Sonar Reasoning er Perplexitys søkeprofil med utvidet resonnering for spørsmål som krever tolkning av belegg, fremfor et kort, isolert faktum. Produsenten identifiserer den atskilt fra Sonar Reasoning Pro og de andre Sonar-søkeprofilene. Det nyttige resultatet er et tekstsvar knyttet til belegg fra nettkilder, der resonneringen bidrar til å sammenligne materiale og utvikle en konklusjon om det stilte spørsmålet.
Angi emnet, faktaene som skal fastslås, og kriteriene svaret skal bruke. En produktsammenligning kan be om dokumenterte egenskaper og begrensninger som er relevante for én arbeidsflyt. Et spørsmål om en hendelse i utvikling bør identifisere hendelsen, tidsperioden og utfallet som skal bekreftes. Angi den tiltenkte leveransen: en kort forklaring, en tabell med belegg eller en sammenligning organisert rundt beslutningen som skal tas.
Hold innsendt bakgrunnsinformasjon atskilt fra det søket skal fastslå. Hvis en viktig betingelse mangler, ber du om at den forblir åpen i stedet for å fylles ut med en plausibel antakelse. Et avgrenset spørsmål gjør det lettere å undersøke om det innhentede materialet faktisk besvarer det, særlig når flere kilder diskuterer beslektede, men forskjellige tilfeller.
Produsenten beskriver Sonar Reasoning som en del av sin søkefamilie med utvidet resonnering. Bruk det returnerte materialet til å sammenligne alternativer, avklare en tilsynelatende uenighet eller forklare hvorfor en konklusjon følger av belegget. Et resonnerende svar med kildestøtte bør skille mellom det en side sier, og slutningen som trekkes ved å kombinere flere sider.
For et kravspørsmål ber du om hvilken kilde som dokumenterer funksjonen, og om betingelsene samsvarer med den tiltenkte bruken. For et tidsfølsomt faktum beholder du kildens tidsangivelse og konteksten den beskriver hendelsen i. En side som ser relevant ut, kan omtale en tidligere versjon eller et annet tilfelle, så forholdet til spørsmålet er viktigere enn at det bare finnes en kildehenvisning.
Produsentens Sonar-svarflyt knytter et svar til kildehenvisninger. Behold disse referansene sammen med avsnittene de støtter, slik at en annen leser kan undersøke belegget. En sammenligningstabell kan holde elementet, den oppgitte egenskapen, den støttende kilden og betingelsen som fortsatt er uavklart, samlet. Kontroller om det siterte materialet fastslår den nøyaktige verdien eller bare en beslektet påstand.
En nyttig overlevering kan inneholde det opprinnelige spørsmålet, det sammenstilte svaret og kildene som støtter det. Behold viktige navn, tall og skiller mellom kilder når du fører resultatet inn i et ferdig dokument. Hvis svaret lar et avgjørende kriterium forbli uavklart, avgrenser du en oppfølging til dette kriteriet i stedet for å behandle feltet uten støtte som ferdig.
Sonar Reasoning og Reasoning Pro er separat navngitte produsentprofiler. Den senere Agent API har sine egne modeller, verktøyprimitiver og sitt eget forespørselsformat, så disse nyere funksjonene skal ikke behandles som en del av denne opprinnelige profilens egen spesifikasjon. Fortsett fra det faktiske svaret og belegget for det, og behold den valgte profilen og oppgavebetingelsene når du sammenligner resultater. Den praktiske verdien er en etterprøvbar resonneringsleveranse med kildetilknytning for et konkret undersøkelsesspørsmål.
