Sonar Reasoning Pro to wariant Sonar firmy Perplexity ukierunkowany na rozumowanie w pytaniach badawczych obejmujących kilka zależnych kroków. Producent przypisuje mu rolę wieloetapowego przeglądania i łączenia informacji z wielu źródeł. Wynikiem jest opracowana na podstawie badania odpowiedź tekstowa, która odnosi znalezione dowody do rozwiązywanego problemu.
Wybierz ten wariant, gdy znalezienie faktu jest dopiero pierwszą częścią zadania. Pytanie może wymagać ustalenia właściwej reguły, znalezienia dowodów dotyczących wyjątku, a następnie określenia, jak te elementy zmieniają wniosek. Opisz ten ciąg w zadaniu, aby odpowiedź omawiała zależności między ustaleniami, zamiast przedstawiać niepowiązane podsumowania wyszukiwań.
W badaniu technicznym podaj dokładny produkt lub komponent, zaobserwowane zachowanie i warunki jego występowania. Poproś o dokumentację wyjaśniającą to zachowanie, konkurencyjne wyjaśnienia i dowody pozwalające je rozróżnić. Przydatny wynik oddziela to, co stwierdza źródło, od wniosków modelu i kwestii, które nadal wymagają obserwacji w aplikacji.
Przy porównaniu badawczym określ wspólne kryteria, zanim poprosisz model o zebranie informacji. Możesz na przykład porównać alternatywy pod względem tej samej udokumentowanej funkcji, ograniczenia i warunku wdrożenia. Poproś o tabelę dowodów, a następnie wniosek, z widocznymi rozbieżnościami między źródłami. Dzięki temu odpowiedź oparta na wielu źródłach może służyć jako notatka decyzyjna lub punkt wyjścia do dalszego badania.
Pytanie uzupełniające powinno zachować pierwotny cel i wskazać nowe ograniczenie. Jeśli wyszukiwanie rozwiązuje jedną część problemu, ale pozostawia niepewność w innej, poproś w kolejnej turze o skupienie się na tej nierozstrzygniętej zależności. Zachowaj dostęp do istotnych wcześniejszych ustaleń, aby rozumowanie wychodziło od już zebranych dowodów.
Rozumowanie na podstawie znalezionych informacji i wykonanie działania zewnętrznego to osobne etapy aplikacji. Model może wyjaśnić wynik badania lub zaproponować następny krok; aplikacja dostarcza ewentualne prywatne dane, uruchamia własne narzędzia i zwraca obserwacje, gdy są potrzebne. Dzięki temu końcowa odpowiedź pozostaje powiązana z rzeczywistymi dowodami dotyczącymi zadania.
", "aboutText": "Sonar Reasoning Pro to wariant Sonar firmy Perplexity ukierunkowany na rozumowanie w pytaniach badawczych obejmujących kilka zależnych kroków. Producent przypisuje mu rolę wieloetapowego przeglądania i łączenia informacji z wielu źródeł. Wynikiem jest opracowana na podstawie badania odpowiedź tekstowa, która odnosi znalezione dowody do rozwiązywanego problemu.\n\nWybierz ten wariant, gdy znalezienie faktu jest dopiero pierwszą częścią zadania. Pytanie może wymagać ustalenia właściwej reguły, znalezienia dowodów dotyczących wyjątku, a następnie określenia, jak te elementy zmieniają wniosek. Opisz ten ciąg w zadaniu, aby odpowiedź omawiała zależności między ustaleniami, zamiast przedstawiać niepowiązane podsumowania wyszukiwań.\n\nW badaniu technicznym podaj dokładny produkt lub komponent, zaobserwowane zachowanie i warunki jego występowania. Poproś o dokumentację wyjaśniającą to zachowanie, konkurencyjne wyjaśnienia i dowody pozwalające je rozróżnić. Przydatny wynik oddziela to, co stwierdza źródło, od wniosków modelu i kwestii, które nadal wymagają obserwacji w aplikacji.