Sonar Reasoning Pro adalah pilihan Sonar dari Perplexity yang berorientasi pada penalaran untuk pertanyaan riset dengan beberapa langkah yang saling bergantung. Pembuatnya menempatkan model ini untuk penelusuran bertahap dan penggabungan informasi dari banyak sumber. Hasilnya adalah jawaban teks berbasis riset yang menghubungkan bukti yang ditemukan dengan masalah yang diselesaikan.
Gunakan pilihan ini ketika menemukan fakta hanyalah bagian pertama dari tugas. Sebuah pertanyaan mungkin memerlukan identifikasi aturan yang relevan, pencarian bukti untuk pengecualian, lalu penentuan bagaimana bagian-bagian tersebut mengubah kesimpulan. Nyatakan rangkaian itu dalam tugas agar jawaban membahas hubungan antartemuan, alih-alih menyajikan ringkasan pencarian yang tidak saling berkaitan.
Untuk investigasi teknis, berikan produk atau komponen yang tepat, perilaku yang diamati, dan kondisi terjadinya. Mintalah dokumentasi yang menjelaskan perilaku tersebut, penjelasan alternatif, dan bukti yang membedakannya. Keluaran yang berguna memisahkan hal yang dinyatakan sumber, hal yang disimpulkan model, dan hal yang masih memerlukan pengamatan dari aplikasi.
Untuk perbandingan riset, tentukan kriteria bersama sebelum meminta model mengumpulkan informasi. Misalnya, bandingkan alternatif berdasarkan fitur, batasan, dan kondisi penerapan terdokumentasi yang sama. Mintalah tabel bukti diikuti kesimpulan, dengan tetap menampilkan perbedaan pendapat antarsumber. Ini membuat jawaban dari beberapa sumber dapat digunakan sebagai memo keputusan atau titik awal investigasi lebih mendalam.
Pertanyaan lanjutan perlu mempertahankan tujuan awal dan mengidentifikasi batasan baru. Jika pencarian menjawab satu bagian masalah tetapi bagian lain masih belum pasti, mintalah giliran berikutnya berfokus pada ketergantungan yang belum terselesaikan tersebut. Sediakan temuan sebelumnya yang relevan agar penalaran berlanjut dari bukti yang sudah dikumpulkan.
Penalaran atas informasi yang ditemukan dan pelaksanaan tindakan eksternal adalah tahap aplikasi yang terpisah. Model dapat menjelaskan hasil riset atau mengusulkan langkah berikutnya; aplikasi menyediakan catatan privat, menjalankan alatnya sendiri, dan mengembalikan pengamatan saat diperlukan. Ini menjaga jawaban akhir tetap terhubung dengan bukti nyata untuk tugas tersebut.
", "aboutText": "Sonar Reasoning Pro adalah pilihan Sonar dari Perplexity yang berorientasi pada penalaran untuk pertanyaan riset dengan beberapa langkah yang saling bergantung. Pembuatnya menempatkan model ini untuk penelusuran bertahap dan penggabungan informasi dari banyak sumber. Hasilnya adalah jawaban teks berbasis riset yang menghubungkan bukti yang ditemukan dengan masalah yang diselesaikan.\n\nGunakan pilihan ini ketika menemukan fakta hanyalah bagian pertama dari tugas. Sebuah pertanyaan mungkin memerlukan identifikasi aturan yang relevan, pencarian bukti untuk pengecualian, lalu penentuan bagaimana bagian-bagian tersebut mengubah kesimpulan. Nyatakan rangkaian itu dalam tugas agar jawaban membahas hubungan antartemuan, alih-alih menyajikan ringkasan pencarian yang tidak saling berkaitan.\n\nUntuk investigasi teknis, berikan produk atau komponen yang tepat, perilaku yang diamati, dan kondisi terjadinya. Mintalah dokumentasi yang menjelaskan perilaku tersebut, penjelasan alternatif, dan bukti yang membedakannya. Keluaran yang berguna memisahkan hal yang dinyatakan sumber, hal yang disimpulkan model, dan hal yang masih memerlukan pengamatan dari aplikasi.