Sonar Pro Search je način Pro Search podjetja Perplexity za model Sonar Pro, zasnovan za odgovarjanje na vprašanja, ki zahtevajo več korakov zbiranja informacij. Izvaja lahko ponavljajoča se spletna iskanja, pridobiva vsebino strani in združuje najdeno v raziskan odgovor. Ta način je ločen od hitrejše iskalne poti in od posebej poimenovanega modela Sonar Deep Research.
Proizvajalec opisuje avtomatizirano usklajevanje spletnega iskanja in pridobivanja strani. Namesto da bi moral uporabnik vsak iskalni rezultat pretvoriti v naslednjo poizvedbo, lahko iskalni postopek sledi vmesnim vprašanjem, potrebnim za odgovor. Njegova dokumentirana konfiguracija ponuja možnosti iskanja pro, fast in automatic; samodejna možnost razvrsti poizvedbo glede na zahtevnost. To so proizvajalčeve iskalne nastavitve, ne imena treh različnih fiksnih kontrolnih točk modela.
Objavljeni potek Pro Search podjetja Perplexity zahteva pretočno posredovanje in med razvojem iskanja razkriva postopek sklepanja. Odjemalec, ki prejema ta proizvajalčev tok, mora ohraniti zaporedje napredka in vsebine odgovora. Uporabni izdelek je dokončan raziskovalni odgovor; samo obvestilo o napredku še ni dokončana razlaga ali primerjava, ki jo je zahteval uporabnik.
Vprašanje pripravite z ustrezno entiteto, lokacijo, obdobjem in merili odločanja. Primerjava tehnologij lahko na primer vpraša, katere dokumentirane zmožnosti izpolnjujejo določeno zahtevo za integracijo, kateri pogoji se med kandidati razlikujejo in kateri dokazi podpirajo razliko. Učinkovit rezultat vsebuje primerjavo, podporno izvorno gradivo in nerešena vprašanja, ki še vplivajo na izbiro.
Pri vprašanju z več odvisnostmi navedite končni cilj skupaj z omejitvami. Raziskava projekta lahko zahteva določitev ustrezne dokumentacije izdelka, primerjavo dveh izvedbenih pristopov in pojasnilo, katere objavljene omejitve veljajo. Zahtevajte razvrstitev ugotovitev po zahtevah, na katere odgovarjajo, tako da lahko bralec sklepu sledi nazaj do uporabljenih dokazov.
Vrnjeno raziskavo preglejte kot odgovor, ki temelji na dokazih: razlikujte med izrecno trditvijo vira in sklepanjem modela ter ohranite vidnost nasprotujočih si ali nepopolnih informacij. Vloga modela je tukaj iskanje in sinteza. Spremembe zunanjega sistema ali izvedba predlagane rešitve ostajajo dejanja aplikacije, ki model uporablja.
", "aboutText": "Sonar Pro Search je način Pro Search podjetja Perplexity za model Sonar Pro, zasnovan za odgovarjanje na vprašanja, ki zahtevajo več korakov zbiranja informacij. Izvaja lahko ponavljajoča se spletna iskanja, pridobiva vsebino strani in združuje najdeno v raziskan odgovor. Ta način je ločen od hitrejše iskalne poti in od posebej poimenovanega modela Sonar Deep Research.\n\nProizvajalec opisuje avtomatizirano usklajevanje spletnega iskanja in pridobivanja strani. Namesto da bi moral uporabnik vsak iskalni rezultat pretvoriti v naslednjo poizvedbo, lahko iskalni postopek sledi vmesnim vprašanjem, potrebnim za odgovor. Njegova dokumentirana konfiguracija ponuja možnosti iskanja pro, fast in automatic; samodejna možnost razvrsti poizvedbo glede na zahtevnost. To so proizvajalčeve iskalne nastavitve, ne imena treh različnih fiksnih kontrolnih točk modela.\n\nObjavljeni potek Pro Search podjetja Perplexity zahteva pretočno posredovanje in med razvojem iskanja razkriva postopek sklepanja. Odjemalec, ki prejema ta proizvajalčev tok, mora ohraniti zaporedje napredka in vsebine odgovora. Uporabni izdelek je dokončan raziskovalni odgovor; samo obvestilo o napredku še ni dokončana razlaga ali primerjava, ki jo je zahteval uporabnik.\n\nVprašanje pripravite z ustrezno entiteto, lokacijo, obdobjem in merili odločanja. Primerjava tehnologij lahko na primer vpraša, katere dokumentirane zmožnosti izpolnjujejo določeno zahtevo za integracijo, kateri pogoji se med kandidati razlikujejo in kateri dokazi podpirajo razliko. Učinkovit rezultat vsebuje primerjavo, podporno izvorno gradivo in nerešena vprašanja, ki še vplivajo na izbiro.\n\nPri vprašanju z več odvisnostmi navedite končni cilj skupaj z omejitvami. Raziskava projekta lahko zahteva določitev ustrezne dokumentacije izdelka, primerjavo dveh izvedbenih pristopov in pojasnilo, katere objavljene omejitve veljajo. Zahtevajte razvrstitev ugotovitev po zahtevah, na katere odgovarjajo, tako da lahko bralec sklepu sledi nazaj do uporabljenih dokazov.