\n\nPrzy porównaniu badawczym określ wspólne kryteria, zanim poprosisz model o zebranie informacji. Możesz na przykład porównać alternatywy pod względem tej samej udokumentowanej funkcji, ograniczenia i warunku wdrożenia. Poproś o tabelę dowodów, a następnie wniosek, z widocznymi rozbieżnościami między źródłami. Dzięki temu odpowiedź oparta na wielu źródłach może służyć jako notatka decyzyjna lub punkt wyjścia do dalszego badania.\n\nPytanie uzupełniające powinno zachować pierwotny cel i wskazać nowe ograniczenie. Jeśli wyszukiwanie rozwiązuje jedną część problemu, ale pozostawia niepewność w innej, poproś w kolejnej turze o skupienie się na tej nierozstrzygniętej zależności. Zachowaj dostęp do istotnych wcześniejszych ustaleń, aby rozumowanie wychodziło od już zebranych dowodów.\n\nRozumowanie na podstawie znalezionych informacji i wykonanie działania zewnętrznego to osobne etapy aplikacji. Model może wyjaśnić wynik badania lub zaproponować następny krok; aplikacja dostarcza ewentualne prywatne dane, uruchamia własne narzędzia i zwraca obserwacje, gdy są potrzebne. Dzięki temu końcowa odpowiedź pozostaje powiązana z rzeczywistymi dowodami dotyczącymi zadania.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Przykład techniczny po angielsku
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 firmy Perplexity jest przeznaczony do pytań wymagających rozumowania obejmującego kilka wyszukiwań i źródeł. Obsługuje wieloetapowe badanie i łączenie materiału dowodowego, tworząc odpowiedź, która wiąże ustalenia z pytaniem.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Sonar Reasoning Pro to wariant Sonar firmy Perplexity ukierunkowany na rozumowanie w pytaniach badawczych obejmujących kilka zależnych kroków. Producent przypisuje mu rolę wieloetapowego przeglądania i łączenia informacji z wielu źródeł. Wynikiem jest opracowana na podstawie badania odpowiedź tekstowa, która odnosi znalezione dowody do rozwiązywanego problemu.
Wybierz ten wariant, gdy znalezienie faktu jest dopiero pierwszą częścią zadania. Pytanie może wymagać ustalenia właściwej reguły, znalezienia dowodów dotyczących wyjątku, a następnie określenia, jak te elementy zmieniają wniosek. Opisz ten ciąg w zadaniu, aby odpowiedź omawiała zależności między ustaleniami, zamiast przedstawiać niepowiązane podsumowania wyszukiwań.
W badaniu technicznym podaj dokładny produkt lub komponent, zaobserwowane zachowanie i warunki jego występowania. Poproś o dokumentację wyjaśniającą to zachowanie, konkurencyjne wyjaśnienia i dowody pozwalające je rozróżnić. Przydatny wynik oddziela to, co stwierdza źródło, od wniosków modelu i kwestii, które nadal wymagają obserwacji w aplikacji.
Przy porównaniu badawczym określ wspólne kryteria, zanim poprosisz model o zebranie informacji. Możesz na przykład porównać alternatywy pod względem tej samej udokumentowanej funkcji, ograniczenia i warunku wdrożenia. Poproś o tabelę dowodów, a następnie wniosek, z widocznymi rozbieżnościami między źródłami. Dzięki temu odpowiedź oparta na wielu źródłach może służyć jako notatka decyzyjna lub punkt wyjścia do dalszego badania.
Pytanie uzupełniające powinno zachować pierwotny cel i wskazać nowe ograniczenie. Jeśli wyszukiwanie rozwiązuje jedną część problemu, ale pozostawia niepewność w innej, poproś w kolejnej turze o skupienie się na tej nierozstrzygniętej zależności. Zachowaj dostęp do istotnych wcześniejszych ustaleń, aby rozumowanie wychodziło od już zebranych dowodów.
