Sonar Pro Search adalah mode Pro Search Perplexity untuk Sonar Pro, yang dirancang untuk menjawab pertanyaan yang memerlukan beberapa tahap pengumpulan informasi. Mode ini dapat menjalankan pencarian web berulang, mengambil isi halaman, dan menggabungkan temuannya menjadi jawaban berbasis riset. Mode ini berbeda dari jalur pencarian yang lebih cepat dan dari model yang diberi nama tersendiri, Sonar Deep Research.
Pengembang menjelaskan orkestrasi otomatis pencarian web dan pengambilan halaman. Alih-alih membiarkan pengguna mengubah setiap hasil pencarian menjadi kueri berikutnya, proses pencarian dapat menelusuri pertanyaan antara yang diperlukan untuk menyusun jawaban. Konfigurasi yang didokumentasikan menyediakan pilihan pencarian pro, fast, dan otomatis; pilihan otomatis mengklasifikasikan kueri berdasarkan kompleksitasnya. Ini merupakan pengaturan pencarian dari pengembang, bukan nama untuk tiga checkpoint tetap yang berbeda.
Alur kerja Pro Search yang diterbitkan Perplexity memerlukan streaming dan menampilkan proses penalaran selama pencarian berlangsung. Klien yang menerima stream dari pengembang perlu menjaga urutan progres dan isi jawaban. Jawaban riset yang selesai merupakan hasil yang berguna; pembaruan progres saja belum menjadi penjelasan atau perbandingan lengkap yang diminta pengguna.
Siapkan pertanyaan dengan entitas, lokasi, periode, dan kriteria keputusan yang relevan. Misalnya, perbandingan teknologi dapat menanyakan kemampuan terdokumentasi mana yang memenuhi persyaratan integrasi tertentu, syarat apa yang berbeda di antara kandidat, dan bukti apa yang mendukung perbedaan tersebut. Hasil yang efektif memuat perbandingan, materi sumber pendukung, dan pertanyaan yang belum terjawab yang masih memengaruhi pilihan.
Untuk pertanyaan dengan beberapa ketergantungan, sampaikan tujuan akhir dan batasannya secara bersamaan. Penyelidikan proyek mungkin perlu mengidentifikasi dokumentasi produk yang relevan, membandingkan dua pendekatan implementasi, dan menjelaskan batasan yang diterbitkan yang berlaku. Minta agar temuan disusun berdasarkan persyaratan yang dijawab, sehingga pembaca dapat menelusuri kesimpulan kembali ke bukti yang digunakan.
Tinjau riset yang dikembalikan sebagai jawaban berbasis bukti: bedakan pernyataan eksplisit sumber dari inferensi model, dan tetap tampilkan informasi yang bertentangan atau tidak lengkap. Peran model di sini adalah pencarian dan sintesis. Perubahan pada sistem eksternal atau pelaksanaan implementasi yang diusulkan tetap merupakan tindakan aplikasi yang menaunginya.
", "aboutText": "Sonar Pro Search adalah mode Pro Search Perplexity untuk Sonar Pro, yang dirancang untuk menjawab pertanyaan yang memerlukan beberapa tahap pengumpulan informasi. Mode ini dapat menjalankan pencarian web berulang, mengambil isi halaman, dan menggabungkan temuannya menjadi jawaban berbasis riset. Mode ini berbeda dari jalur pencarian yang lebih cepat dan dari model yang diberi nama tersendiri, Sonar Deep Research.\n\nPengembang menjelaskan orkestrasi otomatis pencarian web dan pengambilan halaman. Alih-alih membiarkan pengguna mengubah setiap hasil pencarian menjadi kueri berikutnya, proses pencarian dapat menelusuri pertanyaan antara yang diperlukan untuk menyusun jawaban. Konfigurasi yang didokumentasikan menyediakan pilihan pencarian pro, fast, dan otomatis; pilihan otomatis mengklasifikasikan kueri berdasarkan kompleksitasnya. Ini merupakan pengaturan pencarian dari pengembang, bukan nama untuk tiga checkpoint tetap yang berbeda.\n\nAlur kerja Pro Search yang diterbitkan Perplexity memerlukan streaming dan menampilkan proses penalaran selama pencarian berlangsung. Klien yang menerima stream dari pengembang perlu menjaga urutan progres dan isi jawaban. Jawaban riset yang selesai merupakan hasil yang berguna; pembaruan progres saja belum menjadi penjelasan atau perbandingan lengkap yang diminta pengguna.\n\nSiapkan pertanyaan dengan entitas, lokasi, periode, dan kriteria keputusan yang relevan. Misalnya, perbandingan teknologi dapat menanyakan kemampuan terdokumentasi mana yang memenuhi persyaratan integrasi tertentu, syarat apa yang berbeda di antara kandidat, dan bukti apa yang mendukung perbedaan tersebut. Hasil yang efektif memuat perbandingan, materi sumber pendukung, dan pertanyaan yang belum terjawab yang masih memengaruhi pilihan.