Sonar Pro は、最新情報が必要な調査の質問や情報検索に対応する、Perplexity の高度な Sonar モデルです。開発元は、日常的な調査や軽度の複数段階の調査に適すると説明しています。質問のために集めた情報に基づくテキスト回答を生成し、Pro Search モードや Sonar Deep Research とは区別されます。
調査によってどの判断を支えたいかを軸に、依頼を準備してください。組織、製品、対象を正確に名指しし、期間、場所、比較基準を示します。製品調査では、文書化された機能、利用に影響する条件、それぞれの結果を裏付ける根拠を求めてください。出力は、比較メモ、要件確認、簡潔なブリーフィングとして使えます。
複数の資料が同じ対象を説明している場合は、一つの裏付けのない結論にまとめず、各資料の記述を比較するよう求めてください。どの資料が元の仕様や発表で、どれが解釈なのか、それらの記述が同じ版に適用されるかを特定します。主張とその裏付けごとに整理された結果は、一般的な概説よりも確認・更新しやすくなります。
追加質問では、調査対象を未解決の条件に絞り込めます。たとえば機能比較の後で、どの要件が選択を変えるか、特定のワークフローにはどの例外が関係するかを尋ねられます。それまでの調査結果と新しい制約を含め、モデルが次の回答に必要な背景を持てるようにしてください。短く明確な追加質問は、最初の広い質問を繰り返すより調査を有用にできます。
Sonar ファミリーは、回答生成とウェブ検索を組み合わせます。開発元が文書化した Sonar のレスポンスでは、回答が引用情報および検索結果情報から分けられています。アプリケーションで調査結果を提示する際も、その関係を保ってください。読み手に見せる文章は、裏付けとなる結果につながり、出典の説明を確認できる必要があります。
最終的なブリーフィングでは、回答、重要な主張の根拠、残る不確実性の短い一覧を求めてください。質問が別のシステムの変更につながる場合は、調査をその判断の準備に使います。実行や非公開情報へのアクセスは、周辺アプリケーションが提供します。
", "aboutText": "Sonar Pro は、最新情報が必要な調査の質問や情報検索に対応する、Perplexity の高度な Sonar モデルです。開発元は、日常的な調査や軽度の複数段階の調査に適すると説明しています。質問のために集めた情報に基づくテキスト回答を生成し、Pro Search モードや Sonar Deep Research とは区別されます。\n\n調査によってどの判断を支えたいかを軸に、依頼を準備してください。組織、製品、対象を正確に名指しし、期間、場所、比較基準を示します。製品調査では、文書化された機能、利用に影響する条件、それぞれの結果を裏付ける根拠を求めてください。出力は、比較メモ、要件確認、簡潔なブリーフィングとして使えます。\n\n複数の資料が同じ対象を説明している場合は、一つの裏付けのない結論にまとめず、各資料の記述を比較するよう求めてください。どの資料が元の仕様や発表で、どれが解釈なのか、それらの記述が同じ版に適用されるかを特定します。主張とその裏付けごとに整理された結果は、一般的な概説よりも確認・更新しやすくなります。\n\n追加質問では、調査対象を未解決の条件に絞り込めます。たとえば機能比較の後で、どの要件が選択を変えるか、特定のワークフローにはどの例外が関係するかを尋ねられます。それまでの調査結果と新しい制約を含め、モデルが次の回答に必要な背景を持てるようにしてください。短く明確な追加質問は、最初の広い質問を繰り返すより調査を有用にできます。\n\nSonar ファミリーは、回答生成とウェブ検索を組み合わせます。開発元が文書化した Sonar のレスポンスでは、回答が引用情報および検索結果情報から分けられています。アプリケーションで調査結果を提示する際も、その関係を保ってください。読み手に見せる文章は、裏付けとなる結果につながり、出典の説明を確認できる必要があります。\n\n最終的なブリーフィングでは、回答、重要な主張の根拠、残る不確実性の短い一覧を求めてください。質問が別のシステムの変更につながる場合は、調査をその判断の準備に使います。実行や非公開情報へのアクセスは、周辺アプリケーションが提供します。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英語の技術例
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-proPerplexity の Sonar Pro は、ウェブ情報と出典に裏付けられた統合を使って調査の質問に答えます。日常的な調査から、より込み入った情報検索までを対象とし、追加質問によって調査を絞り込めます。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Sonar Pro は、最新情報が必要な調査の質問や情報検索に対応する、Perplexity の高度な Sonar モデルです。開発元は、日常的な調査や軽度の複数段階の調査に適すると説明しています。質問のために集めた情報に基づくテキスト回答を生成し、Pro Search モードや Sonar Deep Research とは区別されます。
調査によってどの判断を支えたいかを軸に、依頼を準備してください。組織、製品、対象を正確に名指しし、期間、場所、比較基準を示します。製品調査では、文書化された機能、利用に影響する条件、それぞれの結果を裏付ける根拠を求めてください。出力は、比較メモ、要件確認、簡潔なブリーフィングとして使えます。
複数の資料が同じ対象を説明している場合は、一つの裏付けのない結論にまとめず、各資料の記述を比較するよう求めてください。どの資料が元の仕様や発表で、どれが解釈なのか、それらの記述が同じ版に適用されるかを特定します。主張とその裏付けごとに整理された結果は、一般的な概説よりも確認・更新しやすくなります。
追加質問では、調査対象を未解決の条件に絞り込めます。たとえば機能比較の後で、どの要件が選択を変えるか、特定のワークフローにはどの例外が関係するかを尋ねられます。それまでの調査結果と新しい制約を含め、モデルが次の回答に必要な背景を持てるようにしてください。短く明確な追加質問は、最初の広い質問を繰り返すより調査を有用にできます。
Sonar ファミリーは、回答生成とウェブ検索を組み合わせます。開発元が文書化した Sonar のレスポンスでは、回答が引用情報および検索結果情報から分けられています。アプリケーションで調査結果を提示する際も、その関係を保ってください。読み手に見せる文章は、裏付けとなる結果につながり、出典の説明を確認できる必要があります。
最終的なブリーフィングでは、回答、重要な主張の根拠、残る不確実性の短い一覧を求めてください。質問が別のシステムの変更につながる場合は、調査をその判断の準備に使います。実行や非公開情報へのアクセスは、周辺アプリケーションが提供します。
POST /v1/chat/completionstexttext| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 perplexity/sonar-pro | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string|content_part[]|null | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_calls | 種類tool_call[] | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].tool_call_id | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください | デフォルト— |
