Sonar Reasoning Pro är Perplexitys resonemangsinriktade Sonar-alternativ för undersökningsfrågor med flera beroende steg. Tillverkaren beskriver dess roll som webbsökning i flera led och sammanställning från många källor. Resultatet är ett undersökt textsvar som kopplar de hämtade beläggen till problemet som ska lösas.
Använd detta alternativ när det bara är uppgiftens första del att hitta ett faktum. En fråga kan kräva att den relevanta regeln identifieras, att belägg för ett undantag hittas och att det sedan avgörs hur dessa delar förändrar en slutsats. Ange den kedjan i uppgiften så att svaret behandlar sambandet mellan resultaten i stället för att presentera orelaterade söksammanfattningar.
För en teknisk undersökning anger du exakt produkt eller komponent, det observerade beteendet och villkoren där det uppträder. Be om dokumentationen som förklarar beteendet, konkurrerande förklaringar och beläggen som skiljer dem åt. Ett användbart resultat skiljer på vad en källa säger, vad modellen drar för slutsatser och vad som fortfarande kräver en observation från applikationen.
För en jämförande undersökning definierar du gemensamma kriterier innan modellen ombeds samla information. Jämför till exempel alternativ utifrån samma dokumenterade funktion, begränsning och driftsättningsvillkor. Be om en beläggstabell följd av slutsatsen, där motsägelser mellan källor hålls synliga. Det gör ett svar från flera källor användbart som beslutsunderlag eller utgångspunkt för en djupare undersökning.
En följdfråga bör behålla det ursprungliga målet och ange den nya begränsningen. Om en sökning löser en del av problemet men lämnar en annan osäker ber du nästa tur koncentrera sig på det olösta beroendet. Håll relevanta tidigare resultat tillgängliga så att resonemanget fortsätter från redan insamlade belägg.
Att resonera över hämtad information och att utföra en extern åtgärd är separata steg i applikationen. Modellen kan förklara undersökningsresultatet eller föreslå ett nästa steg; applikationen tillhandahåller eventuella privata uppgifter, kör sina egna verktyg och returnerar observationer när de behövs. Det håller det slutliga svaret kopplat till de faktiska beläggen för uppgiften.
", "aboutText": "Sonar Reasoning Pro är Perplexitys resonemangsinriktade Sonar-alternativ för undersökningsfrågor med flera beroende steg. Tillverkaren beskriver dess roll som webbsökning i flera led och sammanställning från många källor. Resultatet är ett undersökt textsvar som kopplar de hämtade beläggen till problemet som ska lösas.\n\nAnvänd detta alternativ när det bara är uppgiftens första del att hitta ett faktum. En fråga kan kräva att den relevanta regeln identifieras, att belägg för ett undantag hittas och att det sedan avgörs hur dessa delar förändrar en slutsats. Ange den kedjan i uppgiften så att svaret behandlar sambandet mellan resultaten i stället för att presentera orelaterade söksammanfattningar.\n\nFör en teknisk undersökning anger du exakt produkt eller komponent, det observerade beteendet och villkoren där det uppträder. Be om dokumentationen som förklarar beteendet, konkurrerande förklaringar och beläggen som skiljer dem åt. Ett användbart resultat skiljer på vad en källa säger, vad modellen drar för slutsatser och vad som fortfarande kräver en observation från applikationen.\n\nFör en jämförande undersökning definierar du gemensamma kriterier innan modellen ombeds samla information. Jämför till exempel alternativ utifrån samma dokumenterade funktion, begränsning och driftsättningsvillkor. Be om en beläggstabell följd av slutsatsen, där motsägelser mellan källor hålls synliga. Det gör ett svar från flera källor användbart som beslutsunderlag eller utgångspunkt för en djupare undersökning.\n\nEn följdfråga bör behålla det ursprungliga målet och ange den nya begränsningen. Om en sökning löser en del av problemet men lämnar en annan osäker ber du nästa tur koncentrera sig på det olösta beroendet. Håll relevanta tidigare resultat tillgängliga så att resonemanget fortsätter från redan insamlade belägg.\n\nAtt resonera över hämtad information och att utföra en extern åtgärd är separata steg i applikationen. Modellen kan förklara undersökningsresultatet eller föreslå ett nästa steg; applikationen tillhandahåller eventuella privata uppgifter, kör sina egna verktyg och returnerar observationer när de behövs. Det håller det slutliga svaret kopplat till de faktiska beläggen för uppgiften.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
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-proPerplexitys Sonar Reasoning Pro riktar sig till frågor som kräver resonemang över flera sökningar och källor. Den stöder undersökningar i flera led och sammanställning av belägg och ger ett svar som kopplar resultaten till frågan.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Sonar Reasoning Pro är Perplexitys resonemangsinriktade Sonar-alternativ för undersökningsfrågor med flera beroende steg. Tillverkaren beskriver dess roll som webbsökning i flera led och sammanställning från många källor. Resultatet är ett undersökt textsvar som kopplar de hämtade beläggen till problemet som ska lösas.