\n\nUntuk pertanyaan dengan beberapa ketergantungan, sampaikan tujuan akhir dan batasannya secara bersamaan. Penyelidikan proyek mungkin perlu mengidentifikasi dokumentasi produk yang relevan, membandingkan dua pendekatan implementasi, dan menjelaskan batasan yang diterbitkan yang berlaku. Minta agar temuan disusun berdasarkan persyaratan yang dijawab, sehingga pembaca dapat menelusuri kesimpulan kembali ke bukti yang digunakan.\n\nTinjau riset yang dikembalikan sebagai jawaban berbasis bukti: bedakan pernyataan eksplisit sumber dari inferensi model, dan tetap tampilkan informasi yang bertentangan atau tidak lengkap. Peran model di sini adalah pencarian dan sintesis. Perubahan pada sistem eksternal atau pelaksanaan implementasi yang diusulkan tetap merupakan tindakan aplikasi yang menaunginya.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Synthesize a multi-source integration comparison\n\nUse these supplied documentation excerpts to compare storage choices. DOC-A: Product A supports daily snapshots and restore of an entire project. DOC-B: Product B supports hourly snapshots and restore of individual records. Our requirement is hourly recovery of one accidentally deleted record. Identify the relevant capabilities, recommend the better-documented fit and list unresolved retention and access questions.A requirement-led comparison citing DOC-A and DOC-B, a recommendation and explicit gaps in the supplied evidence.The answer links both snapshot frequency and restore granularity to the requirement and does not invent retention limits.perplexity/sonar-pro-searchSonar Pro Search dari Perplexity adalah mode pencarian bertahap pada Sonar Pro. Mode ini menggabungkan pencarian web dan pengambilan halaman berulang dengan penalaran untuk menyusun jawaban berbasis riset, disertai progres melalui streaming dalam alur kerja yang didokumentasikan pengembang.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Sonar Pro Search adalah mode Pro Search Perplexity untuk Sonar Pro, yang dirancang untuk menjawab pertanyaan yang memerlukan beberapa tahap pengumpulan informasi. Mode ini dapat menjalankan pencarian web berulang, mengambil isi halaman, dan menggabungkan temuannya menjadi jawaban berbasis riset. Mode ini berbeda dari jalur pencarian yang lebih cepat dan dari model yang diberi nama tersendiri, Sonar Deep Research.
Pengembang menjelaskan orkestrasi otomatis pencarian web dan pengambilan halaman. Alih-alih membiarkan pengguna mengubah setiap hasil pencarian menjadi kueri berikutnya, proses pencarian dapat menelusuri pertanyaan antara yang diperlukan untuk menyusun jawaban. Konfigurasi yang didokumentasikan menyediakan pilihan pencarian pro, fast, dan otomatis; pilihan otomatis mengklasifikasikan kueri berdasarkan kompleksitasnya. Ini merupakan pengaturan pencarian dari pengembang, bukan nama untuk tiga checkpoint tetap yang berbeda.
Alur kerja Pro Search yang diterbitkan Perplexity memerlukan streaming dan menampilkan proses penalaran selama pencarian berlangsung. Klien yang menerima stream dari pengembang perlu menjaga urutan progres dan isi jawaban. Jawaban riset yang selesai merupakan hasil yang berguna; pembaruan progres saja belum menjadi penjelasan atau perbandingan lengkap yang diminta pengguna.
Siapkan pertanyaan dengan entitas, lokasi, periode, dan kriteria keputusan yang relevan. Misalnya, perbandingan teknologi dapat menanyakan kemampuan terdokumentasi mana yang memenuhi persyaratan integrasi tertentu, syarat apa yang berbeda di antara kandidat, dan bukti apa yang mendukung perbedaan tersebut. Hasil yang efektif memuat perbandingan, materi sumber pendukung, dan pertanyaan yang belum terjawab yang masih memengaruhi pilihan.
Untuk pertanyaan dengan beberapa ketergantungan, sampaikan tujuan akhir dan batasannya secara bersamaan. Penyelidikan proyek mungkin perlu mengidentifikasi dokumentasi produk yang relevan, membandingkan dua pendekatan implementasi, dan menjelaskan batasan yang diterbitkan yang berlaku. Minta agar temuan disusun berdasarkan persyaratan yang dijawab, sehingga pembaca dapat menelusuri kesimpulan kembali ke bukti yang digunakan.
