Sonar Reasoning Pro is de op redeneren gerichte Sonar-keuze van Perplexity voor onderzoeksvragen met meerdere afhankelijke stappen. De fabrikant positioneert het voor browsen in meerdere opeenvolgende stappen en het samenbrengen van informatie uit talrijke bronnen. Het resultaat is een onderzocht tekstantwoord dat het opgehaalde bewijsmateriaal aan het op te lossen probleem koppelt.
Gebruik deze keuze wanneer een feit vinden slechts het eerste deel van de opdracht is. Een vraag kan vereisen dat de relevante regel wordt gevonden, het bewijsmateriaal voor een uitzondering wordt opgespoord en vervolgens wordt bepaald hoe die onderdelen de conclusie veranderen. Vermeld die keten in de taak, zodat het antwoord het verband tussen de bevindingen behandelt in plaats van losse zoeksamenvattingen te presenteren.
Geef voor een technisch onderzoek het exacte product of onderdeel, het waargenomen gedrag en de omstandigheden waarin het optreedt mee. Vraag om de documentatie die het gedrag verklaart, concurrerende verklaringen en het bewijsmateriaal dat die van elkaar onderscheidt. Een bruikbaar resultaat maakt onderscheid tussen wat een bron vermeldt, wat het model afleidt en wat nog een waarneming vanuit de toepassing vereist.
Leg voor een onderzoeksvergelijking de gemeenschappelijke criteria vast voordat je het model informatie laat verzamelen. Vergelijk alternatieven bijvoorbeeld op hetzelfde gedocumenteerde kenmerk, dezelfde beperking en dezelfde implementatievoorwaarde. Vraag om een tabel met bewijsmateriaal gevolgd door de conclusie, waarbij meningsverschillen tussen bronnen zichtbaar blijven. Zo is een antwoord op basis van meerdere bronnen bruikbaar als beslisnota of als vertrekpunt voor verder onderzoek.
Een vervolgvraag moet het oorspronkelijke doel behouden en de nieuwe randvoorwaarde benoemen. Als een zoekopdracht één deel van het probleem oplost maar een ander deel onzeker laat, vraag de volgende beurt dan om zich op die onopgeloste afhankelijkheid te richten. Houd de relevante eerdere bevindingen beschikbaar, zodat de redenering voortbouwt op het al verzamelde bewijsmateriaal.
Redeneren over opgehaalde informatie en een externe actie uitvoeren zijn afzonderlijke stappen van de toepassing. Het model kan het onderzoeksresultaat uitleggen of een volgende stap voorstellen; de toepassing levert eventuele privégegevens aan, voert haar eigen tools uit en geeft waarnemingen terug wanneer die nodig zijn. Zo blijft het uiteindelijke antwoord verbonden met het werkelijke bewijsmateriaal voor de taak.