\n\nUntuk perbandingan riset, tentukan kriteria bersama sebelum meminta model mengumpulkan informasi. Misalnya, bandingkan alternatif berdasarkan fitur, batasan, dan kondisi penerapan terdokumentasi yang sama. Mintalah tabel bukti diikuti kesimpulan, dengan tetap menampilkan perbedaan pendapat antarsumber. Ini membuat jawaban dari beberapa sumber dapat digunakan sebagai memo keputusan atau titik awal investigasi lebih mendalam.\n\nPertanyaan lanjutan perlu mempertahankan tujuan awal dan mengidentifikasi batasan baru. Jika pencarian menjawab satu bagian masalah tetapi bagian lain masih belum pasti, mintalah giliran berikutnya berfokus pada ketergantungan yang belum terselesaikan tersebut. Sediakan temuan sebelumnya yang relevan agar penalaran berlanjut dari bukti yang sudah dikumpulkan.\n\nPenalaran atas informasi yang ditemukan dan pelaksanaan tindakan eksternal adalah tahap aplikasi yang terpisah. Model dapat menjelaskan hasil riset atau mengusulkan langkah berikutnya; aplikasi menyediakan catatan privat, menjalankan alatnya sendiri, dan mengembalikan pengamatan saat diperlukan. Ini menjaga jawaban akhir tetap terhubung dengan bukti nyata untuk tugas tersebut.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Connect a documented exception to a failure\n\nUse only these supplied documentation excerpts. D1: 'Expired access tokens cause error E7.' D2: 'A valid refresh token can obtain a new access token.' D3: 'Refresh is unavailable after account closure.' Log L1: 'E7; account status closed.' Explain the evidence chain, distinguish the likely cause from the permitted recovery path and list one unresolved fact.An evidence table and a short multi-step conclusion retaining source labels and uncertainty.The answer must not recommend refresh as available for the closed account or claim a live lookup occurred.perplexity/sonar-reasoning-proSonar Reasoning Pro dari Perplexity ditujukan untuk pertanyaan yang memerlukan penalaran lintas beberapa pencarian dan sumber. Model ini mendukung investigasi bertahap dan penggabungan bukti, serta menghasilkan jawaban yang menghubungkan temuan dengan pertanyaan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Sonar Reasoning Pro adalah pilihan Sonar dari Perplexity yang berorientasi pada penalaran untuk pertanyaan riset dengan beberapa langkah yang saling bergantung. Pembuatnya menempatkan model ini untuk penelusuran bertahap dan penggabungan informasi dari banyak sumber. Hasilnya adalah jawaban teks berbasis riset yang menghubungkan bukti yang ditemukan dengan masalah yang diselesaikan.
Gunakan pilihan ini ketika menemukan fakta hanyalah bagian pertama dari tugas. Sebuah pertanyaan mungkin memerlukan identifikasi aturan yang relevan, pencarian bukti untuk pengecualian, lalu penentuan bagaimana bagian-bagian tersebut mengubah kesimpulan. Nyatakan rangkaian itu dalam tugas agar jawaban membahas hubungan antartemuan, alih-alih menyajikan ringkasan pencarian yang tidak saling berkaitan.
Untuk investigasi teknis, berikan produk atau komponen yang tepat, perilaku yang diamati, dan kondisi terjadinya. Mintalah dokumentasi yang menjelaskan perilaku tersebut, penjelasan alternatif, dan bukti yang membedakannya. Keluaran yang berguna memisahkan hal yang dinyatakan sumber, hal yang disimpulkan model, dan hal yang masih memerlukan pengamatan dari aplikasi.
Untuk perbandingan riset, tentukan kriteria bersama sebelum meminta model mengumpulkan informasi. Misalnya, bandingkan alternatif berdasarkan fitur, batasan, dan kondisi penerapan terdokumentasi yang sama. Mintalah tabel bukti diikuti kesimpulan, dengan tetap menampilkan perbedaan pendapat antarsumber. Ini membuat jawaban dari beberapa sumber dapat digunakan sebagai memo keputusan atau titik awal investigasi lebih mendalam.
