Sonar Pro — продвинутый вариант Sonar от Perplexity для исследовательских вопросов и поиска, которым нужна актуальная информация. Разработчик описывает его как подходящий для повседневных исследований и несложного многошагового изучения. Он создаёт текстовый ответ с опорой на информацию, собранную для вопроса, оставаясь отдельным от режима Pro Search и Sonar Deep Research.
Подготовьте задание вокруг решения, которому должно помочь исследование. Точно назовите организацию, продукт или тему и укажите период, место и критерии сравнения. Для исследования продукта запросите документированную возможность, условия её использования и свидетельства для каждого вывода. Вывод может стать сравнительной заметкой, проверкой требований или краткой справкой.
Когда несколько источников описывают одну тему, попросите модель сравнить их утверждения, а не сводить их к одному неподтверждённому заключению. Определите, какой источник — исходная спецификация или анонс, какой — интерпретация и относятся ли утверждения к одной редакции. Результат, организованный по утверждениям и подтверждающим свидетельствам, легче проверять и обновлять, чем общий обзор.
Уточняющие вопросы могут сузить исследование до неразрешённого условия. Например, после сравнения возможностей спросите, какое требование меняет выбор или какое исключение относится к конкретному процессу. Включите предыдущие выводы и новое ограничение, чтобы у модели был контекст следующего ответа. Короткое, чётко определённое уточнение может сделать исследование полезнее повторения исходного широкого вопроса.
Семейство Sonar объединяет генерацию ответов с поиском в интернете. Документированный ответ Sonar разработчика отделяет ответ от ссылок и информации о результатах поиска. Сохраняйте эти связи, когда приложение показывает исследование: видимый читателю фрагмент должен оставаться связанным с подтверждающим результатом, а описание источника — доступным для проверки.
Для итоговой справки запросите ответ, свидетельства важных утверждений и короткий список оставшихся неопределённостей. Если вопрос требует изменения другой системы, используйте исследование для подготовки решения; любое выполнение или доступ к частной информации обеспечивает внешнее приложение.
", "aboutText": "Sonar Pro — продвинутый вариант Sonar от Perplexity для исследовательских вопросов и поиска, которым нужна актуальная информация. Разработчик описывает его как подходящий для повседневных исследований и несложного многошагового изучения. Он создаёт текстовый ответ с опорой на информацию, собранную для вопроса, оставаясь отдельным от режима Pro Search и Sonar Deep Research.\n\nПодготовьте задание вокруг решения, которому должно помочь исследование. Точно назовите организацию, продукт или тему и укажите период, место и критерии сравнения. Для исследования продукта запросите документированную возможность, условия её использования и свидетельства для каждого вывода. Вывод может стать сравнительной заметкой, проверкой требований или краткой справкой.\n\nКогда несколько источников описывают одну тему, попросите модель сравнить их утверждения, а не сводить их к одному неподтверждённому заключению. Определите, какой источник — исходная спецификация или анонс, какой — интерпретация и относятся ли утверждения к одной редакции. Результат, организованный по утверждениям и подтверждающим свидетельствам, легче проверять и обновлять, чем общий обзор.\n\nУточняющие вопросы могут сузить исследование до неразрешённого условия. Например, после сравнения возможностей спросите, какое требование меняет выбор или какое исключение относится к конкретному процессу. Включите предыдущие выводы и новое ограничение, чтобы у модели был контекст следующего ответа. Короткое, чётко определённое уточнение может сделать исследование полезнее повторения исходного широкого вопроса.\n\nСемейство Sonar объединяет генерацию ответов с поиском в интернете. Документированный ответ Sonar разработчика отделяет ответ от ссылок и информации о результатах поиска. Сохраняйте эти связи, когда приложение показывает исследование: видимый читателю фрагмент должен оставаться связанным с подтверждающим результатом, а описание источника — доступным для проверки.\n\nДля итоговой справки запросите ответ, свидетельства важных утверждений и короткий список оставшихся неопределённостей. Если вопрос требует изменения другой системы, используйте исследование для подготовки решения; любое выполнение или доступ к частной информации обеспечивает внешнее приложение.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Research a spreadsheet export constraint\n\nResearch the current official CSV export guidance for Microsoft Excel and LibreOffice Calc. Compare how each handles multiple sheets and the choice of text encoding. Prefer product documentation, keep each claim attached to its source, and note any version-specific uncertainty. Finish with two questions a user should answer before exporting a workbook for a supplier.A short source-backed comparison, explicit version conditions and two practical pre-export questions.Inspect that each important claim has a relevant official source and that CSV is not described as preserving an entire multi-sheet workbook.perplexity/sonar-proSonar Pro от Perplexity отвечает на исследовательские вопросы, используя информацию из интернета и синтез по источникам. Она рассчитана на повседневные исследования и более сложный поиск с уточняющими вопросами, сужающими исследование.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Sonar Pro — продвинутый вариант Sonar от Perplexity для исследовательских вопросов и поиска, которым нужна актуальная информация. Разработчик описывает его как подходящий для повседневных исследований и несложного многошагового изучения. Он создаёт текстовый ответ с опорой на информацию, собранную для вопроса, оставаясь отдельным от режима Pro Search и Sonar Deep Research.