", "aboutText": "Sonar Reasoning Pro is de op redeneren gerichte Sonar-keuze van Perplexity voor onderzoeksvragen met meerdere afhankelijke stappen. De fabrikant positioneert het voor browsen in meerdere opeenvolgende stappen en het samenbrengen van informatie uit talrijke bronnen. Het resultaat is een onderzocht tekstantwoord dat het opgehaalde bewijsmateriaal aan het op te lossen probleem koppelt.\n\nGebruik deze keuze wanneer een feit vinden slechts het eerste deel van de opdracht is. Een vraag kan vereisen dat de relevante regel wordt gevonden, het bewijsmateriaal voor een uitzondering wordt opgespoord en vervolgens wordt bepaald hoe die onderdelen de conclusie veranderen. Vermeld die keten in de taak, zodat het antwoord het verband tussen de bevindingen behandelt in plaats van losse zoeksamenvattingen te presenteren.\n\nGeef voor een technisch onderzoek het exacte product of onderdeel, het waargenomen gedrag en de omstandigheden waarin het optreedt mee. Vraag om de documentatie die het gedrag verklaart, concurrerende verklaringen en het bewijsmateriaal dat die van elkaar onderscheidt. Een bruikbaar resultaat maakt onderscheid tussen wat een bron vermeldt, wat het model afleidt en wat nog een waarneming vanuit de toepassing vereist.\n\nLeg voor een onderzoeksvergelijking de gemeenschappelijke criteria vast voordat je het model informatie laat verzamelen. Vergelijk alternatieven bijvoorbeeld op hetzelfde gedocumenteerde kenmerk, dezelfde beperking en dezelfde implementatievoorwaarde. Vraag om een tabel met bewijsmateriaal gevolgd door de conclusie, waarbij meningsverschillen tussen bronnen zichtbaar blijven. Zo is een antwoord op basis van meerdere bronnen bruikbaar als beslisnota of als vertrekpunt voor verder onderzoek.\n\nEen vervolgvraag moet het oorspronkelijke doel behouden en de nieuwe randvoorwaarde benoemen. Als een zoekopdracht één deel van het probleem oplost maar een ander deel onzeker laat, vraag de volgende beurt dan om zich op die onopgeloste afhankelijkheid te richten. Houd de relevante eerdere bevindingen beschikbaar, zodat de redenering voortbouwt op het al verzamelde bewijsmateriaal.\n\nRedeneren over opgehaalde informatie en een externe actie uitvoeren zijn afzonderlijke stappen van de toepassing. Het model kan het onderzoeksresultaat uitleggen of een volgende stap voorstellen; de toepassing levert eventuele privégegevens aan, voert haar eigen tools uit en geeft waarnemingen terug wanneer die nodig zijn. Zo blijft het uiteindelijke antwoord verbonden met het werkelijke bewijsmateriaal voor de taak.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
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 van Perplexity is gericht op vragen die redenering over meerdere zoekopdrachten en bronnen vereisen. Het ondersteunt onderzoek in meerdere opeenvolgende stappen en het samenbrengen van bewijsmateriaal, en levert een antwoord dat de bevindingen aan de vraag koppelt.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Sonar Reasoning Pro is de op redeneren gerichte Sonar-keuze van Perplexity voor onderzoeksvragen met meerdere afhankelijke stappen. De fabrikant positioneert het voor browsen in meerdere opeenvolgende stappen en het samenbrengen van informatie uit talrijke bronnen. Het resultaat is een onderzocht tekstantwoord dat het opgehaalde bewijsmateriaal aan het op te lossen probleem koppelt.
Gebruik deze keuze wanneer een feit vinden slechts het eerste deel van de opdracht is. Een vraag kan vereisen dat de relevante regel wordt gevonden, het bewijsmateriaal voor een uitzondering wordt opgespoord en vervolgens wordt bepaald hoe die onderdelen de conclusie veranderen. Vermeld die keten in de taak, zodat het antwoord het verband tussen de bevindingen behandelt in plaats van losse zoeksamenvattingen te presenteren.
Geef voor een technisch onderzoek het exacte product of onderdeel, het waargenomen gedrag en de omstandigheden waarin het optreedt mee. Vraag om de documentatie die het gedrag verklaart, concurrerende verklaringen en het bewijsmateriaal dat die van elkaar onderscheidt. Een bruikbaar resultaat maakt onderscheid tussen wat een bron vermeldt, wat het model afleidt en wat nog een waarneming vanuit de toepassing vereist.
Leg voor een onderzoeksvergelijking de gemeenschappelijke criteria vast voordat je het model informatie laat verzamelen. Vergelijk alternatieven bijvoorbeeld op hetzelfde gedocumenteerde kenmerk, dezelfde beperking en dezelfde implementatievoorwaarde. Vraag om een tabel met bewijsmateriaal gevolgd door de conclusie, waarbij meningsverschillen tussen bronnen zichtbaar blijven. Zo is een antwoord op basis van meerdere bronnen bruikbaar als beslisnota of als vertrekpunt voor verder onderzoek.