Pertanyaan lanjutan perlu mempertahankan tujuan awal dan mengidentifikasi batasan baru. Jika pencarian menjawab satu bagian masalah tetapi bagian lain masih belum pasti, mintalah giliran berikutnya berfokus pada ketergantungan yang belum terselesaikan tersebut. Sediakan temuan sebelumnya yang relevan agar penalaran berlanjut dari bukti yang sudah dikumpulkan.
Penalaran atas informasi yang ditemukan dan pelaksanaan tindakan eksternal adalah tahap aplikasi yang terpisah. Model dapat menjelaskan hasil riset atau mengusulkan langkah berikutnya; aplikasi menyediakan catatan privat, menjalankan alatnya sendiri, dan mengembalikan pengamatan saat diperlukan. Ini menjaga jawaban akhir tetap terhubung dengan bukti nyata untuk tugas tersebut.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan perplexity/sonar-reasoning-pro | 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 $0.004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.016 / 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 $0.004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.016 / 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 $0.01 per permintaan |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "perplexity/sonar-reasoning-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-reasoning-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-reasoning-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 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-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
perplexity/sonar-reasoning-proSonar Reasoning Pro dari Perplexity ditujukan untuk pertanyaan yang memerlukan penalaran lintas beberapa pencarian dan sumber. Model ini mendukung investigasi bertahap dan penggabungan bukti, serta menghasilkan jawaban yang menghubungkan temuan dengan pertanyaan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Sonar Reasoning Pro adalah pilihan Sonar dari Perplexity yang berorientasi pada penalaran untuk pertanyaan riset dengan beberapa langkah yang saling bergantung. Pembuatnya menempatkan model ini untuk penelusuran bertahap dan penggabungan informasi dari banyak sumber. Hasilnya adalah jawaban teks berbasis riset yang menghubungkan bukti yang ditemukan dengan masalah yang diselesaikan.
Gunakan pilihan ini ketika menemukan fakta hanyalah bagian pertama dari tugas. Sebuah pertanyaan mungkin memerlukan identifikasi aturan yang relevan, pencarian bukti untuk pengecualian, lalu penentuan bagaimana bagian-bagian tersebut mengubah kesimpulan. Nyatakan rangkaian itu dalam tugas agar jawaban membahas hubungan antartemuan, alih-alih menyajikan ringkasan pencarian yang tidak saling berkaitan.
Untuk investigasi teknis, berikan produk atau komponen yang tepat, perilaku yang diamati, dan kondisi terjadinya. Mintalah dokumentasi yang menjelaskan perilaku tersebut, penjelasan alternatif, dan bukti yang membedakannya. Keluaran yang berguna memisahkan hal yang dinyatakan sumber, hal yang disimpulkan model, dan hal yang masih memerlukan pengamatan dari aplikasi.
Untuk perbandingan riset, tentukan kriteria bersama sebelum meminta model mengumpulkan informasi. Misalnya, bandingkan alternatif berdasarkan fitur, batasan, dan kondisi penerapan terdokumentasi yang sama. Mintalah tabel bukti diikuti kesimpulan, dengan tetap menampilkan perbedaan pendapat antarsumber. Ini membuat jawaban dari beberapa sumber dapat digunakan sebagai memo keputusan atau titik awal investigasi lebih mendalam.
Pertanyaan lanjutan perlu mempertahankan tujuan awal dan mengidentifikasi batasan baru. Jika pencarian menjawab satu bagian masalah tetapi bagian lain masih belum pasti, mintalah giliran berikutnya berfokus pada ketergantungan yang belum terselesaikan tersebut. Sediakan temuan sebelumnya yang relevan agar penalaran berlanjut dari bukti yang sudah dikumpulkan.