Använd detta alternativ när det bara är uppgiftens första del att hitta ett faktum. En fråga kan kräva att den relevanta regeln identifieras, att belägg för ett undantag hittas och att det sedan avgörs hur dessa delar förändrar en slutsats. Ange den kedjan i uppgiften så att svaret behandlar sambandet mellan resultaten i stället för att presentera orelaterade söksammanfattningar.
För en teknisk undersökning anger du exakt produkt eller komponent, det observerade beteendet och villkoren där det uppträder. Be om dokumentationen som förklarar beteendet, konkurrerande förklaringar och beläggen som skiljer dem åt. Ett användbart resultat skiljer på vad en källa säger, vad modellen drar för slutsatser och vad som fortfarande kräver en observation från applikationen.
För en jämförande undersökning definierar du gemensamma kriterier innan modellen ombeds samla information. Jämför till exempel alternativ utifrån samma dokumenterade funktion, begränsning och driftsättningsvillkor. Be om en beläggstabell följd av slutsatsen, där motsägelser mellan källor hålls synliga. Det gör ett svar från flera källor användbart som beslutsunderlag eller utgångspunkt för en djupare undersökning.
En följdfråga bör behålla det ursprungliga målet och ange den nya begränsningen. Om en sökning löser en del av problemet men lämnar en annan osäker ber du nästa tur koncentrera sig på det olösta beroendet. Håll relevanta tidigare resultat tillgängliga så att resonemanget fortsätter från redan insamlade belägg.
Att resonera över hämtad information och att utföra en extern åtgärd är separata steg i applikationen. Modellen kan förklara undersökningsresultatet eller föreslå ett nästa steg; applikationen tillhandahåller eventuella privata uppgifter, kör sina egna verktyg och returnerar observationer när de behövs. Det håller det slutliga svaret kopplat till de faktiska beläggen för uppgiften.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser perplexity/sonar-reasoning-pro | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Debiteringsmängd | Avgift |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängd— | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.016 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängd— | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.016 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationPer begäran | Prislista— | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängden förfrågan | Avgift Indata $0.01 per begäran |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
perplexity/sonar-reasoning-proPerplexitys Sonar Reasoning Pro riktar sig till frågor som kräver resonemang över flera sökningar och källor. Den stöder undersökningar i flera led och sammanställning av belägg och ger ett svar som kopplar resultaten till frågan.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Sonar Reasoning Pro är Perplexitys resonemangsinriktade Sonar-alternativ för undersökningsfrågor med flera beroende steg. Tillverkaren beskriver dess roll som webbsökning i flera led och sammanställning från många källor. Resultatet är ett undersökt textsvar som kopplar de hämtade beläggen till problemet som ska lösas.
Använd detta alternativ när det bara är uppgiftens första del att hitta ett faktum. En fråga kan kräva att den relevanta regeln identifieras, att belägg för ett undantag hittas och att det sedan avgörs hur dessa delar förändrar en slutsats. Ange den kedjan i uppgiften så att svaret behandlar sambandet mellan resultaten i stället för att presentera orelaterade söksammanfattningar.