", "aboutText": "Sonar Reasoning er Perplexitys søkeprofil med utvidet resonnering for spørsmål som krever tolkning av belegg, fremfor et kort, isolert faktum. Produsenten identifiserer den atskilt fra Sonar Reasoning Pro og de andre Sonar-søkeprofilene. Det nyttige resultatet er et tekstsvar knyttet til belegg fra nettkilder, der resonneringen bidrar til å sammenligne materiale og utvikle en konklusjon om det stilte spørsmålet.\n\n### Definer undersøkelsesspørsmålet og resultatet\n\nAngi emnet, faktaene som skal fastslås, og kriteriene svaret skal bruke. En produktsammenligning kan be om dokumenterte egenskaper og begrensninger som er relevante for én arbeidsflyt. Et spørsmål om en hendelse i utvikling bør identifisere hendelsen, tidsperioden og utfallet som skal bekreftes. Angi den tiltenkte leveransen: en kort forklaring, en tabell med belegg eller en sammenligning organisert rundt beslutningen som skal tas.\n\nHold innsendt bakgrunnsinformasjon atskilt fra det søket skal fastslå. Hvis en viktig betingelse mangler, ber du om at den forblir åpen i stedet for å fylles ut med en plausibel antakelse. Et avgrenset spørsmål gjør det lettere å undersøke om det innhentede materialet faktisk besvarer det, særlig når flere kilder diskuterer beslektede, men forskjellige tilfeller.\n\n### Kombiner resonnering med kildebelegg\n\nProdusenten beskriver Sonar Reasoning som en del av sin søkefamilie med utvidet resonnering. Bruk det returnerte materialet til å sammenligne alternativer, avklare en tilsynelatende uenighet eller forklare hvorfor en konklusjon følger av belegget. Et resonnerende svar med kildestøtte bør skille mellom det en side sier, og slutningen som trekkes ved å kombinere flere sider.\n\nFor et kravspørsmål ber du om hvilken kilde som dokumenterer funksjonen, og om betingelsene samsvarer med den tiltenkte bruken. For et tidsfølsomt faktum beholder du kildens tidsangivelse og konteksten den beskriver hendelsen i. En side som ser relevant ut, kan omtale en tidligere versjon eller et annet tilfelle, så forholdet til spørsmålet er viktigere enn at det bare finnes en kildehenvisning.\n\n### Behold kildehenvisningene sammen med det ferdige svaret\n\nProdusentens Sonar-svarflyt knytter et svar til kildehenvisninger. Behold disse referansene sammen med avsnittene de støtter, slik at en annen leser kan undersøke belegget. En sammenligningstabell kan holde elementet, den oppgitte egenskapen, den støttende kilden og betingelsen som fortsatt er uavklart, samlet. Kontroller om det siterte materialet fastslår den nøyaktige verdien eller bare en beslektet påstand.\n\nEn nyttig overlevering kan inneholde det opprinnelige spørsmålet, det sammenstilte svaret og kildene som støtter det. Behold viktige navn, tall og skiller mellom kilder når du fører resultatet inn i et ferdig dokument. Hvis svaret lar et avgjørende kriterium forbli uavklart, avgrenser du en oppfølging til dette kriteriet i stedet for å behandle feltet uten støtte som ferdig.\n\n### Hold den navngitte resonneringsprofilen atskilt\n\nSonar Reasoning og Reasoning Pro er separat navngitte produsentprofiler. Den senere Agent API har sine egne modeller, verktøyprimitiver og sitt eget forespørselsformat, så disse nyere funksjonene skal ikke behandles som en del av denne opprinnelige profilens egen spesifikasjon. Fortsett fra det faktiske svaret og belegget for det, og behold den valgte profilen og oppgavebetingelsene når du sammenligner resultater. Den praktiske verdien er en etterprøvbar resonneringsleveranse med kildetilknytning for et konkret undersøkelsesspørsmål.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Teknisk eksempel på engelsk
Research a protocol distinction\n\nFind the IETF HTTP Semantics specification and explain how HEAD differs from GET for response content and metadata. Prepare a small evidence table with official source references, then give one practical use of HEAD. Distinguish what the specification requires from your example and leave any server-specific behavior unresolved.A source-backed comparison table and a clearly labelled application example with citations.Inspect the cited specification sections and check that each claim concerns the actual GET/HEAD distinction.sonar-reasoningSonar Reasoning kombinerer Perplexitys søk med resonnering for kildebaserte spørsmål og sammenligninger. Den gir et tekstsvar knyttet til belegg fra nettet, med det opprinnelige spørsmålet og kildehenvisningene bevart for gjennomgang.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Sonar Reasoning er Perplexitys søkeprofil med utvidet resonnering for spørsmål som krever tolkning av belegg, fremfor et kort, isolert faktum. Produsenten identifiserer den atskilt fra Sonar Reasoning Pro og de andre Sonar-søkeprofilene. Det nyttige resultatet er et tekstsvar knyttet til belegg fra nettkilder, der resonneringen bidrar til å sammenligne materiale og utvikle en konklusjon om det stilte spørsmålet.
