Sonar Pro Search là chế độ Pro Search của Perplexity dành cho Sonar Pro, được thiết kế để trả lời những câu hỏi cần nhiều bước thu thập thông tin. Chế độ này có thể tìm kiếm web nhiều lần, truy xuất nội dung trang và tổng hợp kết quả thành câu trả lời dựa trên nghiên cứu. Chế độ này khác với đường tìm kiếm nhanh hơn và với mô hình riêng mang tên Sonar Deep Research.
Nhà phát triển mô tả cơ chế tự động điều phối tìm kiếm web và truy xuất trang. Thay vì để người dùng tự chuyển từng kết quả tìm kiếm thành truy vấn kế tiếp, quy trình tìm kiếm có thể theo đuổi các câu hỏi trung gian cần thiết để trả lời. Cấu hình được tài liệu hóa cung cấp các lựa chọn tìm kiếm pro, fast và automatic; lựa chọn automatic phân loại truy vấn theo độ phức tạp. Đây là các thiết lập tìm kiếm của nhà phát triển, không phải tên của ba checkpoint cố định khác nhau.
Quy trình Pro Search do Perplexity công bố yêu cầu truyền theo luồng và hiển thị quá trình suy luận trong khi tìm kiếm tiến triển. Ứng dụng khách nhận luồng này từ nhà phát triển cần giữ đúng thứ tự của các cập nhật tiến độ và nội dung trả lời. Câu trả lời nghiên cứu hoàn chỉnh mới là đầu ra hữu ích; một cập nhật tiến độ riêng lẻ chưa phải phần giải thích hoặc so sánh hoàn chỉnh mà người dùng yêu cầu.
Chuẩn bị câu hỏi với thực thể, địa điểm, khoảng thời gian và tiêu chí quyết định có liên quan. Ví dụ, một bài so sánh công nghệ có thể hỏi những khả năng đã được tài liệu hóa nào đáp ứng một yêu cầu tích hợp cụ thể, điều kiện nào khác nhau giữa các phương án và bằng chứng nào làm căn cứ cho sự khác biệt đó. Kết quả hiệu quả gồm phần so sánh, tư liệu nguồn hỗ trợ và những câu hỏi chưa được giải đáp vẫn ảnh hưởng đến lựa chọn.
Với câu hỏi có nhiều yếu tố phụ thuộc, hãy trình bày mục tiêu cuối cùng và các ràng buộc cùng nhau. Một cuộc khảo sát dự án có thể cần xác định tài liệu sản phẩm liên quan, so sánh hai cách triển khai và giải thích những giới hạn đã công bố nào áp dụng. Yêu cầu sắp xếp các phát hiện theo yêu cầu mà chúng giải đáp để người đọc có thể lần từ kết luận về bằng chứng được sử dụng.
Kiểm tra nội dung nghiên cứu trả về như một câu trả lời dựa trên bằng chứng: phân biệt điều nguồn nêu rõ với suy luận của mô hình, đồng thời giữ hiển thị những thông tin mâu thuẫn hoặc chưa đầy đủ. Vai trò của mô hình ở đây là tìm kiếm và tổng hợp. Thay đổi hệ thống bên ngoài hoặc thực thi phương án triển khai được đề xuất vẫn là hành động do ứng dụng bao quanh thực hiện.