Een vervolgvraag moet het oorspronkelijke doel behouden en de nieuwe randvoorwaarde benoemen. Als een zoekopdracht één deel van het probleem oplost maar een ander deel onzeker laat, vraag de volgende beurt dan om zich op die onopgeloste afhankelijkheid te richten. Houd de relevante eerdere bevindingen beschikbaar, zodat de redenering voortbouwt op het al verzamelde bewijsmateriaal.
Redeneren over opgehaalde informatie en een externe actie uitvoeren zijn afzonderlijke stappen van de toepassing. Het model kan het onderzoeksresultaat uitleggen of een volgende stap voorstellen; de toepassing levert eventuele privégegevens aan, voert haar eigen tools uit en geeft waarnemingen terug wanneer die nodig zijn. Zo blijft het uiteindelijke antwoord verbonden met het werkelijke bewijsmateriaal voor de taak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten perplexity/sonar-reasoning-pro | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Gefactureerde hoeveelheid | Kosten |
|---|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheid— | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.016 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheid— | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.016 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratiePer aanvraag | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheidéén verzoek | Kosten Invoer $0.01 per verzoek |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
perplexity/sonar-reasoning-proSonar Reasoning Pro van Perplexity is gericht op vragen die redenering over meerdere zoekopdrachten en bronnen vereisen. Het ondersteunt onderzoek in meerdere opeenvolgende stappen en het samenbrengen van bewijsmateriaal, en levert een antwoord dat de bevindingen aan de vraag koppelt.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Sonar Reasoning Pro is de op redeneren gerichte Sonar-keuze van Perplexity voor onderzoeksvragen met meerdere afhankelijke stappen. De fabrikant positioneert het voor browsen in meerdere opeenvolgende stappen en het samenbrengen van informatie uit talrijke bronnen. Het resultaat is een onderzocht tekstantwoord dat het opgehaalde bewijsmateriaal aan het op te lossen probleem koppelt.
Gebruik deze keuze wanneer een feit vinden slechts het eerste deel van de opdracht is. Een vraag kan vereisen dat de relevante regel wordt gevonden, het bewijsmateriaal voor een uitzondering wordt opgespoord en vervolgens wordt bepaald hoe die onderdelen de conclusie veranderen. Vermeld die keten in de taak, zodat het antwoord het verband tussen de bevindingen behandelt in plaats van losse zoeksamenvattingen te presenteren.
Geef voor een technisch onderzoek het exacte product of onderdeel, het waargenomen gedrag en de omstandigheden waarin het optreedt mee. Vraag om de documentatie die het gedrag verklaart, concurrerende verklaringen en het bewijsmateriaal dat die van elkaar onderscheidt. Een bruikbaar resultaat maakt onderscheid tussen wat een bron vermeldt, wat het model afleidt en wat nog een waarneming vanuit de toepassing vereist.
Leg voor een onderzoeksvergelijking de gemeenschappelijke criteria vast voordat je het model informatie laat verzamelen. Vergelijk alternatieven bijvoorbeeld op hetzelfde gedocumenteerde kenmerk, dezelfde beperking en dezelfde implementatievoorwaarde. Vraag om een tabel met bewijsmateriaal gevolgd door de conclusie, waarbij meningsverschillen tussen bronnen zichtbaar blijven. Zo is een antwoord op basis van meerdere bronnen bruikbaar als beslisnota of als vertrekpunt voor verder onderzoek.
Een vervolgvraag moet het oorspronkelijke doel behouden en de nieuwe randvoorwaarde benoemen. Als een zoekopdracht één deel van het probleem oplost maar een ander deel onzeker laat, vraag de volgende beurt dan om zich op die onopgeloste afhankelijkheid te richten. Houd de relevante eerdere bevindingen beschikbaar, zodat de redenering voortbouwt op het al verzamelde bewijsmateriaal.