フィールドmessages[].name | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_content | 種類string | 要件任意 | 値と制限 適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください | デフォルト— |
フィールドmessages[].reasoning_details | 種類object|array | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmax_completion_tokens | 種類integer | 要件任意 | 値と制限 最小値: 1 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
フィールドstream_options.include_usage | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtemperature | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtop_p | 種類number | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドstop | 種類string|string[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools | 種類function_tool[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].type | 種類string | 要件任意 | 値と制限 function モデルによる | デフォルト— |
フィールドtools[].function.name | 種類string | 要件必須 | 値と制限 適用条件: 関数ツールの指定あり | デフォルト— |
フィールドtools[].function.description | 種類string | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtools[].function.parameters | 種類JSON_schema | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドtool_choice | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドparallel_tool_calls | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドresponse_format | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning_effort | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドreasoning | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドservice_tier | 種類string | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドinstructions | 種類string | 要件任意 | 値と制限 互換性用のフィールド | デフォルト— |
フィールドfunctions | 種類function[] | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドfunction_call | 種類string|object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドprompt_cache_options | 種類object | 要件任意 | 値と制限 モデルによる | デフォルト— |
フィールドmodalities | 種類string[] | 要件任意 | 値と制限 text | デフォルト— |
フィールドprovider | 種類object | 要件任意 | 値と制限 条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます | デフォルト— |
フィールドcache_control.ttl | 種類string | 要件任意 | 値と制限 条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます | デフォルト— |
テキスト · UTF8テキスト
messages[].content
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータmessages | 仕様role/content形式のメッセージ配列 |
パラメータfile_material | 仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません |
パラメータoptional_controls | 仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
パラメータcontrol_scope | 仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります |
パラメータoutput_modalities | 仕様text |
パラメータhosted_operations | 仕様false |
パラメータmultimodal_input_binding | 仕様null |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。
コンテキスト長は出力上限ではありません。
テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 課金数量 | 料金 |
|---|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 課金数量— | 料金 入力 · 入力トークン $0.006 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 課金数量— | 料金 入力 · 入力トークン $0.006 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエストごと | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 課金数量リクエスト1件 | 料金 入力 $0.01 リクエストあたり |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
set -eu\n: "${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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべての選択肢と、その内容・ツール呼び出し・推論を保持してください。SSEでは選択肢／ツールのインデックスごとに差分を組み立て、最終的な終了理由と使用量を残します。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドchoices[].index | 種類integer |
フィールドchoices[].message.content | 種類string|null |
フィールドchoices[].message.tool_calls | 種類tool_call[] |
フィールドchoices[].message.reasoning_content | 種類string |
フィールドchoices[].message.reasoning_details | 種類object|array |