Penalaran atas informasi yang ditemukan dan pelaksanaan tindakan eksternal adalah tahap aplikasi yang terpisah. Model dapat menjelaskan hasil riset atau mengusulkan langkah berikutnya; aplikasi menyediakan catatan privat, menjalankan alatnya sendiri, dan mengembalikan pengamatan saat diperlukan. Ini menjaga jawaban akhir tetap terhubung dengan bukti nyata untuk tugas tersebut.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan perplexity/sonar-reasoning-pro | 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 $0.004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.016 / 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 $0.004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.016 / 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 $0.01 per permintaan |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "perplexity/sonar-reasoning-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-reasoning-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-reasoning-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 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-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
sonar-reasoning-proSonar Reasoning Pro dari Perplexity ditujukan untuk pertanyaan yang memerlukan penalaran lintas beberapa pencarian dan sumber. Model ini mendukung investigasi bertahap dan penggabungan bukti, serta menghasilkan jawaban yang menghubungkan temuan dengan pertanyaan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Sonar Reasoning Pro adalah pilihan Sonar dari Perplexity yang berorientasi pada penalaran untuk pertanyaan riset dengan beberapa langkah yang saling bergantung. Pembuatnya menempatkan model ini untuk penelusuran bertahap dan penggabungan informasi dari banyak sumber. Hasilnya adalah jawaban teks berbasis riset yang menghubungkan bukti yang ditemukan dengan masalah yang diselesaikan.
Gunakan pilihan ini ketika menemukan fakta hanyalah bagian pertama dari tugas. Sebuah pertanyaan mungkin memerlukan identifikasi aturan yang relevan, pencarian bukti untuk pengecualian, lalu penentuan bagaimana bagian-bagian tersebut mengubah kesimpulan. Nyatakan rangkaian itu dalam tugas agar jawaban membahas hubungan antartemuan, alih-alih menyajikan ringkasan pencarian yang tidak saling berkaitan.
Untuk investigasi teknis, berikan produk atau komponen yang tepat, perilaku yang diamati, dan kondisi terjadinya. Mintalah dokumentasi yang menjelaskan perilaku tersebut, penjelasan alternatif, dan bukti yang membedakannya. Keluaran yang berguna memisahkan hal yang dinyatakan sumber, hal yang disimpulkan model, dan hal yang masih memerlukan pengamatan dari aplikasi.
Untuk perbandingan riset, tentukan kriteria bersama sebelum meminta model mengumpulkan informasi. Misalnya, bandingkan alternatif berdasarkan fitur, batasan, dan kondisi penerapan terdokumentasi yang sama. Mintalah tabel bukti diikuti kesimpulan, dengan tetap menampilkan perbedaan pendapat antarsumber. Ini membuat jawaban dari beberapa sumber dapat digunakan sebagai memo keputusan atau titik awal investigasi lebih mendalam.
Pertanyaan lanjutan perlu mempertahankan tujuan awal dan mengidentifikasi batasan baru. Jika pencarian menjawab satu bagian masalah tetapi bagian lain masih belum pasti, mintalah giliran berikutnya berfokus pada ketergantungan yang belum terselesaikan tersebut. Sediakan temuan sebelumnya yang relevan agar penalaran berlanjut dari bukti yang sudah dikumpulkan.
Penalaran atas informasi yang ditemukan dan pelaksanaan tindakan eksternal adalah tahap aplikasi yang terpisah. Model dapat menjelaskan hasil riset atau mengusulkan langkah berikutnya; aplikasi menyediakan catatan privat, menjalankan alatnya sendiri, dan mengembalikan pengamatan saat diperlukan. Ini menjaga jawaban akhir tetap terhubung dengan bukti nyata untuk tugas tersebut.