Подготовьте задание вокруг решения, которому должно помочь исследование. Точно назовите организацию, продукт или тему и укажите период, место и критерии сравнения. Для исследования продукта запросите документированную возможность, условия её использования и свидетельства для каждого вывода. Вывод может стать сравнительной заметкой, проверкой требований или краткой справкой.
Когда несколько источников описывают одну тему, попросите модель сравнить их утверждения, а не сводить их к одному неподтверждённому заключению. Определите, какой источник — исходная спецификация или анонс, какой — интерпретация и относятся ли утверждения к одной редакции. Результат, организованный по утверждениям и подтверждающим свидетельствам, легче проверять и обновлять, чем общий обзор.
Уточняющие вопросы могут сузить исследование до неразрешённого условия. Например, после сравнения возможностей спросите, какое требование меняет выбор или какое исключение относится к конкретному процессу. Включите предыдущие выводы и новое ограничение, чтобы у модели был контекст следующего ответа. Короткое, чётко определённое уточнение может сделать исследование полезнее повторения исходного широкого вопроса.
Семейство Sonar объединяет генерацию ответов с поиском в интернете. Документированный ответ Sonar разработчика отделяет ответ от ссылок и информации о результатах поиска. Сохраняйте эти связи, когда приложение показывает исследование: видимый читателю фрагмент должен оставаться связанным с подтверждающим результатом, а описание источника — доступным для проверки.
Для итоговой справки запросите ответ, свидетельства важных утверждений и короткий список оставшихся неопределённостей. Если вопрос требует изменения другой системы, используйте исследование для подготовки решения; любое выполнение или доступ к частной информации обеспечивает внешнее приложение.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения perplexity/sonar-pro | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Расчётное количество | Плата |
|---|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Расчётное количество— | Плата Вход · Входные токены $0.006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.03 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Расчётное количество— | Плата Вход · Входные токены $0.006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.03 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияЗа запрос | Шкала ставок— | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Расчётное количествоОдин запрос | Плата Вход $0.01 за запрос |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "perplexity/sonar-pro", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='perplexity/sonar-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='perplexity/sonar-pro',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro
Используйте пути методов, указанные выше.
perplexity/sonar-proSonar Pro от Perplexity отвечает на исследовательские вопросы, используя информацию из интернета и синтез по источникам. Она рассчитана на повседневные исследования и более сложный поиск с уточняющими вопросами, сужающими исследование.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Sonar Pro — продвинутый вариант Sonar от Perplexity для исследовательских вопросов и поиска, которым нужна актуальная информация. Разработчик описывает его как подходящий для повседневных исследований и несложного многошагового изучения. Он создаёт текстовый ответ с опорой на информацию, собранную для вопроса, оставаясь отдельным от режима Pro Search и Sonar Deep Research.
Подготовьте задание вокруг решения, которому должно помочь исследование. Точно назовите организацию, продукт или тему и укажите период, место и критерии сравнения. Для исследования продукта запросите документированную возможность, условия её использования и свидетельства для каждого вывода. Вывод может стать сравнительной заметкой, проверкой требований или краткой справкой.
Когда несколько источников описывают одну тему, попросите модель сравнить их утверждения, а не сводить их к одному неподтверждённому заключению. Определите, какой источник — исходная спецификация или анонс, какой — интерпретация и относятся ли утверждения к одной редакции. Результат, организованный по утверждениям и подтверждающим свидетельствам, легче проверять и обновлять, чем общий обзор.
Уточняющие вопросы могут сузить исследование до неразрешённого условия. Например, после сравнения возможностей спросите, какое требование меняет выбор или какое исключение относится к конкретному процессу. Включите предыдущие выводы и новое ограничение, чтобы у модели был контекст следующего ответа. Короткое, чётко определённое уточнение может сделать исследование полезнее повторения исходного широкого вопроса.
Семейство Sonar объединяет генерацию ответов с поиском в интернете. Документированный ответ Sonar разработчика отделяет ответ от ссылок и информации о результатах поиска. Сохраняйте эти связи, когда приложение показывает исследование: видимый читателю фрагмент должен оставаться связанным с подтверждающим результатом, а описание источника — доступным для проверки.
Для итоговой справки запросите ответ, свидетельства важных утверждений и короткий список оставшихся неопределённостей. Если вопрос требует изменения другой системы, используйте исследование для подготовки решения; любое выполнение или доступ к частной информации обеспечивает внешнее приложение.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения perplexity/sonar-pro | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Расчётное количество | Плата |
|---|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Расчётное количество— | Плата Вход · Входные токены $0.006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.03 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Расчётное количество— | Плата Вход · Входные токены $0.006 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.03 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияЗа запрос | Шкала ставок— | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Расчётное количествоОдин запрос | Плата Вход $0.01 за запрос |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "perplexity/sonar-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'perplexity/sonar-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'perplexity/sonar-pro', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro
Используйте пути методов, указанные выше.
Технический пример на английском
Research a spreadsheet export constraint\n\nResearch the current official CSV export guidance for Microsoft Excel and LibreOffice Calc. Compare how each handles multiple sheets and the choice of text encoding. Prefer product documentation, keep each claim attached to its source, and note any version-specific uncertainty. Finish with two questions a user should answer before exporting a workbook for a supplier.A short source-backed comparison, explicit version conditions and two practical pre-export questions.Inspect that each important claim has a relevant official source and that CSV is not described as preserving an entire multi-sheet workbook.