フィールドchoices[].finish_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
perplexity/sonar-proPerplexity の Sonar Pro は、ウェブ情報と出典に裏付けられた統合を使って調査の質問に答えます。日常的な調査から、より込み入った情報検索までを対象とし、追加質問によって調査を絞り込めます。
この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。
Sonar Pro は、最新情報が必要な調査の質問や情報検索に対応する、Perplexity の高度な Sonar モデルです。開発元は、日常的な調査や軽度の複数段階の調査に適すると説明しています。質問のために集めた情報に基づくテキスト回答を生成し、Pro Search モードや Sonar Deep Research とは区別されます。
調査によってどの判断を支えたいかを軸に、依頼を準備してください。組織、製品、対象を正確に名指しし、期間、場所、比較基準を示します。製品調査では、文書化された機能、利用に影響する条件、それぞれの結果を裏付ける根拠を求めてください。出力は、比較メモ、要件確認、簡潔なブリーフィングとして使えます。
複数の資料が同じ対象を説明している場合は、一つの裏付けのない結論にまとめず、各資料の記述を比較するよう求めてください。どの資料が元の仕様や発表で、どれが解釈なのか、それらの記述が同じ版に適用されるかを特定します。主張とその裏付けごとに整理された結果は、一般的な概説よりも確認・更新しやすくなります。
追加質問では、調査対象を未解決の条件に絞り込めます。たとえば機能比較の後で、どの要件が選択を変えるか、特定のワークフローにはどの例外が関係するかを尋ねられます。それまでの調査結果と新しい制約を含め、モデルが次の回答に必要な背景を持てるようにしてください。短く明確な追加質問は、最初の広い質問を繰り返すより調査を有用にできます。
Sonar ファミリーは、回答生成とウェブ検索を組み合わせます。開発元が文書化した Sonar のレスポンスでは、回答が引用情報および検索結果情報から分けられています。アプリケーションで調査結果を提示する際も、その関係を保ってください。読み手に見せる文章は、裏付けとなる結果につながり、出典の説明を確認できる必要があります。
最終的なブリーフィングでは、回答、重要な主張の根拠、残る不確実性の短い一覧を求めてください。質問が別のシステムの変更につながる場合は、調査をその判断の準備に使います。実行や非公開情報へのアクセスは、周辺アプリケーションが提供します。
POST /v1/messagestextjson, sse| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
|---|---|---|---|---|
フィールドmodel | 種類string | 要件必須 | 値と制限 perplexity/sonar-pro | デフォルト— |
フィールドmessages | 種類message[] | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmessages[].role | 種類string | 要件必須 | 値と制限 user, assistant | デフォルト— |
フィールドmessages[].content | 種類string | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドmax_tokens | 種類integer | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
フィールドstream | 種類boolean | 要件任意 | 値と制限 | デフォルトfalse |
テキスト · UTF-8テキスト
messages[].contentの文字列
| パラメータ | 仕様 |
|---|---|
パラメータcontent_type | 仕様application/json |
パラメータrequired | 仕様model, messages, max_tokens |
パラメータoptional_controls | 仕様stream |
パラメータmaterial_types | 仕様text |
パラメータtext_file_material | 仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。 |
ライフサイクル: synchronous_or_streamed
料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。
各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。
| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 課金数量 | 料金 |
|---|---|---|---|---|---|
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 課金数量— | 料金 入力 · 入力トークン $0.006 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 課金数量— | 料金 入力 · 入力トークン $0.006 / 1K トークン 出力 · 出力トークン $0.03 / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン |
| 設定リクエストごと | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 課金数量リクエスト1件 | 料金 入力 $0.01 リクエストあたり |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
{\n "model": "perplexity/sonar-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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またはSSE
返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。
すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。
リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。
| フィールド | 種類 |
|---|---|
フィールドid | 種類string |
フィールドmodel | 種類string |
フィールドcontent[] | 種類text|thinking|tool_use|other content block |
フィールドstop_reason | 種類string|null |
フィールドusage | 種類object |
| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
|---|---|---|
レスポンス400 · invalid_request_error | 条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です | 次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。 |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro
上記に表示されたメソッドパスを使用してください。
英語の技術例
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.