För en teknisk undersökning anger du exakt produkt eller komponent, det observerade beteendet och villkoren där det uppträder. Be om dokumentationen som förklarar beteendet, konkurrerande förklaringar och beläggen som skiljer dem åt. Ett användbart resultat skiljer på vad en källa säger, vad modellen drar för slutsatser och vad som fortfarande kräver en observation från applikationen.
För en jämförande undersökning definierar du gemensamma kriterier innan modellen ombeds samla information. Jämför till exempel alternativ utifrån samma dokumenterade funktion, begränsning och driftsättningsvillkor. Be om en beläggstabell följd av slutsatsen, där motsägelser mellan källor hålls synliga. Det gör ett svar från flera källor användbart som beslutsunderlag eller utgångspunkt för en djupare undersökning.
En följdfråga bör behålla det ursprungliga målet och ange den nya begränsningen. Om en sökning löser en del av problemet men lämnar en annan osäker ber du nästa tur koncentrera sig på det olösta beroendet. Håll relevanta tidigare resultat tillgängliga så att resonemanget fortsätter från redan insamlade belägg.
Att resonera över hämtad information och att utföra en extern åtgärd är separata steg i applikationen. Modellen kan förklara undersökningsresultatet eller föreslå ett nästa steg; applikationen tillhandahåller eventuella privata uppgifter, kör sina egna verktyg och returnerar observationer när de behövs. Det håller det slutliga svaret kopplat till de faktiska beläggen för uppgiften.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser perplexity/sonar-reasoning-pro | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Debiteringsmängd | Avgift |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängd— | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.016 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängd— | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.016 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationPer begäran | Prislista— | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängden förfrågan | Avgift Indata $0.01 per begäran |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "perplexity/sonar-reasoning-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
sonar-reasoning-proPerplexitys Sonar Reasoning Pro riktar sig till frågor som kräver resonemang över flera sökningar och källor. Den stöder undersökningar i flera led och sammanställning av belägg och ger ett svar som kopplar resultaten till frågan.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Sonar Reasoning Pro är Perplexitys resonemangsinriktade Sonar-alternativ för undersökningsfrågor med flera beroende steg. Tillverkaren beskriver dess roll som webbsökning i flera led och sammanställning från många källor. Resultatet är ett undersökt textsvar som kopplar de hämtade beläggen till problemet som ska lösas.
Använd detta alternativ när det bara är uppgiftens första del att hitta ett faktum. En fråga kan kräva att den relevanta regeln identifieras, att belägg för ett undantag hittas och att det sedan avgörs hur dessa delar förändrar en slutsats. Ange den kedjan i uppgiften så att svaret behandlar sambandet mellan resultaten i stället för att presentera orelaterade söksammanfattningar.
För en teknisk undersökning anger du exakt produkt eller komponent, det observerade beteendet och villkoren där det uppträder. Be om dokumentationen som förklarar beteendet, konkurrerande förklaringar och beläggen som skiljer dem åt. Ett användbart resultat skiljer på vad en källa säger, vad modellen drar för slutsatser och vad som fortfarande kräver en observation från applikationen.
För en jämförande undersökning definierar du gemensamma kriterier innan modellen ombeds samla information. Jämför till exempel alternativ utifrån samma dokumenterade funktion, begränsning och driftsättningsvillkor. Be om en beläggstabell följd av slutsatsen, där motsägelser mellan källor hålls synliga. Det gör ett svar från flera källor användbart som beslutsunderlag eller utgångspunkt för en djupare undersökning.
En följdfråga bör behålla det ursprungliga målet och ange den nya begränsningen. Om en sökning löser en del av problemet men lämnar en annan osäker ber du nästa tur koncentrera sig på det olösta beroendet. Håll relevanta tidigare resultat tillgängliga så att resonemanget fortsätter från redan insamlade belägg.