POST /v1/chat/completionstexttext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan sonar-reasoning-pro | Bawaan— |
Kolommessages | Jenismessage[] | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Item minimum: 1 | Bawaan— |
Kolommessages[].role | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan Bergantung pada model | Bawaan— |
Kolommessages[].content | Jenisstring | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan Berlaku jika: Percakapan teks | Bawaan— |
Kolomstream | Jenisboolean | PersyaratanOpsional | Nilai & batasan | Bawaanfalse |
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 |
Parametercontrol_scope | KontrakPercakapan teks; stream adalah nilai boolean dengan false sebagai bawaan. |
Parameteroutput_modalities | Kontraktext |
Parameterhosted_operations | Kontrakfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Kontraknull |
Alias metode: /chat/completions
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 $0.004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.016 / 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 $0.004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.016 / 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 $0.01 per permintaan |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"sonar-reasoning-pro","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\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-pro", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
sonar-reasoning-proSonar Reasoning Pro dari Perplexity ditujukan untuk pertanyaan yang memerlukan penalaran lintas beberapa pencarian dan sumber. Model ini mendukung investigasi bertahap dan penggabungan bukti, serta menghasilkan jawaban yang menghubungkan temuan dengan pertanyaan.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
Sonar Reasoning Pro adalah pilihan Sonar dari Perplexity yang berorientasi pada penalaran untuk pertanyaan riset dengan beberapa langkah yang saling bergantung. Pembuatnya menempatkan model ini untuk penelusuran bertahap dan penggabungan informasi dari banyak sumber. Hasilnya adalah jawaban teks berbasis riset yang menghubungkan bukti yang ditemukan dengan masalah yang diselesaikan.
Gunakan pilihan ini ketika menemukan fakta hanyalah bagian pertama dari tugas. Sebuah pertanyaan mungkin memerlukan identifikasi aturan yang relevan, pencarian bukti untuk pengecualian, lalu penentuan bagaimana bagian-bagian tersebut mengubah kesimpulan. Nyatakan rangkaian itu dalam tugas agar jawaban membahas hubungan antartemuan, alih-alih menyajikan ringkasan pencarian yang tidak saling berkaitan.
Untuk investigasi teknis, berikan produk atau komponen yang tepat, perilaku yang diamati, dan kondisi terjadinya. Mintalah dokumentasi yang menjelaskan perilaku tersebut, penjelasan alternatif, dan bukti yang membedakannya. Keluaran yang berguna memisahkan hal yang dinyatakan sumber, hal yang disimpulkan model, dan hal yang masih memerlukan pengamatan dari aplikasi.
Untuk perbandingan riset, tentukan kriteria bersama sebelum meminta model mengumpulkan informasi. Misalnya, bandingkan alternatif berdasarkan fitur, batasan, dan kondisi penerapan terdokumentasi yang sama. Mintalah tabel bukti diikuti kesimpulan, dengan tetap menampilkan perbedaan pendapat antarsumber. Ini membuat jawaban dari beberapa sumber dapat digunakan sebagai memo keputusan atau titik awal investigasi lebih mendalam.
Pertanyaan lanjutan perlu mempertahankan tujuan awal dan mengidentifikasi batasan baru. Jika pencarian menjawab satu bagian masalah tetapi bagian lain masih belum pasti, mintalah giliran berikutnya berfokus pada ketergantungan yang belum terselesaikan tersebut. Sediakan temuan sebelumnya yang relevan agar penalaran berlanjut dari bukti yang sudah dikumpulkan.
Penalaran atas informasi yang ditemukan dan pelaksanaan tindakan eksternal adalah tahap aplikasi yang terpisah. Model dapat menjelaskan hasil riset atau mengusulkan langkah berikutnya; aplikasi menyediakan catatan privat, menjalankan alatnya sendiri, dan mengembalikan pengamatan saat diperlukan. Ini menjaga jawaban akhir tetap terhubung dengan bukti nyata untuk tugas tersebut.
POST /v1/messagestextjson, sse| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan sonar-reasoning-pro | 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 $0.004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.016 / 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 $0.004 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.016 / 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 $0.01 per permintaan |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
{\n "model": "sonar-reasoning-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'sonar-reasoning-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': 'sonar-reasoning-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 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-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
Contoh teknis dalam bahasa Inggris
Connect a documented exception to a failure\n\nUse only these supplied documentation excerpts. D1: 'Expired access tokens cause error E7.' D2: 'A valid refresh token can obtain a new access token.' D3: 'Refresh is unavailable after account closure.' Log L1: 'E7; account status closed.' Explain the evidence chain, distinguish the likely cause from the permitted recovery path and list one unresolved fact.An evidence table and a short multi-step conclusion retaining source labels and uncertainty.The answer must not recommend refresh as available for the closed account or claim a live lookup occurred.