Sonar Pro è la variante avanzata della gamma Sonar di Perplexity per domande di ricerca e consultazioni che richiedono informazioni aggiornate. Il produttore la descrive come adatta alla ricerca quotidiana e a indagini leggere in più passaggi. Produce una risposta testuale fondata sulle informazioni raccolte per la domanda, restando distinta dalla modalità Pro Search e da Sonar Deep Research.
Prepara l'incarico attorno alla decisione che la ricerca deve orientare. Indica con precisione l'organizzazione, il prodotto o l'argomento e specifica periodo, località e criteri di confronto. Per un'indagine su un prodotto, richiedi la capacità documentata, le condizioni che ne influenzano l'uso e le prove a sostegno di ogni risultato. L'output può diventare una nota comparativa, una verifica dei requisiti o una breve nota informativa.
Quando più fonti descrivono lo stesso argomento, chiedi al modello di confrontarne le dichiarazioni invece di fonderle in un'unica conclusione priva di supporto. Identifica quale fonte sia la specifica o l'annuncio originale, quale un'interpretazione e se le dichiarazioni riguardino la stessa edizione. Un risultato organizzato per affermazione e prove di supporto è più facile da esaminare e aggiornare rispetto a una panoramica generale.
Le domande successive possono restringere l'indagine a una condizione irrisolta. Ad esempio, dopo un confronto di funzionalità, chiedi quale requisito cambi la scelta o quale eccezione sia rilevante per un particolare flusso di lavoro. Includi i risultati precedenti e il nuovo vincolo affinché il modello abbia il contesto per la risposta successiva. Una domanda breve e ben definita può rendere la ricerca più utile della ripetizione della domanda generale originale.
La famiglia Sonar combina la generazione di risposte con la ricerca web. La risposta Sonar documentata dal produttore separa la risposta dalle citazioni e dalle informazioni sui risultati di ricerca. Conserva queste relazioni quando un'applicazione presenta la ricerca: il passaggio mostrato al lettore deve restare collegato al risultato che lo sostiene, con la descrizione della fonte disponibile per l'esame.
Per una nota informativa finale, richiedi la risposta, le prove a sostegno delle affermazioni importanti e un breve elenco delle incertezze residue. Se la domanda richiede una modifica in un altro sistema, usa la ricerca per preparare quella decisione; l'esecuzione o l'accesso a informazioni private sono forniti dall'applicazione circostante.
", "aboutText": "Sonar Pro è la variante avanzata della gamma Sonar di Perplexity per domande di ricerca e consultazioni che richiedono informazioni aggiornate. Il produttore la descrive come adatta alla ricerca quotidiana e a indagini leggere in più passaggi. Produce una risposta testuale fondata sulle informazioni raccolte per la domanda, restando distinta dalla modalità Pro Search e da Sonar Deep Research.\n\nPrepara l'incarico attorno alla decisione che la ricerca deve orientare. Indica con precisione l'organizzazione, il prodotto o l'argomento e specifica periodo, località e criteri di confronto. Per un'indagine su un prodotto, richiedi la capacità documentata, le condizioni che ne influenzano l'uso e le prove a sostegno di ogni risultato. L'output può diventare una nota comparativa, una verifica dei requisiti o una breve nota informativa.\n\nQuando più fonti descrivono lo stesso argomento, chiedi al modello di confrontarne le dichiarazioni invece di fonderle in un'unica conclusione priva di supporto. Identifica quale fonte sia la specifica o l'annuncio originale, quale un'interpretazione e se le dichiarazioni riguardino la stessa edizione. Un risultato organizzato per affermazione e prove di supporto è più facile da esaminare e aggiornare rispetto a una panoramica generale.\n\nLe domande successive possono restringere l'indagine a una condizione irrisolta. Ad esempio, dopo un confronto di funzionalità, chiedi quale requisito cambi la scelta o quale eccezione sia rilevante per un particolare flusso di lavoro. Includi i risultati precedenti e il nuovo vincolo affinché il modello abbia il contesto per la risposta successiva. Una domanda breve e ben definita può rendere la ricerca più utile della ripetizione della domanda generale originale.\n\nLa famiglia Sonar combina la generazione di risposte con la ricerca web. La risposta Sonar documentata dal produttore separa la risposta dalle citazioni e dalle informazioni sui risultati di ricerca. Conserva queste relazioni quando un'applicazione presenta la ricerca: il passaggio mostrato al lettore deve restare collegato al risultato che lo sostiene, con la descrizione della fonte disponibile per l'esame.\n\nPer una nota informativa finale, richiedi la risposta, le prove a sostegno delle affermazioni importanti e un breve elenco delle incertezze residue. Se la domanda richiede una modifica in un altro sistema, usa la ricerca per preparare quella decisione; l'esecuzione o l'accesso a informazioni private sono forniti dall'applicazione circostante.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Esempio tecnico in inglese
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 di Perplexity risponde a domande di ricerca usando informazioni dal web e una sintesi sostenuta dalle fonti. È pensato per ricerche quotidiane e consultazioni più articolate, con domande successive che affinano l'indagine.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Sonar Pro è la variante avanzata della gamma Sonar di Perplexity per domande di ricerca e consultazioni che richiedono informazioni aggiornate. Il produttore la descrive come adatta alla ricerca quotidiana e a indagini leggere in più passaggi. Produce una risposta testuale fondata sulle informazioni raccolte per la domanda, restando distinta dalla modalità Pro Search e da Sonar Deep Research.