Att resonera över hämtad information och att utföra en extern åtgärd är separata steg i applikationen. Modellen kan förklara undersökningsresultatet eller föreslå ett nästa steg; applikationen tillhandahåller eventuella privata uppgifter, kör sina egna verktyg och returnerar observationer när de behövs. Det håller det slutliga svaret kopplat till de faktiska beläggen för uppgiften.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser sonar-reasoning-pro | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Textsamtal | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametercontrol_scope | AvtalTextsamtal; stream är ett booleskt värde och har false som standard. |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Metodalias: /chat/completions
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Debiteringsmängd | Avgift |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängd— | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.016 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängd— | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.016 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationPer begäran | Prislista— | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängden förfrågan | Avgift Indata $0.01 per begäran |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
sonar-reasoning-proPerplexitys Sonar Reasoning Pro riktar sig till frågor som kräver resonemang över flera sökningar och källor. Den stöder undersökningar i flera led och sammanställning av belägg och ger ett svar som kopplar resultaten till frågan.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Sonar Reasoning Pro är Perplexitys resonemangsinriktade Sonar-alternativ för undersökningsfrågor med flera beroende steg. Tillverkaren beskriver dess roll som webbsökning i flera led och sammanställning från många källor. Resultatet är ett undersökt textsvar som kopplar de hämtade beläggen till problemet som ska lösas.
Använd detta alternativ när det bara är uppgiftens första del att hitta ett faktum. En fråga kan kräva att den relevanta regeln identifieras, att belägg för ett undantag hittas och att det sedan avgörs hur dessa delar förändrar en slutsats. Ange den kedjan i uppgiften så att svaret behandlar sambandet mellan resultaten i stället för att presentera orelaterade söksammanfattningar.
För en teknisk undersökning anger du exakt produkt eller komponent, det observerade beteendet och villkoren där det uppträder. Be om dokumentationen som förklarar beteendet, konkurrerande förklaringar och beläggen som skiljer dem åt. Ett användbart resultat skiljer på vad en källa säger, vad modellen drar för slutsatser och vad som fortfarande kräver en observation från applikationen.
För en jämförande undersökning definierar du gemensamma kriterier innan modellen ombeds samla information. Jämför till exempel alternativ utifrån samma dokumenterade funktion, begränsning och driftsättningsvillkor. Be om en beläggstabell följd av slutsatsen, där motsägelser mellan källor hålls synliga. Det gör ett svar från flera källor användbart som beslutsunderlag eller utgångspunkt för en djupare undersökning.
En följdfråga bör behålla det ursprungliga målet och ange den nya begränsningen. Om en sökning löser en del av problemet men lämnar en annan osäker ber du nästa tur koncentrera sig på det olösta beroendet. Håll relevanta tidigare resultat tillgängliga så att resonemanget fortsätter från redan insamlade belägg.
Att resonera över hämtad information och att utföra en extern åtgärd är separata steg i applikationen. Modellen kan förklara undersökningsresultatet eller föreslå ett nästa steg; applikationen tillhandahåller eventuella privata uppgifter, kör sina egna verktyg och returnerar observationer när de behövs. Det håller det slutliga svaret kopplat till de faktiska beläggen för uppgiften.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser sonar-reasoning-pro | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
Matcha varje avgift mot de visade villkoren. Använd ett pris för varje uppsättning alternativa konfigurationer.
| Konfiguration | Prislista | Kontexttoken, fler än | Kontexttoken, upp till och med | Debiteringsmängd | Avgift |
|---|---|---|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängd— | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.016 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationNivå 1 för förfrågans längd | Prislista— | Kontexttoken, fler än0 | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängd— | Avgift Indata · Indatatoken $0.004 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.016 / 1K token Indata · Cacheläsning — / 1K token Indata · Skrivning till cache — / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
| KonfigurationPer begäran | Prislista— | Kontexttoken, fler än— | Kontexttoken, upp till och medIngen övre gräns | Debiteringsmängden förfrågan | Avgift Indata $0.01 per begäran |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "sonar-reasoning-pro",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-reasoning-pro, sonar-reasoning-pro
/chat/completions
Tekniskt exempel på engelska
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.