\n\nVrnjeno raziskavo preglejte kot odgovor, ki temelji na dokazih: razlikujte med izrecno trditvijo vira in sklepanjem modela ter ohranite vidnost nasprotujočih si ali nepopolnih informacij. Vloga modela je tukaj iskanje in sinteza. Spremembe zunanjega sistema ali izvedba predlagane rešitve ostajajo dejanja aplikacije, ki model uporablja.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Synthesize a multi-source integration comparison\n\nUse these supplied documentation excerpts to compare storage choices. DOC-A: Product A supports daily snapshots and restore of an entire project. DOC-B: Product B supports hourly snapshots and restore of individual records. Our requirement is hourly recovery of one accidentally deleted record. Identify the relevant capabilities, recommend the better-documented fit and list unresolved retention and access questions.A requirement-led comparison citing DOC-A and DOC-B, a recommendation and explicit gaps in the supplied evidence.The answer links both snapshot frequency and restore granularity to the requirement and does not invent retention limits.perplexity/sonar-pro-searchSonar Pro Search podjetja Perplexity je večstopenjski iskalni način modela Sonar Pro. Ponavljajoča se spletna iskanja in pridobivanje strani združuje s sklepanjem, da pripravi raziskan odgovor, s pretočnim prikazom napredka v proizvajalčevem dokumentiranem poteku dela.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Sonar Pro Search je način Pro Search podjetja Perplexity za model Sonar Pro, zasnovan za odgovarjanje na vprašanja, ki zahtevajo več korakov zbiranja informacij. Izvaja lahko ponavljajoča se spletna iskanja, pridobiva vsebino strani in združuje najdeno v raziskan odgovor. Ta način je ločen od hitrejše iskalne poti in od posebej poimenovanega modela Sonar Deep Research.
Proizvajalec opisuje avtomatizirano usklajevanje spletnega iskanja in pridobivanja strani. Namesto da bi moral uporabnik vsak iskalni rezultat pretvoriti v naslednjo poizvedbo, lahko iskalni postopek sledi vmesnim vprašanjem, potrebnim za odgovor. Njegova dokumentirana konfiguracija ponuja možnosti iskanja pro, fast in automatic; samodejna možnost razvrsti poizvedbo glede na zahtevnost. To so proizvajalčeve iskalne nastavitve, ne imena treh različnih fiksnih kontrolnih točk modela.
Objavljeni potek Pro Search podjetja Perplexity zahteva pretočno posredovanje in med razvojem iskanja razkriva postopek sklepanja. Odjemalec, ki prejema ta proizvajalčev tok, mora ohraniti zaporedje napredka in vsebine odgovora. Uporabni izdelek je dokončan raziskovalni odgovor; samo obvestilo o napredku še ni dokončana razlaga ali primerjava, ki jo je zahteval uporabnik.
Vprašanje pripravite z ustrezno entiteto, lokacijo, obdobjem in merili odločanja. Primerjava tehnologij lahko na primer vpraša, katere dokumentirane zmožnosti izpolnjujejo določeno zahtevo za integracijo, kateri pogoji se med kandidati razlikujejo in kateri dokazi podpirajo razliko. Učinkovit rezultat vsebuje primerjavo, podporno izvorno gradivo in nerešena vprašanja, ki še vplivajo na izbiro.
Pri vprašanju z več odvisnostmi navedite končni cilj skupaj z omejitvami. Raziskava projekta lahko zahteva določitev ustrezne dokumentacije izdelka, primerjavo dveh izvedbenih pristopov in pojasnilo, katere objavljene omejitve veljajo. Zahtevajte razvrstitev ugotovitev po zahtevah, na katere odgovarjajo, tako da lahko bralec sklepu sledi nazaj do uporabljenih dokazov.
Vrnjeno raziskavo preglejte kot odgovor, ki temelji na dokazih: razlikujte med izrecno trditvijo vira in sklepanjem modela ter ohranite vidnost nasprotujočih si ali nepopolnih informacij. Vloga modela je tukaj iskanje in sinteza. Spremembe zunanjega sistema ali izvedba predlagane rešitve ostajajo dejanja aplikacije, ki model uporablja.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve perplexity/sonar-pro-search | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Primeri: system, user, assistant, tool, function Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela. Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.
Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.
Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Obračunska količina | Strošek |
|---|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Obračunska količina— | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.006 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.03 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Obračunska količina— | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.006 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.03 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevNa zahtevo | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Obračunska količinaena zahteva | Strošek Vhod $0.036 na zahtevo |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${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-search", "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-search',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-search',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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro-search
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
perplexity/sonar-pro-searchSonar Pro Search podjetja Perplexity je večstopenjski iskalni način modela Sonar Pro. Ponavljajoča se spletna iskanja in pridobivanje strani združuje s sklepanjem, da pripravi raziskan odgovor, s pretočnim prikazom napredka v proizvajalčevem dokumentiranem poteku dela.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Sonar Pro Search je način Pro Search podjetja Perplexity za model Sonar Pro, zasnovan za odgovarjanje na vprašanja, ki zahtevajo več korakov zbiranja informacij. Izvaja lahko ponavljajoča se spletna iskanja, pridobiva vsebino strani in združuje najdeno v raziskan odgovor. Ta način je ločen od hitrejše iskalne poti in od posebej poimenovanega modela Sonar Deep Research.
Proizvajalec opisuje avtomatizirano usklajevanje spletnega iskanja in pridobivanja strani. Namesto da bi moral uporabnik vsak iskalni rezultat pretvoriti v naslednjo poizvedbo, lahko iskalni postopek sledi vmesnim vprašanjem, potrebnim za odgovor. Njegova dokumentirana konfiguracija ponuja možnosti iskanja pro, fast in automatic; samodejna možnost razvrsti poizvedbo glede na zahtevnost. To so proizvajalčeve iskalne nastavitve, ne imena treh različnih fiksnih kontrolnih točk modela.
Objavljeni potek Pro Search podjetja Perplexity zahteva pretočno posredovanje in med razvojem iskanja razkriva postopek sklepanja. Odjemalec, ki prejema ta proizvajalčev tok, mora ohraniti zaporedje napredka in vsebine odgovora. Uporabni izdelek je dokončan raziskovalni odgovor; samo obvestilo o napredku še ni dokončana razlaga ali primerjava, ki jo je zahteval uporabnik.
Vprašanje pripravite z ustrezno entiteto, lokacijo, obdobjem in merili odločanja. Primerjava tehnologij lahko na primer vpraša, katere dokumentirane zmožnosti izpolnjujejo določeno zahtevo za integracijo, kateri pogoji se med kandidati razlikujejo in kateri dokazi podpirajo razliko. Učinkovit rezultat vsebuje primerjavo, podporno izvorno gradivo in nerešena vprašanja, ki še vplivajo na izbiro.
Pri vprašanju z več odvisnostmi navedite končni cilj skupaj z omejitvami. Raziskava projekta lahko zahteva določitev ustrezne dokumentacije izdelka, primerjavo dveh izvedbenih pristopov in pojasnilo, katere objavljene omejitve veljajo. Zahtevajte razvrstitev ugotovitev po zahtevah, na katere odgovarjajo, tako da lahko bralec sklepu sledi nazaj do uporabljenih dokazov.
Vrnjeno raziskavo preglejte kot odgovor, ki temelji na dokazih: razlikujte med izrecno trditvijo vira in sklepanjem modela ter ohranite vidnost nasprotujočih si ali nepopolnih informacij. Vloga modela je tukaj iskanje in sinteza. Spremembe zunanjega sistema ali izvedba predlagane rešitve ostajajo dejanja aplikacije, ki model uporablja.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve perplexity/sonar-pro-search | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Žetonov konteksta več kot | Žetonov konteksta do vključno | Obračunska količina | Strošek |
|---|---|---|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Obračunska količina— | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.006 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.03 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteve | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot0 | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Obračunska količina— | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.006 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.03 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
| NastavitevNa zahtevo | Cenovna lestvica— | Žetonov konteksta več kot— | Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje meje | Obračunska količinaena zahteva | Strošek Vhod $0.036 na zahtevo |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "perplexity/sonar-pro-search",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-search', '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-search', '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 ali SSE
Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.
Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro-search
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Synthesize a multi-source integration comparison\n\nUse these supplied documentation excerpts to compare storage choices. DOC-A: Product A supports daily snapshots and restore of an entire project. DOC-B: Product B supports hourly snapshots and restore of individual records. Our requirement is hourly recovery of one accidentally deleted record. Identify the relevant capabilities, recommend the better-documented fit and list unresolved retention and access questions.A requirement-led comparison citing DOC-A and DOC-B, a recommendation and explicit gaps in the supplied evidence.The answer links both snapshot frequency and restore granularity to the requirement and does not invent retention limits.