Rozumowanie na podstawie znalezionych informacji i wykonanie działania zewnętrznego to osobne etapy aplikacji. Model może wyjaśnić wynik badania lub zaproponować następny krok; aplikacja dostarcza ewentualne prywatne dane, uruchamia własne narzędzia i zwraca obserwacje, gdy są potrzebne. Dzięki temu końcowa odpowiedź pozostaje powiązana z rzeczywistymi dowodami dotyczącymi zadania.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity perplexity/sonar-reasoning-pro | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Przykłady: system, user, assistant, tool, function Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu. Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring|content_part[]|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
Polemessages[].name | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletemperature | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletop_p | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestop | Typstring|string[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools | Typfunction_tool[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].type | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].function.name | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
Poletools[].function.description | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletool_choice | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleresponse_format | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning_effort | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleservice_tier | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleinstructions | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
Polefunctions | Typfunction[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polefunction_call | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemodalities | Typstring[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
Polecache_control.ttl | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów | Domyślnie— |
Tekst · tekst UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
Parametrfile_material | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.
Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.
Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Ilość do rozliczenia | Opłata |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczenia— | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.016 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczenia— | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.016 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaZa żądanie | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczeniajedno żądanie | Opłata Wejście $0.01 za żądanie |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
set -eu\n: "${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 lub SSE
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
perplexity/sonar-reasoning-proSonar Reasoning Pro firmy Perplexity jest przeznaczony do pytań wymagających rozumowania obejmującego kilka wyszukiwań i źródeł. Obsługuje wieloetapowe badanie i łączenie materiału dowodowego, tworząc odpowiedź, która wiąże ustalenia z pytaniem.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Sonar Reasoning Pro to wariant Sonar firmy Perplexity ukierunkowany na rozumowanie w pytaniach badawczych obejmujących kilka zależnych kroków. Producent przypisuje mu rolę wieloetapowego przeglądania i łączenia informacji z wielu źródeł. Wynikiem jest opracowana na podstawie badania odpowiedź tekstowa, która odnosi znalezione dowody do rozwiązywanego problemu.
Wybierz ten wariant, gdy znalezienie faktu jest dopiero pierwszą częścią zadania. Pytanie może wymagać ustalenia właściwej reguły, znalezienia dowodów dotyczących wyjątku, a następnie określenia, jak te elementy zmieniają wniosek. Opisz ten ciąg w zadaniu, aby odpowiedź omawiała zależności między ustaleniami, zamiast przedstawiać niepowiązane podsumowania wyszukiwań.
W badaniu technicznym podaj dokładny produkt lub komponent, zaobserwowane zachowanie i warunki jego występowania. Poproś o dokumentację wyjaśniającą to zachowanie, konkurencyjne wyjaśnienia i dowody pozwalające je rozróżnić. Przydatny wynik oddziela to, co stwierdza źródło, od wniosków modelu i kwestii, które nadal wymagają obserwacji w aplikacji.
Przy porównaniu badawczym określ wspólne kryteria, zanim poprosisz model o zebranie informacji. Możesz na przykład porównać alternatywy pod względem tej samej udokumentowanej funkcji, ograniczenia i warunku wdrożenia. Poproś o tabelę dowodów, a następnie wniosek, z widocznymi rozbieżnościami między źródłami. Dzięki temu odpowiedź oparta na wielu źródłach może służyć jako notatka decyzyjna lub punkt wyjścia do dalszego badania.
Pytanie uzupełniające powinno zachować pierwotny cel i wskazać nowe ograniczenie. Jeśli wyszukiwanie rozwiązuje jedną część problemu, ale pozostawia niepewność w innej, poproś w kolejnej turze o skupienie się na tej nierozstrzygniętej zależności. Zachowaj dostęp do istotnych wcześniejszych ustaleń, aby rozumowanie wychodziło od już zebranych dowodów.