", "aboutText": "Sonar Pro Search là chế độ Pro Search của Perplexity dành cho Sonar Pro, được thiết kế để trả lời những câu hỏi cần nhiều bước thu thập thông tin. Chế độ này có thể tìm kiếm web nhiều lần, truy xuất nội dung trang và tổng hợp kết quả thành câu trả lời dựa trên nghiên cứu. Chế độ này khác với đường tìm kiếm nhanh hơn và với mô hình riêng mang tên Sonar Deep Research.\n\nNhà phát triển mô tả cơ chế tự động điều phối tìm kiếm web và truy xuất trang. Thay vì để người dùng tự chuyển từng kết quả tìm kiếm thành truy vấn kế tiếp, quy trình tìm kiếm có thể theo đuổi các câu hỏi trung gian cần thiết để trả lời. Cấu hình được tài liệu hóa cung cấp các lựa chọn tìm kiếm pro, fast và automatic; lựa chọn automatic phân loại truy vấn theo độ phức tạp. Đây là các thiết lập tìm kiếm của nhà phát triển, không phải tên của ba checkpoint cố định khác nhau.\n\nQuy trình Pro Search do Perplexity công bố yêu cầu truyền theo luồng và hiển thị quá trình suy luận trong khi tìm kiếm tiến triển. Ứng dụng khách nhận luồng này từ nhà phát triển cần giữ đúng thứ tự của các cập nhật tiến độ và nội dung trả lời. Câu trả lời nghiên cứu hoàn chỉnh mới là đầu ra hữu ích; một cập nhật tiến độ riêng lẻ chưa phải phần giải thích hoặc so sánh hoàn chỉnh mà người dùng yêu cầu.\n\nChuẩn bị câu hỏi với thực thể, địa điểm, khoảng thời gian và tiêu chí quyết định có liên quan. Ví dụ, một bài so sánh công nghệ có thể hỏi những khả năng đã được tài liệu hóa nào đáp ứng một yêu cầu tích hợp cụ thể, điều kiện nào khác nhau giữa các phương án và bằng chứng nào làm căn cứ cho sự khác biệt đó. Kết quả hiệu quả gồm phần so sánh, tư liệu nguồn hỗ trợ và những câu hỏi chưa được giải đáp vẫn ảnh hưởng đến lựa chọn.\n\nVới câu hỏi có nhiều yếu tố phụ thuộc, hãy trình bày mục tiêu cuối cùng và các ràng buộc cùng nhau. Một cuộc khảo sát dự án có thể cần xác định tài liệu sản phẩm liên quan, so sánh hai cách triển khai và giải thích những giới hạn đã công bố nào áp dụng. Yêu cầu sắp xếp các phát hiện theo yêu cầu mà chúng giải đáp để người đọc có thể lần từ kết luận về bằng chứng được sử dụng.\n\nKiểm tra nội dung nghiên cứu trả về như một câu trả lời dựa trên bằng chứng: phân biệt điều nguồn nêu rõ với suy luận của mô hình, đồng thời giữ hiển thị những thông tin mâu thuẫn hoặc chưa đầy đủ. Vai trò của mô hình ở đây là tìm kiếm và tổng hợp. Thay đổi hệ thống bên ngoài hoặc thực thi phương án triển khai được đề xuất vẫn là hành động do ứng dụng bao quanh thực hiện.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
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 của Perplexity là chế độ tìm kiếm nhiều bước của Sonar Pro. Chế độ này kết hợp tìm kiếm web lặp lại và truy xuất trang với suy luận để xây dựng câu trả lời dựa trên nghiên cứu, đồng thời truyền cập nhật tiến độ theo luồng trong quy trình được nhà phát triển tài liệu hóa.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Sonar Pro Search là chế độ Pro Search của Perplexity dành cho Sonar Pro, được thiết kế để trả lời những câu hỏi cần nhiều bước thu thập thông tin. Chế độ này có thể tìm kiếm web nhiều lần, truy xuất nội dung trang và tổng hợp kết quả thành câu trả lời dựa trên nghiên cứu. Chế độ này khác với đường tìm kiếm nhanh hơn và với mô hình riêng mang tên Sonar Deep Research.
Nhà phát triển mô tả cơ chế tự động điều phối tìm kiếm web và truy xuất trang. Thay vì để người dùng tự chuyển từng kết quả tìm kiếm thành truy vấn kế tiếp, quy trình tìm kiếm có thể theo đuổi các câu hỏi trung gian cần thiết để trả lời. Cấu hình được tài liệu hóa cung cấp các lựa chọn tìm kiếm pro, fast và automatic; lựa chọn automatic phân loại truy vấn theo độ phức tạp. Đây là các thiết lập tìm kiếm của nhà phát triển, không phải tên của ba checkpoint cố định khác nhau.
Quy trình Pro Search do Perplexity công bố yêu cầu truyền theo luồng và hiển thị quá trình suy luận trong khi tìm kiếm tiến triển. Ứng dụng khách nhận luồng này từ nhà phát triển cần giữ đúng thứ tự của các cập nhật tiến độ và nội dung trả lời. Câu trả lời nghiên cứu hoàn chỉnh mới là đầu ra hữu ích; một cập nhật tiến độ riêng lẻ chưa phải phần giải thích hoặc so sánh hoàn chỉnh mà người dùng yêu cầu.
Chuẩn bị câu hỏi với thực thể, địa điểm, khoảng thời gian và tiêu chí quyết định có liên quan. Ví dụ, một bài so sánh công nghệ có thể hỏi những khả năng đã được tài liệu hóa nào đáp ứng một yêu cầu tích hợp cụ thể, điều kiện nào khác nhau giữa các phương án và bằng chứng nào làm căn cứ cho sự khác biệt đó. Kết quả hiệu quả gồm phần so sánh, tư liệu nguồn hỗ trợ và những câu hỏi chưa được giải đáp vẫn ảnh hưởng đến lựa chọn.