Tinjau riset yang dikembalikan sebagai jawaban berbasis bukti: bedakan pernyataan eksplisit sumber dari inferensi model, dan tetap tampilkan informasi yang bertentangan atau tidak lengkap. Peran model di sini adalah pencarian dan sintesis. Perubahan pada sistem eksternal atau pelaksanaan implementasi yang diusulkan tetap merupakan tindakan aplikasi yang menaunginya.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan perplexity/sonar-pro-search | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Contoh: system, user, assistant, tool, function Kondisi: Peran ini direpresentasikan secara eksplisit oleh tipe kompatibilitas dalam kode sumber; kumpulan peran model yang tepat tetap khusus untuk tiap model. Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring|content_part[]|null | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_calls | Jenistool_call[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].tool_call_id | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: role=tool; gunakan ID yang benar-benar dikembalikan | Bawaan— |
Kolommessages[].name | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Kirim kembali penalaran yang benar-benar dikembalikan jika model ini menggunakannya | Bawaan— |
Kolommessages[].reasoning_details | Jenisobject|array | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommax_completion_tokens | Jenisinteger | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Minimum: 1 Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Kolomstream_options.include_usage | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtemperature | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtop_p | Jenisnumber | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomstop | Jenisstring|string[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools | Jenisfunction_tool[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].type | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan function Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomtools[].function.name | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Berlaku jika: alat fungsi disediakan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.description | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtools[].function.parameters | JenisJSON_schema | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomtool_choice | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomparallel_tool_calls | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomresponse_format | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning_effort | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomreasoning | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomservice_tier | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolominstructions | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kolom kompatibilitas | Bawaan— |
Kolomfunctions | Jenisfunction[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomfunction_call | Jenisstring|object | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolomprompt_cache_options | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommodalities | Jenisstring[] | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan text | Bawaan— |
Kolomprovider | Jenisobject | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: provider.options ditolak pada rute teks Ultra ini | Bawaan— |
Kolomcache_control.ttl | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Kondisi: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Bawaan— |
Teks · Teks UTF8
messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametermessages | Kontrakarray pesan dengan struktur role/content |
Parameterfile_material | Kontrakdokumen UTF-8 yang sebenarnya dimasukkan sebagai teks apa adanya; ID file tidak disimpulkan |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeda dari alat yang dihosting |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Kirim ID model yang tepat bersama messages.
Panjang konteks bukan batas keluaran.
File teks dapat menyediakan teks apa adanya; masukan gambar/audio/objek file memerlukan pengikatan yang tepat.
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Jumlah penagihan | Biaya |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Jumlah penagihan— | Biaya Masukan · Token masukan $0.006 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.03 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Jumlah penagihan— | Biaya Masukan · Token masukan $0.006 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.03 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPer permintaan | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Jumlah penagihansatu permintaan | Biaya Masukan $0.036 per permintaan |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${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-search", "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-search',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-search',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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan setiap alternatif jawaban beserta konten, panggilan alat, dan penalarannya. Dalam SSE, gabungkan delta menurut indeks alternatif jawaban/alat, lalu pertahankan alasan penghentian akhir dan data penggunaan.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomchoices[].index | Jenisinteger |
Kolomchoices[].message.content | Jenisstring|null |
Kolomchoices[].message.tool_calls | Jenistool_call[] |
Kolomchoices[].message.reasoning_content | Jenisstring |
Kolomchoices[].message.reasoning_details | Jenisobject|array |
Kolomchoices[].finish_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro-search
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
perplexity/sonar-pro-searchSonar Pro Search dari Perplexity adalah mode pencarian bertahap pada Sonar Pro. Mode ini menggabungkan pencarian web dan pengambilan halaman berulang dengan penalaran untuk menyusun jawaban berbasis riset, disertai progres melalui streaming dalam alur kerja yang didokumentasikan pengembang.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Sonar Pro Search adalah mode Pro Search Perplexity untuk Sonar Pro, yang dirancang untuk menjawab pertanyaan yang memerlukan beberapa tahap pengumpulan informasi. Mode ini dapat menjalankan pencarian web berulang, mengambil isi halaman, dan menggabungkan temuannya menjadi jawaban berbasis riset. Mode ini berbeda dari jalur pencarian yang lebih cepat dan dari model yang diberi nama tersendiri, Sonar Deep Research.