Angi emnet, faktaene som skal fastslås, og kriteriene svaret skal bruke. En produktsammenligning kan be om dokumenterte egenskaper og begrensninger som er relevante for én arbeidsflyt. Et spørsmål om en hendelse i utvikling bør identifisere hendelsen, tidsperioden og utfallet som skal bekreftes. Angi den tiltenkte leveransen: en kort forklaring, en tabell med belegg eller en sammenligning organisert rundt beslutningen som skal tas.
Hold innsendt bakgrunnsinformasjon atskilt fra det søket skal fastslå. Hvis en viktig betingelse mangler, ber du om at den forblir åpen i stedet for å fylles ut med en plausibel antakelse. Et avgrenset spørsmål gjør det lettere å undersøke om det innhentede materialet faktisk besvarer det, særlig når flere kilder diskuterer beslektede, men forskjellige tilfeller.
Produsenten beskriver Sonar Reasoning som en del av sin søkefamilie med utvidet resonnering. Bruk det returnerte materialet til å sammenligne alternativer, avklare en tilsynelatende uenighet eller forklare hvorfor en konklusjon følger av belegget. Et resonnerende svar med kildestøtte bør skille mellom det en side sier, og slutningen som trekkes ved å kombinere flere sider.
For et kravspørsmål ber du om hvilken kilde som dokumenterer funksjonen, og om betingelsene samsvarer med den tiltenkte bruken. For et tidsfølsomt faktum beholder du kildens tidsangivelse og konteksten den beskriver hendelsen i. En side som ser relevant ut, kan omtale en tidligere versjon eller et annet tilfelle, så forholdet til spørsmålet er viktigere enn at det bare finnes en kildehenvisning.
Produsentens Sonar-svarflyt knytter et svar til kildehenvisninger. Behold disse referansene sammen med avsnittene de støtter, slik at en annen leser kan undersøke belegget. En sammenligningstabell kan holde elementet, den oppgitte egenskapen, den støttende kilden og betingelsen som fortsatt er uavklart, samlet. Kontroller om det siterte materialet fastslår den nøyaktige verdien eller bare en beslektet påstand.
En nyttig overlevering kan inneholde det opprinnelige spørsmålet, det sammenstilte svaret og kildene som støtter det. Behold viktige navn, tall og skiller mellom kilder når du fører resultatet inn i et ferdig dokument. Hvis svaret lar et avgjørende kriterium forbli uavklart, avgrenser du en oppfølging til dette kriteriet i stedet for å behandle feltet uten støtte som ferdig.
Sonar Reasoning og Reasoning Pro er separat navngitte produsentprofiler. Den senere Agent API har sine egne modeller, verktøyprimitiver og sitt eget forespørselsformat, så disse nyere funksjonene skal ikke behandles som en del av denne opprinnelige profilens egen spesifikasjon. Fortsett fra det faktiske svaret og belegget for det, og behold den valgte profilen og oppgavebetingelsene når du sammenligner resultater. Den praktiske verdien er en etterprøvbar resonneringsleveranse med kildetilknytning for et konkret undersøkelsesspørsmål.
