Sonar Pro est l’option avancée de la gamme Sonar de Perplexity pour les questions de recherche et les recherches d’informations qui nécessitent des données actuelles. Le fabricant le présente comme adapté aux recherches courantes et aux investigations légères en plusieurs étapes. Il produit une réponse textuelle fondée sur les informations recueillies pour la question, tout en restant distinct du mode Pro Search et de Sonar Deep Research.
Préparez une mission autour de la décision que la recherche doit éclairer. Nommez précisément l’organisation, le produit ou le sujet, puis indiquez la période, le lieu et les critères de comparaison. Pour l’étude d’un produit, demandez la capacité documentée, les conditions qui influencent son utilisation et les preuves à l’appui de chaque constatation. Le résultat peut devenir une note comparative, une vérification des exigences ou une synthèse concise.
Lorsque plusieurs sources décrivent le même sujet, demandez au modèle de comparer leurs déclarations au lieu de les réduire à une conclusion unique sans justification. Indiquez quelle source est la spécification ou l’annonce d’origine, laquelle est une interprétation et si les déclarations concernent la même édition. Un résultat organisé par affirmation et preuves justificatives est plus facile à examiner et à mettre à jour qu’une vue d’ensemble générale.
Les questions de suivi peuvent recentrer l’investigation sur une condition non résolue. Après une comparaison de fonctionnalités, demandez par exemple quelle exigence modifie le choix ou quelle exception concerne un processus particulier. Incluez les constatations précédentes et la nouvelle contrainte pour donner au modèle le contexte de la réponse suivante. Un suivi court et bien défini peut rendre la recherche plus utile qu’une répétition de la question générale initiale.
La gamme Sonar associe la génération de réponses à la recherche web. La réponse Sonar documentée par le fournisseur sépare la réponse des citations et des informations sur les résultats de recherche. Préservez ces liens lorsque l’application présente la recherche : le passage vu par le lecteur doit rester relié au résultat qui l’étaye, et la description de la source doit pouvoir être consultée.
Pour une synthèse finale, demandez la réponse, les preuves des affirmations importantes et une courte liste des incertitudes restantes. Si la question nécessite une modification dans un autre système, utilisez la recherche pour préparer cette décision ; toute exécution ou tout accès à des informations privées relève de l’application qui l’entoure.
", "aboutText": "Sonar Pro est l’option avancée de la gamme Sonar de Perplexity pour les questions de recherche et les recherches d’informations qui nécessitent des données actuelles. Le fabricant le présente comme adapté aux recherches courantes et aux investigations légères en plusieurs étapes. Il produit une réponse textuelle fondée sur les informations recueillies pour la question, tout en restant distinct du mode Pro Search et de Sonar Deep Research.\n\nPréparez une mission autour de la décision que la recherche doit éclairer. Nommez précisément l’organisation, le produit ou le sujet, puis indiquez la période, le lieu et les critères de comparaison. Pour l’étude d’un produit, demandez la capacité documentée, les conditions qui influencent son utilisation et les preuves à l’appui de chaque constatation. Le résultat peut devenir une note comparative, une vérification des exigences ou une synthèse concise.\n\nLorsque plusieurs sources décrivent le même sujet, demandez au modèle de comparer leurs déclarations au lieu de les réduire à une conclusion unique sans justification. Indiquez quelle source est la spécification ou l’annonce d’origine, laquelle est une interprétation et si les déclarations concernent la même édition. Un résultat organisé par affirmation et preuves justificatives est plus facile à examiner et à mettre à jour qu’une vue d’ensemble générale.\n\nLes questions de suivi peuvent recentrer l’investigation sur une condition non résolue. Après une comparaison de fonctionnalités, demandez par exemple quelle exigence modifie le choix ou quelle exception concerne un processus particulier. Incluez les constatations précédentes et la nouvelle contrainte pour donner au modèle le contexte de la réponse suivante. Un suivi court et bien défini peut rendre la recherche plus utile qu’une répétition de la question générale initiale.\n\nLa gamme Sonar associe la génération de réponses à la recherche web. La réponse Sonar documentée par le fournisseur sépare la réponse des citations et des informations sur les résultats de recherche. Préservez ces liens lorsque l’application présente la recherche : le passage vu par le lecteur doit rester relié au résultat qui l’étaye, et la description de la source doit pouvoir être consultée.\n\nPour une synthèse finale, demandez la réponse, les preuves des affirmations importantes et une courte liste des incertitudes restantes. Si la question nécessite une modification dans un autre système, utilisez la recherche pour préparer cette décision ; toute exécution ou tout accès à des informations privées relève de l’application qui l’entoure.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
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 répond aux questions de recherche à l’aide d’informations web et d’une synthèse étayée par des sources. Il vise les recherches courantes et les recherches d’informations plus poussées, avec des questions de suivi qui affinent l’enquête.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Sonar Pro est l’option avancée de la gamme Sonar de Perplexity pour les questions de recherche et les recherches d’informations qui nécessitent des données actuelles. Le fabricant le présente comme adapté aux recherches courantes et aux investigations légères en plusieurs étapes. Il produit une réponse textuelle fondée sur les informations recueillies pour la question, tout en restant distinct du mode Pro Search et de Sonar Deep Research.