Pengembang menjelaskan orkestrasi otomatis pencarian web dan pengambilan halaman. Alih-alih membiarkan pengguna mengubah setiap hasil pencarian menjadi kueri berikutnya, proses pencarian dapat menelusuri pertanyaan antara yang diperlukan untuk menyusun jawaban. Konfigurasi yang didokumentasikan menyediakan pilihan pencarian pro, fast, dan otomatis; pilihan otomatis mengklasifikasikan kueri berdasarkan kompleksitasnya. Ini merupakan pengaturan pencarian dari pengembang, bukan nama untuk tiga checkpoint tetap yang berbeda.
Alur kerja Pro Search yang diterbitkan Perplexity memerlukan streaming dan menampilkan proses penalaran selama pencarian berlangsung. Klien yang menerima stream dari pengembang perlu menjaga urutan progres dan isi jawaban. Jawaban riset yang selesai merupakan hasil yang berguna; pembaruan progres saja belum menjadi penjelasan atau perbandingan lengkap yang diminta pengguna.
Siapkan pertanyaan dengan entitas, lokasi, periode, dan kriteria keputusan yang relevan. Misalnya, perbandingan teknologi dapat menanyakan kemampuan terdokumentasi mana yang memenuhi persyaratan integrasi tertentu, syarat apa yang berbeda di antara kandidat, dan bukti apa yang mendukung perbedaan tersebut. Hasil yang efektif memuat perbandingan, materi sumber pendukung, dan pertanyaan yang belum terjawab yang masih memengaruhi pilihan.
Untuk pertanyaan dengan beberapa ketergantungan, sampaikan tujuan akhir dan batasannya secara bersamaan. Penyelidikan proyek mungkin perlu mengidentifikasi dokumentasi produk yang relevan, membandingkan dua pendekatan implementasi, dan menjelaskan batasan yang diterbitkan yang berlaku. Minta agar temuan disusun berdasarkan persyaratan yang dijawab, sehingga pembaca dapat menelusuri kesimpulan kembali ke bukti yang digunakan.
Tinjau riset yang dikembalikan sebagai jawaban berbasis bukti: bedakan pernyataan eksplisit sumber dari inferensi model, dan tetap tampilkan informasi yang bertentangan atau tidak lengkap. Peran model di sini adalah pencarian dan sintesis. Perubahan pada sistem eksternal atau pelaksanaan implementasi yang diusulkan tetap merupakan tindakan aplikasi yang menaunginya.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan perplexity/sonar-pro-search | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan user, assistant | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolommax_tokens | Jenisinteger | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
Teks · Teks UTF-8
string messages[].content
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Kontrakstream |
Parametermaterial_types | Kontraktext |
Parametertext_file_material | KontrakBaca dokumen UTF-8 yang sebenarnya dan masukkan teksnya ke string masukan atau konten pesan yang ditunjukkan. |
Siklus hidup: synchronous_or_streamed
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Token konteks, lebih dari | Token konteks, hingga dan termasuk | Jumlah penagihan | Biaya |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Jumlah penagihan— | Biaya Masukan · Token masukan $0.006 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.03 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1 | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari0 | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Jumlah penagihan— | Biaya Masukan · Token masukan $0.006 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.03 / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| KonfigurasiPer permintaan | Jadwal tarif— | Token konteks, lebih dari— | Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas | Jumlah penagihansatu permintaan | Biaya Masukan $0.036 per permintaan |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "perplexity/sonar-pro-search",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-search', '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-search', '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 atau SSE
Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan semua blok konten, tanda tangan penalaran, dan ID penggunaan alat yang sebenarnya. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan keluaran.
Simpan ID permintaan/respons dan header. URL umum untuk pengambilan tugas teks tidak disediakan.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomid | Jenisstring |
Kolommodel | Jenisstring |
Kolomcontent[] | Jenistext|thinking|tool_use|other content block |
Kolomstop_reason | Jenisstring|null |
Kolomusage | Jenisobject |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiBidang wajib, representasi materi, atau nilai parameter tidak valid | Langkah berikutnyaPerbaiki bidang yang ditunjukkan sebelum permintaan pembuatan baru. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro-search
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Synthesize a multi-source integration comparison\n\nUse these supplied documentation excerpts to compare storage choices. DOC-A: Product A supports daily snapshots and restore of an entire project. DOC-B: Product B supports hourly snapshots and restore of individual records. Our requirement is hourly recovery of one accidentally deleted record. Identify the relevant capabilities, recommend the better-documented fit and list unresolved retention and access questions.A requirement-led comparison citing DOC-A and DOC-B, a recommendation and explicit gaps in the supplied evidence.The answer links both snapshot frequency and restore granularity to the requirement and does not invent retention limits.