POST /v1/chat/completionstexttext| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser sonar-reasoning | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Eksempler: system, user, assistant, tool, function Vilkår: Disse rollene representeres eksplisitt av kompatibilitetstyper i kildekoden; det eksakte rollesettet for modellen er fortsatt modellspesifikt. Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].tool_call_id | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: role=tool; bruk faktisk returnert ID | Standard— |
Feltmessages[].name | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_content | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Send den faktisk returnerte resonneringen tilbake der denne modellen bruker den | Standard— |
Feltmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmax_completion_tokens | Typeinteger | KravValgfritt | Verdier & grenser Minimum: 1 Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Feltstream_options.include_usage | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttemperature | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttop_p | Typenumber | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltstop | Typestring|string[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools | Typefunction_tool[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].type | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser function Avhenger av modellen | Standard— |
Felttools[].function.name | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser Gjelder når: funksjonsverktøy oppgitt | Standard— |
Felttools[].function.description | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttools[].function.parameters | TypeJSON_schema | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standard— |
Felttool_choice | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltparallel_tool_calls | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltresponse_format | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning_effort | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltreasoning | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltservice_tier | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltinstructions | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Kompatibilitetsfelt | Standard— |
Feltfunctions | Typefunction[] | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltfunction_call | Typestring|object | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltprompt_cache_options | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
Feltmodalities | Typestring[] | KravValgfritt | Verdier & grenser text | Standard— |
Feltprovider | Typeobject | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: provider.options avvises på denne Ultra-tekstruten | Standard— |
Feltcache_control.ttl | Typestring | KravValgfritt | Verdier & grenser Vilkår: 1h avvises på faktiske steder for mellomlagring av ledetekster | Standard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametermessages | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
Parameterfile_material | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
Parameteroptional_controls | Avtalestream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalemodellspesifikt; brukerens funksjonsverktøy skiller seg fra driftede verktøy |
Parameteroutput_modalities | Avtaletext |
Parameterhosted_operations | Avtalefalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalenull |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Send eksakt modell-ID sammen med messages.
Kontekstlengde er ikke en outputgrense.
En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding.
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Faktureringsmengde | Kostnad |
|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Faktureringsmengde— | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.0044 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0176 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonPer forespørsel | Prisplan— | Faktureringsmengdeén forespørsel | Kostnad Inndata $0.01 per forespørsel |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "sonar-reasoning", "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='sonar-reasoning',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='sonar-reasoning',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 eller SSE
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltchoices[].index | Typeinteger |
Feltchoices[].message.content | Typestring|null |
Feltchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Feltchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Feltchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Feltchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot Ultra sonar-reasoning
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
sonar-reasoningSonar Reasoning kombinerer Perplexitys søk med resonnering for kildebaserte spørsmål og sammenligninger. Den gir et tekstsvar knyttet til belegg fra nettet, med det opprinnelige spørsmålet og kildehenvisningene bevart for gjennomgang.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Sonar Reasoning er Perplexitys søkeprofil med utvidet resonnering for spørsmål som krever tolkning av belegg, fremfor et kort, isolert faktum. Produsenten identifiserer den atskilt fra Sonar Reasoning Pro og de andre Sonar-søkeprofilene. Det nyttige resultatet er et tekstsvar knyttet til belegg fra nettkilder, der resonneringen bidrar til å sammenligne materiale og utvikle en konklusjon om det stilte spørsmålet.
Angi emnet, faktaene som skal fastslås, og kriteriene svaret skal bruke. En produktsammenligning kan be om dokumenterte egenskaper og begrensninger som er relevante for én arbeidsflyt. Et spørsmål om en hendelse i utvikling bør identifisere hendelsen, tidsperioden og utfallet som skal bekreftes. Angi den tiltenkte leveransen: en kort forklaring, en tabell med belegg eller en sammenligning organisert rundt beslutningen som skal tas.
Hold innsendt bakgrunnsinformasjon atskilt fra det søket skal fastslå. Hvis en viktig betingelse mangler, ber du om at den forblir åpen i stedet for å fylles ut med en plausibel antakelse. Et avgrenset spørsmål gjør det lettere å undersøke om det innhentede materialet faktisk besvarer det, særlig når flere kilder diskuterer beslektede, men forskjellige tilfeller.
