Définissez le livrable souhaité : une courte explication, un tableau d’éléments de preuve ou une comparaison organisée autour de la décision à prendre.\n\nDistinguez le contexte fourni de ce que la recherche doit établir. Si une condition importante manque, demandez de la laisser en suspens plutôt que de la remplacer par une hypothèse plausible. Une question de portée limitée facilite la vérification de la pertinence du contenu récupéré, surtout lorsque plusieurs sources traitent de cas apparentés mais différents.\n\n### Combiner raisonnement et éléments de sources\n\nLe fabricant présente Sonar Reasoning comme faisant partie de sa famille de recherche enrichie par le raisonnement. Utilisez le contenu retourné pour comparer des options, résoudre un désaccord apparent ou expliquer pourquoi une conclusion découle des éléments de preuve. Une réponse de raisonnement appuyée sur des sources doit distinguer ce qu’affirme une page de la déduction faite en combinant plusieurs pages.\n\nPour une question sur des exigences, demandez quelle source documente la fonctionnalité et si ses conditions correspondent à l’usage prévu. Pour un fait sensible à la date, conservez la temporalité de la source et le contexte dans lequel elle décrit l’événement. Une page qui semble pertinente peut traiter d’une version antérieure ou d’un autre cas; son rapport à la question compte donc plus que la seule présence d’une référence.\n\n### Conserver les références avec la réponse terminée\n\nLe flux de réponse Sonar du fournisseur associe une réponse à des références de sources. Conservez ces références avec les passages qu’elles appuient pour qu’un autre lecteur puisse examiner les éléments de preuve. Un tableau comparatif peut réunir l’élément, la capacité énoncée, la source à l’appui et la condition encore non résolue. Vérifiez si le contenu cité établit la valeur exacte ou seulement une affirmation connexe.\n\nUne transmission utile peut comprendre la question initiale, la réponse synthétisée et les sources utilisées pour l’appuyer. Préservez les noms, les nombres et les distinctions entre sources qui comptent lorsque vous intégrez le résultat à un document terminé. Si la réponse laisse un critère décisif non résolu, ciblez une question de suivi sur ce critère au lieu de considérer le champ non étayé comme complet.\n\n### Distinguer le profil de raisonnement nommé\n\nSonar Reasoning et Reasoning Pro sont des profils du fournisseur nommés séparément. La nouvelle Agent API possède ses propres modèles, primitives d’outils et format de requête; il ne faut donc pas traiter ces fonctionnalités plus récentes comme des caractéristiques natives de ce profil initial. Poursuivez à partir de la réponse réelle et des éléments qui l’appuient, en conservant le profil choisi et les conditions de la tâche lorsque vous comparez les résultats. La valeur pratique est un livrable de raisonnement vérifiable et lié aux sources pour une question de recherche concrète.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
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 combine la recherche de Perplexity et le raisonnement pour répondre à des questions et comparer des éléments à partir de sources. Il produit une réponse textuelle liée à des éléments du Web, en conservant la question initiale et les références pour vérification.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Sonar Reasoning est le profil de recherche enrichie par le raisonnement de Perplexity pour les questions qui demandent d’interpréter des éléments de preuve plutôt que de retourner un court fait isolé. Son fabricant le distingue de Sonar Reasoning Pro et des autres profils de recherche Sonar. Le résultat utile est une réponse textuelle liée aux éléments de sources Web; le raisonnement aide à comparer le contenu et à établir une conclusion sur la question posée.
Indiquez le sujet, les faits à établir et les critères que la réponse doit utiliser. Une comparaison de produits peut demander les capacités et les limites documentées pertinentes pour un flux de travail. Une question sur un événement qui évolue doit préciser l’événement, la période et le résultat à vérifier. Définissez le livrable souhaité : une courte explication, un tableau d’éléments de preuve ou une comparaison organisée autour de la décision à prendre.
Distinguez le contexte fourni de ce que la recherche doit établir. Si une condition importante manque, demandez de la laisser en suspens plutôt que de la remplacer par une hypothèse plausible. Une question de portée limitée facilite la vérification de la pertinence du contenu récupéré, surtout lorsque plusieurs sources traitent de cas apparentés mais différents.
Le fabricant présente Sonar Reasoning comme faisant partie de sa famille de recherche enrichie par le raisonnement. Utilisez le contenu retourné pour comparer des options, résoudre un désaccord apparent ou expliquer pourquoi une conclusion découle des éléments de preuve. Une réponse de raisonnement appuyée sur des sources doit distinguer ce qu’affirme une page de la déduction faite en combinant plusieurs pages.
Pour une question sur des exigences, demandez quelle source documente la fonctionnalité et si ses conditions correspondent à l’usage prévu. Pour un fait sensible à la date, conservez la temporalité de la source et le contexte dans lequel elle décrit l’événement. Une page qui semble pertinente peut traiter d’une version antérieure ou d’un autre cas; son rapport à la question compte donc plus que la seule présence d’une référence.
Le flux de réponse Sonar du fournisseur associe une réponse à des références de sources. Conservez ces références avec les passages qu’elles appuient pour qu’un autre lecteur puisse examiner les éléments de preuve. Un tableau comparatif peut réunir l’élément, la capacité énoncée, la source à l’appui et la condition encore non résolue. Vérifiez si le contenu cité établit la valeur exacte ou seulement une affirmation connexe.