Prepara l'incarico attorno alla decisione che la ricerca deve orientare. Indica con precisione l'organizzazione, il prodotto o l'argomento e specifica periodo, località e criteri di confronto. Per un'indagine su un prodotto, richiedi la capacità documentata, le condizioni che ne influenzano l'uso e le prove a sostegno di ogni risultato. L'output può diventare una nota comparativa, una verifica dei requisiti o una breve nota informativa.
Quando più fonti descrivono lo stesso argomento, chiedi al modello di confrontarne le dichiarazioni invece di fonderle in un'unica conclusione priva di supporto. Identifica quale fonte sia la specifica o l'annuncio originale, quale un'interpretazione e se le dichiarazioni riguardino la stessa edizione. Un risultato organizzato per affermazione e prove di supporto è più facile da esaminare e aggiornare rispetto a una panoramica generale.
Le domande successive possono restringere l'indagine a una condizione irrisolta. Ad esempio, dopo un confronto di funzionalità, chiedi quale requisito cambi la scelta o quale eccezione sia rilevante per un particolare flusso di lavoro. Includi i risultati precedenti e il nuovo vincolo affinché il modello abbia il contesto per la risposta successiva. Una domanda breve e ben definita può rendere la ricerca più utile della ripetizione della domanda generale originale.
La famiglia Sonar combina la generazione di risposte con la ricerca web. La risposta Sonar documentata dal produttore separa la risposta dalle citazioni e dalle informazioni sui risultati di ricerca. Conserva queste relazioni quando un'applicazione presenta la ricerca: il passaggio mostrato al lettore deve restare collegato al risultato che lo sostiene, con la descrizione della fonte disponibile per l'esame.
Per una nota informativa finale, richiedi la risposta, le prove a sostegno delle affermazioni importanti e un breve elenco delle incertezze residue. Se la domanda richiede una modifica in un altro sistema, usa la ricerca per preparare quella decisione; l'esecuzione o l'accesso a informazioni private sono forniti dall'applicazione circostante.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti perplexity/sonar-pro | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Numero minimo di elementi: 1 | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Esempi: system, user, assistant, tool, function Condizioni: Questi ruoli sono rappresentati esplicitamente dai tipi di compatibilità del codice sorgente; l’insieme esatto dei ruoli rimane specifico del modello. Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: role=tool; usa l’ID effettivamente restituito | Predefinito— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Si applica quando: Reinserisci il ragionamento effettivamente restituito quando il modello lo utilizza | Predefinito— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Minimo: 1 Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti function Dipende dal modello | Predefinito— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti Si applica quando: Funzione fornita come strumento | Predefinito— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinito— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Campo di compatibilità | Predefinito— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Dipende dal modello | Predefinito— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti text | Predefinito— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: provider.options viene rifiutato su questa rotta testuale Ultra | Predefinito— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti Condizioni: 1h viene rifiutato nelle posizioni effettive della cache dei prompt | Predefinito— |
Testo · Testo UTF8
messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametromessages | ContrattoArray di messaggi con struttura role/content |
Parametrofile_material | ContrattoDocumento UTF-8 effettivo inserito come testo letterale; nessun ID di file dedotto |
Parametrooptional_controls | Contrattostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrocontrol_scope | ContrattoSpecifico del modello; gli strumenti di funzione dell’utente differiscono dagli strumenti ospitati |
Parametrooutput_modalities | Contrattotext |
Parametrohosted_operations | Contrattofalse |
Parametromultimodal_input_binding | Contrattonull |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Invia l’ID esatto del modello con messages.
La lunghezza del contesto non è un limite di uscita.
Un file di testo può fornire testo letterale; gli ingressi immagine/audio/oggetto file richiedono un’associazione esatta.
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Quantità fatturata | Costo |
|---|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Quantità fatturata— | Costo Input · Token in input $0.006 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Quantità fatturata— | Costo Input · Token in input $0.006 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazionePer richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Quantità fatturatauna richiesta | Costo Input $0.01 per richiesta |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "perplexity/sonar-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='perplexity/sonar-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='perplexity/sonar-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva ogni scelta con contenuto, chiamate agli strumenti e ragionamento. In SSE assembla i delta per indice di scelta e strumento e conserva il motivo finale di completamento e i dati di utilizzo.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
perplexity/sonar-proSonar Pro di Perplexity risponde a domande di ricerca usando informazioni dal web e una sintesi sostenuta dalle fonti. È pensato per ricerche quotidiane e consultazioni più articolate, con domande successive che affinano l'indagine.
Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.
Sonar Pro è la variante avanzata della gamma Sonar di Perplexity per domande di ricerca e consultazioni che richiedono informazioni aggiornate. Il produttore la descrive come adatta alla ricerca quotidiana e a indagini leggere in più passaggi. Produce una risposta testuale fondata sulle informazioni raccolte per la domanda, restando distinta dalla modalità Pro Search e da Sonar Deep Research.
Prepara l'incarico attorno alla decisione che la ricerca deve orientare. Indica con precisione l'organizzazione, il prodotto o l'argomento e specifica periodo, località e criteri di confronto. Per un'indagine su un prodotto, richiedi la capacità documentata, le condizioni che ne influenzano l'uso e le prove a sostegno di ogni risultato. L'output può diventare una nota comparativa, una verifica dei requisiti o una breve nota informativa.
Quando più fonti descrivono lo stesso argomento, chiedi al modello di confrontarne le dichiarazioni invece di fonderle in un'unica conclusione priva di supporto. Identifica quale fonte sia la specifica o l'annuncio originale, quale un'interpretazione e se le dichiarazioni riguardino la stessa edizione. Un risultato organizzato per affermazione e prove di supporto è più facile da esaminare e aggiornare rispetto a una panoramica generale.
Le domande successive possono restringere l'indagine a una condizione irrisolta. Ad esempio, dopo un confronto di funzionalità, chiedi quale requisito cambi la scelta o quale eccezione sia rilevante per un particolare flusso di lavoro. Includi i risultati precedenti e il nuovo vincolo affinché il modello abbia il contesto per la risposta successiva. Una domanda breve e ben definita può rendere la ricerca più utile della ripetizione della domanda generale originale.
La famiglia Sonar combina la generazione di risposte con la ricerca web. La risposta Sonar documentata dal produttore separa la risposta dalle citazioni e dalle informazioni sui risultati di ricerca. Conserva queste relazioni quando un'applicazione presenta la ricerca: il passaggio mostrato al lettore deve restare collegato al risultato che lo sostiene, con la descrizione della fonte disponibile per l'esame.
Per una nota informativa finale, richiedi la risposta, le prove a sostegno delle affermazioni importanti e un breve elenco delle incertezze residue. Se la domanda richiede una modifica in un altro sistema, usa la ricerca per preparare quella decisione; l'esecuzione o l'accesso a informazioni private sono forniti dall'applicazione circostante.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valori e limiti | Predefinito |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti perplexity/sonar-pro | Predefinito— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti user, assistant | Predefinito— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObbligatorio | Valori e limiti | Predefinito— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoFacoltativo | Valori e limiti | Predefinitofalse |
Testo · Testo UTF-8
Stringa messages[].content
| Parametro | Contratto |
|---|---|
Parametrocontent_type | Contrattoapplication/json |
Parametrorequired | Contrattomodel, messages, max_tokens |
Parametrooptional_controls | Contrattostream |
Parametromaterial_types | Contrattotext |
Parametrotext_file_material | ContrattoLeggi il documento UTF-8 effettivo e inserisci il testo nell’ingresso indicato o nella stringa del contenuto del messaggio. |
Ciclo di vita: synchronous_or_streamed
Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.
Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.
| Configurazione | Listino delle tariffe | Token di contesto, più di | Token di contesto, fino al limite incluso | Quantità fatturata | Costo |
|---|---|---|---|---|---|
| ConfigurazioneTariffe di base dei token | Listino delle tariffeTariffa base | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Quantità fatturata— | Costo Input · Token in input $0.006 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazioneFascia 1 di lunghezza della richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di0 | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Quantità fatturata— | Costo Input · Token in input $0.006 / 1K token Output · Token in output $0.03 / 1K token Input · Lettura dalla cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache — / 1K token Input · Scrittura nella cache, 1 ora — / 1K token |
| ConfigurazionePer richiesta | Listino delle tariffe— | Token di contesto, più di— | Token di contesto, fino al limite inclusoNessun limite superiore | Quantità fatturatauna richiesta | Costo Input $0.01 per richiesta |
Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →
{\n "model": "perplexity/sonar-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'perplexity/sonar-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'perplexity/sonar-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.
Conserva tutti i blocchi di contenuto, le firme di ragionamento e gli ID effettivi di utilizzo degli strumenti. Assembla tutti i delta dei blocchi SSE; il primo blocco di testo non è l’uscita completa.
Conserva gli ID e le intestazioni di richiesta/risposta. Non viene fornito alcun URL generico per recuperare un’attività testuale.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Risposta | Condizione | Passaggio successivo |
|---|---|---|
Risposta400 · invalid_request_error | CondizioneCampi obbligatori, rappresentazione del materiale o valore del parametro non validi | Passaggio successivoCorreggi i campi indicati prima di una nuova richiesta di creazione. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro
Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.
Esempio tecnico in inglese
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.