Rozumowanie na podstawie znalezionych informacji i wykonanie działania zewnętrznego to osobne etapy aplikacji. Model może wyjaśnić wynik badania lub zaproponować następny krok; aplikacja dostarcza ewentualne prywatne dane, uruchamia własne narzędzia i zwraca obserwacje, gdy są potrzebne. Dzięki temu końcowa odpowiedź pozostaje powiązana z rzeczywistymi dowodami dotyczącymi zadania.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity perplexity/sonar-reasoning-pro | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Tekst · tekst UTF-8
ciąg messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Ilość do rozliczenia | Opłata |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczenia— | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.016 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczenia— | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.016 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaZa żądanie | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczeniajedno żądanie | Opłata Wejście $0.01 za żądanie |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
{\n "model": "perplexity/sonar-reasoning-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 lub SSE
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
sonar-reasoning-proSonar Reasoning Pro firmy Perplexity jest przeznaczony do pytań wymagających rozumowania obejmującego kilka wyszukiwań i źródeł. Obsługuje wieloetapowe badanie i łączenie materiału dowodowego, tworząc odpowiedź, która wiąże ustalenia z pytaniem.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Sonar Reasoning Pro to wariant Sonar firmy Perplexity ukierunkowany na rozumowanie w pytaniach badawczych obejmujących kilka zależnych kroków. Producent przypisuje mu rolę wieloetapowego przeglądania i łączenia informacji z wielu źródeł. Wynikiem jest opracowana na podstawie badania odpowiedź tekstowa, która odnosi znalezione dowody do rozwiązywanego problemu.
Wybierz ten wariant, gdy znalezienie faktu jest dopiero pierwszą częścią zadania. Pytanie może wymagać ustalenia właściwej reguły, znalezienia dowodów dotyczących wyjątku, a następnie określenia, jak te elementy zmieniają wniosek. Opisz ten ciąg w zadaniu, aby odpowiedź omawiała zależności między ustaleniami, zamiast przedstawiać niepowiązane podsumowania wyszukiwań.
W badaniu technicznym podaj dokładny produkt lub komponent, zaobserwowane zachowanie i warunki jego występowania. Poproś o dokumentację wyjaśniającą to zachowanie, konkurencyjne wyjaśnienia i dowody pozwalające je rozróżnić. Przydatny wynik oddziela to, co stwierdza źródło, od wniosków modelu i kwestii, które nadal wymagają obserwacji w aplikacji.
Przy porównaniu badawczym określ wspólne kryteria, zanim poprosisz model o zebranie informacji. Możesz na przykład porównać alternatywy pod względem tej samej udokumentowanej funkcji, ograniczenia i warunku wdrożenia. Poproś o tabelę dowodów, a następnie wniosek, z widocznymi rozbieżnościami między źródłami. Dzięki temu odpowiedź oparta na wielu źródłach może służyć jako notatka decyzyjna lub punkt wyjścia do dalszego badania.
Pytanie uzupełniające powinno zachować pierwotny cel i wskazać nowe ograniczenie. Jeśli wyszukiwanie rozwiązuje jedną część problemu, ale pozostawia niepewność w innej, poproś w kolejnej turze o skupienie się na tej nierozstrzygniętej zależności. Zachowaj dostęp do istotnych wcześniejszych ustaleń, aby rozumowanie wychodziło od już zebranych dowodów.
Rozumowanie na podstawie znalezionych informacji i wykonanie działania zewnętrznego to osobne etapy aplikacji. Model może wyjaśnić wynik badania lub zaproponować następny krok; aplikacja dostarcza ewentualne prywatne dane, uruchamia własne narzędzia i zwraca obserwacje, gdy są potrzebne. Dzięki temu końcowa odpowiedź pozostaje powiązana z rzeczywistymi dowodami dotyczącymi zadania.
POST /v1/chat/completionstexttext| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity sonar-reasoning-pro | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Tekst · tekst UTF8
messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
Parametrfile_material | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrcontrol_scope | KontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false. |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Aliasy metody: /chat/completions
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.
Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.
Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Ilość do rozliczenia | Opłata |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczenia— | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.016 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczenia— | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.016 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaZa żądanie | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczeniajedno żądanie | Opłata Wejście $0.01 za żądanie |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
set -eu\n: "${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 lub SSE
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
sonar-reasoning-proSonar Reasoning Pro firmy Perplexity jest przeznaczony do pytań wymagających rozumowania obejmującego kilka wyszukiwań i źródeł. Obsługuje wieloetapowe badanie i łączenie materiału dowodowego, tworząc odpowiedź, która wiąże ustalenia z pytaniem.
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Sonar Reasoning Pro to wariant Sonar firmy Perplexity ukierunkowany na rozumowanie w pytaniach badawczych obejmujących kilka zależnych kroków. Producent przypisuje mu rolę wieloetapowego przeglądania i łączenia informacji z wielu źródeł. Wynikiem jest opracowana na podstawie badania odpowiedź tekstowa, która odnosi znalezione dowody do rozwiązywanego problemu.
Wybierz ten wariant, gdy znalezienie faktu jest dopiero pierwszą częścią zadania. Pytanie może wymagać ustalenia właściwej reguły, znalezienia dowodów dotyczących wyjątku, a następnie określenia, jak te elementy zmieniają wniosek. Opisz ten ciąg w zadaniu, aby odpowiedź omawiała zależności między ustaleniami, zamiast przedstawiać niepowiązane podsumowania wyszukiwań.
W badaniu technicznym podaj dokładny produkt lub komponent, zaobserwowane zachowanie i warunki jego występowania. Poproś o dokumentację wyjaśniającą to zachowanie, konkurencyjne wyjaśnienia i dowody pozwalające je rozróżnić. Przydatny wynik oddziela to, co stwierdza źródło, od wniosków modelu i kwestii, które nadal wymagają obserwacji w aplikacji.
Przy porównaniu badawczym określ wspólne kryteria, zanim poprosisz model o zebranie informacji. Możesz na przykład porównać alternatywy pod względem tej samej udokumentowanej funkcji, ograniczenia i warunku wdrożenia. Poproś o tabelę dowodów, a następnie wniosek, z widocznymi rozbieżnościami między źródłami. Dzięki temu odpowiedź oparta na wielu źródłach może służyć jako notatka decyzyjna lub punkt wyjścia do dalszego badania.
Pytanie uzupełniające powinno zachować pierwotny cel i wskazać nowe ograniczenie. Jeśli wyszukiwanie rozwiązuje jedną część problemu, ale pozostawia niepewność w innej, poproś w kolejnej turze o skupienie się na tej nierozstrzygniętej zależności. Zachowaj dostęp do istotnych wcześniejszych ustaleń, aby rozumowanie wychodziło od już zebranych dowodów.
Rozumowanie na podstawie znalezionych informacji i wykonanie działania zewnętrznego to osobne etapy aplikacji. Model może wyjaśnić wynik badania lub zaproponować następny krok; aplikacja dostarcza ewentualne prywatne dane, uruchamia własne narzędzia i zwraca obserwacje, gdy są potrzebne. Dzięki temu końcowa odpowiedź pozostaje powiązana z rzeczywistymi dowodami dotyczącymi zadania.
POST /v1/messagestextjson, sse| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity sonar-reasoning-pro | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Tekst · tekst UTF-8
ciąg messages[].content
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.
| Konfiguracja | Tabela stawek | Tokeny kontekstu, więcej niż | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznie | Ilość do rozliczenia | Opłata |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczenia— | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.016 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaPrzedział długości żądania 1 | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż0 | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczenia— | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.004 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.016 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
| KonfiguracjaZa żądanie | Tabela stawek— | Tokeny kontekstu, więcej niż— | Tokeny kontekstu, do podanej wartości włącznieBez górnej granicy | Ilość do rozliczeniajedno żądanie | Opłata Wejście $0.01 za żądanie |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
{\n "model": "sonar-reasoning-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 lub SSE
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
Przykład techniczny po angielsku
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.