Une transmission utile peut comprendre la question initiale, la réponse synthétisée et les sources utilisées pour l’appuyer. Préservez les noms, les nombres et les distinctions entre sources qui comptent lorsque vous intégrez le résultat à un document terminé. Si la réponse laisse un critère décisif non résolu, ciblez une question de suivi sur ce critère au lieu de considérer le champ non étayé comme complet.
Sonar Reasoning et Reasoning Pro sont des profils du fournisseur nommés séparément. La nouvelle Agent API possède ses propres modèles, primitives d’outils et format de requête; il ne faut donc pas traiter ces fonctionnalités plus récentes comme des caractéristiques natives de ce profil initial. Poursuivez à partir de la réponse réelle et des éléments qui l’appuient, en conservant le profil choisi et les conditions de la tâche lorsque vous comparez les résultats. La valeur pratique est un livrable de raisonnement vérifiable et lié aux sources pour une question de recherche concrète.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites sonar-reasoning | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | ContratTableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | ContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’ID exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objet fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Quantité facturée | Coût |
|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Quantité facturée— | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0044 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0176 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPar demande | Barème tarifaire— | Quantité facturéeune requête | Coût Entrée $0.01 par requête |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra sonar-reasoning
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
sonar-reasoningSonar Reasoning combine la recherche de Perplexity et le raisonnement pour répondre à des questions et comparer des éléments à partir de sources. Il produit une réponse textuelle liée à des éléments du Web, en conservant la question initiale et les références pour vérification.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Sonar Reasoning est le profil de recherche enrichie par le raisonnement de Perplexity pour les questions qui demandent d’interpréter des éléments de preuve plutôt que de retourner un court fait isolé. Son fabricant le distingue de Sonar Reasoning Pro et des autres profils de recherche Sonar. Le résultat utile est une réponse textuelle liée aux éléments de sources Web; le raisonnement aide à comparer le contenu et à établir une conclusion sur la question posée.
Indiquez le sujet, les faits à établir et les critères que la réponse doit utiliser. Une comparaison de produits peut demander les capacités et les limites documentées pertinentes pour un flux de travail. Une question sur un événement qui évolue doit préciser l’événement, la période et le résultat à vérifier. Définissez le livrable souhaité : une courte explication, un tableau d’éléments de preuve ou une comparaison organisée autour de la décision à prendre.
Distinguez le contexte fourni de ce que la recherche doit établir. Si une condition importante manque, demandez de la laisser en suspens plutôt que de la remplacer par une hypothèse plausible. Une question de portée limitée facilite la vérification de la pertinence du contenu récupéré, surtout lorsque plusieurs sources traitent de cas apparentés mais différents.
Le fabricant présente Sonar Reasoning comme faisant partie de sa famille de recherche enrichie par le raisonnement. Utilisez le contenu retourné pour comparer des options, résoudre un désaccord apparent ou expliquer pourquoi une conclusion découle des éléments de preuve. Une réponse de raisonnement appuyée sur des sources doit distinguer ce qu’affirme une page de la déduction faite en combinant plusieurs pages.
Pour une question sur des exigences, demandez quelle source documente la fonctionnalité et si ses conditions correspondent à l’usage prévu. Pour un fait sensible à la date, conservez la temporalité de la source et le contexte dans lequel elle décrit l’événement. Une page qui semble pertinente peut traiter d’une version antérieure ou d’un autre cas; son rapport à la question compte donc plus que la seule présence d’une référence.
Le flux de réponse Sonar du fournisseur associe une réponse à des références de sources. Conservez ces références avec les passages qu’elles appuient pour qu’un autre lecteur puisse examiner les éléments de preuve. Un tableau comparatif peut réunir l’élément, la capacité énoncée, la source à l’appui et la condition encore non résolue. Vérifiez si le contenu cité établit la valeur exacte ou seulement une affirmation connexe.
Une transmission utile peut comprendre la question initiale, la réponse synthétisée et les sources utilisées pour l’appuyer. Préservez les noms, les nombres et les distinctions entre sources qui comptent lorsque vous intégrez le résultat à un document terminé. Si la réponse laisse un critère décisif non résolu, ciblez une question de suivi sur ce critère au lieu de considérer le champ non étayé comme complet.
Sonar Reasoning et Reasoning Pro sont des profils du fournisseur nommés séparément. La nouvelle Agent API possède ses propres modèles, primitives d’outils et format de requête; il ne faut donc pas traiter ces fonctionnalités plus récentes comme des caractéristiques natives de ce profil initial. Poursuivez à partir de la réponse réelle et des éléments qui l’appuient, en conservant le profil choisi et les conditions de la tâche lorsque vous comparez les résultats. La valeur pratique est un livrable de raisonnement vérifiable et lié aux sources pour une question de recherche concrète.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites sonar-reasoning | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
Chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Quantité facturée | Coût |
|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Quantité facturée— | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0044 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.0176 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPar demande | Barème tarifaire— | Quantité facturéeune requête | Coût Entrée $0.01 par requête |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "sonar-reasoning",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les ID réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra sonar-reasoning
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
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.