Préparez une mission autour de la décision que la recherche doit éclairer. Nommez précisément l’organisation, le produit ou le sujet, puis indiquez la période, le lieu et les critères de comparaison. Pour l’étude d’un produit, demandez la capacité documentée, les conditions qui influencent son utilisation et les preuves à l’appui de chaque constatation. Le résultat peut devenir une note comparative, une vérification des exigences ou une synthèse concise.
Lorsque plusieurs sources décrivent le même sujet, demandez au modèle de comparer leurs déclarations au lieu de les réduire à une conclusion unique sans justification. Indiquez quelle source est la spécification ou l’annonce d’origine, laquelle est une interprétation et si les déclarations concernent la même édition. Un résultat organisé par affirmation et preuves justificatives est plus facile à examiner et à mettre à jour qu’une vue d’ensemble générale.
Les questions de suivi peuvent recentrer l’investigation sur une condition non résolue. Après une comparaison de fonctionnalités, demandez par exemple quelle exigence modifie le choix ou quelle exception concerne un processus particulier. Incluez les constatations précédentes et la nouvelle contrainte pour donner au modèle le contexte de la réponse suivante. Un suivi court et bien défini peut rendre la recherche plus utile qu’une répétition de la question générale initiale.
La gamme Sonar associe la génération de réponses à la recherche web. La réponse Sonar documentée par le fournisseur sépare la réponse des citations et des informations sur les résultats de recherche. Préservez ces liens lorsque l’application présente la recherche : le passage vu par le lecteur doit rester relié au résultat qui l’étaye, et la description de la source doit pouvoir être consultée.
Pour une synthèse finale, demandez la réponse, les preuves des affirmations importantes et une courte liste des incertitudes restantes. Si la question nécessite une modification dans un autre système, utilisez la recherche pour préparer cette décision ; toute exécution ou tout accès à des informations privées relève de l’application qui l’entoure.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites perplexity/sonar-pro | 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’identifiant 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: outil de fonction fourni | 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 rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | 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 sous forme de texte littéral ; aucun identifiant 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’identifiant 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/objets 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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Quantité facturée | Coût |
|---|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Quantité facturée— | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.03 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Quantité facturée— | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.03 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPar requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | 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": "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 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, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
perplexity/sonar-proSonar Pro de Perplexity répond aux questions de recherche à l’aide d’informations web et d’une synthèse étayée par des sources. Il vise les recherches courantes et les recherches d’informations plus poussées, avec des questions de suivi qui affinent l’enquête.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Sonar Pro est l’option avancée de la gamme Sonar de Perplexity pour les questions de recherche et les recherches d’informations qui nécessitent des données actuelles. Le fabricant le présente comme adapté aux recherches courantes et aux investigations légères en plusieurs étapes. Il produit une réponse textuelle fondée sur les informations recueillies pour la question, tout en restant distinct du mode Pro Search et de Sonar Deep Research.
Préparez une mission autour de la décision que la recherche doit éclairer. Nommez précisément l’organisation, le produit ou le sujet, puis indiquez la période, le lieu et les critères de comparaison. Pour l’étude d’un produit, demandez la capacité documentée, les conditions qui influencent son utilisation et les preuves à l’appui de chaque constatation. Le résultat peut devenir une note comparative, une vérification des exigences ou une synthèse concise.
Lorsque plusieurs sources décrivent le même sujet, demandez au modèle de comparer leurs déclarations au lieu de les réduire à une conclusion unique sans justification. Indiquez quelle source est la spécification ou l’annonce d’origine, laquelle est une interprétation et si les déclarations concernent la même édition. Un résultat organisé par affirmation et preuves justificatives est plus facile à examiner et à mettre à jour qu’une vue d’ensemble générale.
Les questions de suivi peuvent recentrer l’investigation sur une condition non résolue. Après une comparaison de fonctionnalités, demandez par exemple quelle exigence modifie le choix ou quelle exception concerne un processus particulier. Incluez les constatations précédentes et la nouvelle contrainte pour donner au modèle le contexte de la réponse suivante. Un suivi court et bien défini peut rendre la recherche plus utile qu’une répétition de la question générale initiale.
La gamme Sonar associe la génération de réponses à la recherche web. La réponse Sonar documentée par le fournisseur sépare la réponse des citations et des informations sur les résultats de recherche. Préservez ces liens lorsque l’application présente la recherche : le passage vu par le lecteur doit rester relié au résultat qui l’étaye, et la description de la source doit pouvoir être consultée.
Pour une synthèse finale, demandez la réponse, les preuves des affirmations importantes et une courte liste des incertitudes restantes. Si la question nécessite une modification dans un autre système, utilisez la recherche pour préparer cette décision ; toute exécution ou tout accès à des informations privées relève de l’application qui l’entoure.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites perplexity/sonar-pro | 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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Quantité facturée | Coût |
|---|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Quantité facturée— | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.03 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Quantité facturée— | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.006 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.03 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
| ConfigurationPar requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Quantité facturéeune requête | Coût Entrée $0.01 par requête |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "perplexity/sonar-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 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 identifiants 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 identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
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.