Produsenten beskriver Sonar Reasoning som en del av sin søkefamilie med utvidet resonnering. Bruk det returnerte materialet til å sammenligne alternativer, avklare en tilsynelatende uenighet eller forklare hvorfor en konklusjon følger av belegget. Et resonnerende svar med kildestøtte bør skille mellom det en side sier, og slutningen som trekkes ved å kombinere flere sider.
For et kravspørsmål ber du om hvilken kilde som dokumenterer funksjonen, og om betingelsene samsvarer med den tiltenkte bruken. For et tidsfølsomt faktum beholder du kildens tidsangivelse og konteksten den beskriver hendelsen i. En side som ser relevant ut, kan omtale en tidligere versjon eller et annet tilfelle, så forholdet til spørsmålet er viktigere enn at det bare finnes en kildehenvisning.
Produsentens Sonar-svarflyt knytter et svar til kildehenvisninger. Behold disse referansene sammen med avsnittene de støtter, slik at en annen leser kan undersøke belegget. En sammenligningstabell kan holde elementet, den oppgitte egenskapen, den støttende kilden og betingelsen som fortsatt er uavklart, samlet. Kontroller om det siterte materialet fastslår den nøyaktige verdien eller bare en beslektet påstand.
En nyttig overlevering kan inneholde det opprinnelige spørsmålet, det sammenstilte svaret og kildene som støtter det. Behold viktige navn, tall og skiller mellom kilder når du fører resultatet inn i et ferdig dokument. Hvis svaret lar et avgjørende kriterium forbli uavklart, avgrenser du en oppfølging til dette kriteriet i stedet for å behandle feltet uten støtte som ferdig.
Sonar Reasoning og Reasoning Pro er separat navngitte produsentprofiler. Den senere Agent API har sine egne modeller, verktøyprimitiver og sitt eget forespørselsformat, så disse nyere funksjonene skal ikke behandles som en del av denne opprinnelige profilens egen spesifikasjon. Fortsett fra det faktiske svaret og belegget for det, og behold den valgte profilen og oppgavebetingelsene når du sammenligner resultater. Den praktiske verdien er en etterprøvbar resonneringsleveranse med kildetilknytning for et konkret undersøkelsesspørsmål.
POST /v1/messagestextjson, sse| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser sonar-reasoning | Standard— |
Feltmessages | Typemessage[] | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmessages[].role | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
Feltmessages[].content | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltmax_tokens | Typeinteger | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
Feltstream | Typeboolean | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content-streng
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalestream |
Parametermaterial_types | Avtaletext |
Parametertext_file_material | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. |
Livssyklus: synchronous_or_streamed
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Faktureringsmengde | Kostnad |
|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Faktureringsmengde— | Kostnad Inndata · Inngående tokener $0.0044 / 1K tokener Utdata · Utgående tokener $0.0176 / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer $0 / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| KonfigurasjonPer forespørsel | Prisplan— | Faktureringsmengdeén forespørsel | Kostnad Inndata $0.01 per forespørsel |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
{\n "model": "sonar-reasoning",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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', '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', '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 eller SSE
Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet.
Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis.
| Felt | Type |
|---|---|
Feltid | Typestring |
Feltmodel | Typestring |
Feltcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Feltstop_reason | Typestring|null |
Feltusage | Typeobject |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. |
Ailoot Ultra sonar-reasoning
Bruk metodestiene som vises ovenfor.
Teknisk eksempel på engelsk
Research a protocol distinction\n\nFind the IETF HTTP Semantics specification and explain how HEAD differs from GET for response content and metadata. Prepare a small evidence table with official source references, then give one practical use of HEAD. Distinguish what the specification requires from your example and leave any server-specific behavior unresolved.A source-backed comparison table and a clearly labelled application example with citations.Inspect the cited specification sections and check that each claim concerns the actual GET/HEAD distinction.