Redeneren over opgehaalde informatie en een externe actie uitvoeren zijn afzonderlijke stappen van de toepassing. Het model kan het onderzoeksresultaat uitleggen of een volgende stap voorstellen; de toepassing levert eventuele privégegevens aan, voert haar eigen tools uit en geeft waarnemingen terug wanneer die nodig zijn. Zo blijft het uiteindelijke antwoord verbonden met het werkelijke bewijsmateriaal voor de taak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten perplexity/sonar-reasoning-pro | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Gefactureerde hoeveelheid | Kosten |
|---|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheid— | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.016 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheid— | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.016 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratiePer aanvraag | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheidéén verzoek | Kosten Invoer $0.01 per verzoek |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "perplexity/sonar-reasoning-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
sonar-reasoning-proSonar Reasoning Pro van Perplexity is gericht op vragen die redenering over meerdere zoekopdrachten en bronnen vereisen. Het ondersteunt onderzoek in meerdere opeenvolgende stappen en het samenbrengen van bewijsmateriaal, en levert een antwoord dat de bevindingen aan de vraag koppelt.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Sonar Reasoning Pro is de op redeneren gerichte Sonar-keuze van Perplexity voor onderzoeksvragen met meerdere afhankelijke stappen. De fabrikant positioneert het voor browsen in meerdere opeenvolgende stappen en het samenbrengen van informatie uit talrijke bronnen. Het resultaat is een onderzocht tekstantwoord dat het opgehaalde bewijsmateriaal aan het op te lossen probleem koppelt.
Gebruik deze keuze wanneer een feit vinden slechts het eerste deel van de opdracht is. Een vraag kan vereisen dat de relevante regel wordt gevonden, het bewijsmateriaal voor een uitzondering wordt opgespoord en vervolgens wordt bepaald hoe die onderdelen de conclusie veranderen. Vermeld die keten in de taak, zodat het antwoord het verband tussen de bevindingen behandelt in plaats van losse zoeksamenvattingen te presenteren.
Geef voor een technisch onderzoek het exacte product of onderdeel, het waargenomen gedrag en de omstandigheden waarin het optreedt mee. Vraag om de documentatie die het gedrag verklaart, concurrerende verklaringen en het bewijsmateriaal dat die van elkaar onderscheidt. Een bruikbaar resultaat maakt onderscheid tussen wat een bron vermeldt, wat het model afleidt en wat nog een waarneming vanuit de toepassing vereist.
Leg voor een onderzoeksvergelijking de gemeenschappelijke criteria vast voordat je het model informatie laat verzamelen. Vergelijk alternatieven bijvoorbeeld op hetzelfde gedocumenteerde kenmerk, dezelfde beperking en dezelfde implementatievoorwaarde. Vraag om een tabel met bewijsmateriaal gevolgd door de conclusie, waarbij meningsverschillen tussen bronnen zichtbaar blijven. Zo is een antwoord op basis van meerdere bronnen bruikbaar als beslisnota of als vertrekpunt voor verder onderzoek.
Een vervolgvraag moet het oorspronkelijke doel behouden en de nieuwe randvoorwaarde benoemen. Als een zoekopdracht één deel van het probleem oplost maar een ander deel onzeker laat, vraag de volgende beurt dan om zich op die onopgeloste afhankelijkheid te richten. Houd de relevante eerdere bevindingen beschikbaar, zodat de redenering voortbouwt op het al verzamelde bewijsmateriaal.
Redeneren over opgehaalde informatie en een externe actie uitvoeren zijn afzonderlijke stappen van de toepassing. Het model kan het onderzoeksresultaat uitleggen of een volgende stap voorstellen; de toepassing levert eventuele privégegevens aan, voert haar eigen tools uit en geeft waarnemingen terug wanneer die nodig zijn. Zo blijft het uiteindelijke antwoord verbonden met het werkelijke bewijsmateriaal voor de taak.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten sonar-reasoning-pro | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Tekstgesprek | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametercontrol_scope | ContractTekstgesprek; stream is een booleaanse waarde en is standaard false. |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Contractnull |
Methodealiasnamen: /chat/completions
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Stuur het exacte model-ID mee met messages.
Contextlengte is geen uitvoerlimiet.
Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Gefactureerde hoeveelheid | Kosten |
|---|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheid— | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.016 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheid— | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.016 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratiePer aanvraag | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheidéén verzoek | Kosten Invoer $0.01 per verzoek |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
sonar-reasoning-proSonar Reasoning Pro van Perplexity is gericht op vragen die redenering over meerdere zoekopdrachten en bronnen vereisen. Het ondersteunt onderzoek in meerdere opeenvolgende stappen en het samenbrengen van bewijsmateriaal, en levert een antwoord dat de bevindingen aan de vraag koppelt.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Sonar Reasoning Pro is de op redeneren gerichte Sonar-keuze van Perplexity voor onderzoeksvragen met meerdere afhankelijke stappen. De fabrikant positioneert het voor browsen in meerdere opeenvolgende stappen en het samenbrengen van informatie uit talrijke bronnen. Het resultaat is een onderzocht tekstantwoord dat het opgehaalde bewijsmateriaal aan het op te lossen probleem koppelt.
Gebruik deze keuze wanneer een feit vinden slechts het eerste deel van de opdracht is. Een vraag kan vereisen dat de relevante regel wordt gevonden, het bewijsmateriaal voor een uitzondering wordt opgespoord en vervolgens wordt bepaald hoe die onderdelen de conclusie veranderen. Vermeld die keten in de taak, zodat het antwoord het verband tussen de bevindingen behandelt in plaats van losse zoeksamenvattingen te presenteren.
Geef voor een technisch onderzoek het exacte product of onderdeel, het waargenomen gedrag en de omstandigheden waarin het optreedt mee. Vraag om de documentatie die het gedrag verklaart, concurrerende verklaringen en het bewijsmateriaal dat die van elkaar onderscheidt. Een bruikbaar resultaat maakt onderscheid tussen wat een bron vermeldt, wat het model afleidt en wat nog een waarneming vanuit de toepassing vereist.
Leg voor een onderzoeksvergelijking de gemeenschappelijke criteria vast voordat je het model informatie laat verzamelen. Vergelijk alternatieven bijvoorbeeld op hetzelfde gedocumenteerde kenmerk, dezelfde beperking en dezelfde implementatievoorwaarde. Vraag om een tabel met bewijsmateriaal gevolgd door de conclusie, waarbij meningsverschillen tussen bronnen zichtbaar blijven. Zo is een antwoord op basis van meerdere bronnen bruikbaar als beslisnota of als vertrekpunt voor verder onderzoek.
Een vervolgvraag moet het oorspronkelijke doel behouden en de nieuwe randvoorwaarde benoemen. Als een zoekopdracht één deel van het probleem oplost maar een ander deel onzeker laat, vraag de volgende beurt dan om zich op die onopgeloste afhankelijkheid te richten. Houd de relevante eerdere bevindingen beschikbaar, zodat de redenering voortbouwt op het al verzamelde bewijsmateriaal.
Redeneren over opgehaalde informatie en een externe actie uitvoeren zijn afzonderlijke stappen van de toepassing. Het model kan het onderzoeksresultaat uitleggen of een volgende stap voorstellen; de toepassing levert eventuele privégegevens aan, voert haar eigen tools uit en geeft waarnemingen terug wanneer die nodig zijn. Zo blijft het uiteindelijke antwoord verbonden met het werkelijke bewijsmateriaal voor de taak.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten sonar-reasoning-pro | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_file_material | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Gefactureerde hoeveelheid | Kosten |
|---|---|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheid— | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.016 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratieAanvraaglengte · niveau 1 | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheid— | Kosten Invoer · Invoertokens $0.004 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.016 / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| ConfiguratiePer aanvraag | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Gefactureerde hoeveelheidéén verzoek | Kosten Invoer $0.01 per verzoek |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "sonar-reasoning-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 of SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
Technisch voorbeeld in het Engels
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.