Với câu hỏi có nhiều yếu tố phụ thuộc, hãy trình bày mục tiêu cuối cùng và các ràng buộc cùng nhau. Một cuộc khảo sát dự án có thể cần xác định tài liệu sản phẩm liên quan, so sánh hai cách triển khai và giải thích những giới hạn đã công bố nào áp dụng. Yêu cầu sắp xếp các phát hiện theo yêu cầu mà chúng giải đáp để người đọc có thể lần từ kết luận về bằng chứng được sử dụng.
Kiểm tra nội dung nghiên cứu trả về như một câu trả lời dựa trên bằng chứng: phân biệt điều nguồn nêu rõ với suy luận của mô hình, đồng thời giữ hiển thị những thông tin mâu thuẫn hoặc chưa đầy đủ. Vai trò của mô hình ở đây là tìm kiếm và tổng hợp. Thay đổi hệ thống bên ngoài hoặc thực thi phương án triển khai được đề xuất vẫn là hành động do ứng dụng bao quanh thực hiện.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn perplexity/sonar-pro-search | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_input_binding | Hợp đồngnull |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Gửi ID mô hình chính xác cùng messages.
Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra.
Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Lượng dùng để tính phí | Phí |
|---|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Lượng dùng để tính phí— | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.006 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.03 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Lượng dùng để tính phí— | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.006 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.03 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhMỗi yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Lượng dùng để tính phímột yêu cầu | Phí Đầu vào $0.036 mỗi yêu cầu |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro-search
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
perplexity/sonar-pro-searchSonar Pro Search của Perplexity là chế độ tìm kiếm nhiều bước của Sonar Pro. Chế độ này kết hợp tìm kiếm web lặp lại và truy xuất trang với suy luận để xây dựng câu trả lời dựa trên nghiên cứu, đồng thời truyền cập nhật tiến độ theo luồng trong quy trình được nhà phát triển tài liệu hóa.
Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn.
Sonar Pro Search là chế độ Pro Search của Perplexity dành cho Sonar Pro, được thiết kế để trả lời những câu hỏi cần nhiều bước thu thập thông tin. Chế độ này có thể tìm kiếm web nhiều lần, truy xuất nội dung trang và tổng hợp kết quả thành câu trả lời dựa trên nghiên cứu. Chế độ này khác với đường tìm kiếm nhanh hơn và với mô hình riêng mang tên Sonar Deep Research.
Nhà phát triển mô tả cơ chế tự động điều phối tìm kiếm web và truy xuất trang. Thay vì để người dùng tự chuyển từng kết quả tìm kiếm thành truy vấn kế tiếp, quy trình tìm kiếm có thể theo đuổi các câu hỏi trung gian cần thiết để trả lời. Cấu hình được tài liệu hóa cung cấp các lựa chọn tìm kiếm pro, fast và automatic; lựa chọn automatic phân loại truy vấn theo độ phức tạp. Đây là các thiết lập tìm kiếm của nhà phát triển, không phải tên của ba checkpoint cố định khác nhau.
Quy trình Pro Search do Perplexity công bố yêu cầu truyền theo luồng và hiển thị quá trình suy luận trong khi tìm kiếm tiến triển. Ứng dụng khách nhận luồng này từ nhà phát triển cần giữ đúng thứ tự của các cập nhật tiến độ và nội dung trả lời. Câu trả lời nghiên cứu hoàn chỉnh mới là đầu ra hữu ích; một cập nhật tiến độ riêng lẻ chưa phải phần giải thích hoặc so sánh hoàn chỉnh mà người dùng yêu cầu.
Chuẩn bị câu hỏi với thực thể, địa điểm, khoảng thời gian và tiêu chí quyết định có liên quan. Ví dụ, một bài so sánh công nghệ có thể hỏi những khả năng đã được tài liệu hóa nào đáp ứng một yêu cầu tích hợp cụ thể, điều kiện nào khác nhau giữa các phương án và bằng chứng nào làm căn cứ cho sự khác biệt đó. Kết quả hiệu quả gồm phần so sánh, tư liệu nguồn hỗ trợ và những câu hỏi chưa được giải đáp vẫn ảnh hưởng đến lựa chọn.
Với câu hỏi có nhiều yếu tố phụ thuộc, hãy trình bày mục tiêu cuối cùng và các ràng buộc cùng nhau. Một cuộc khảo sát dự án có thể cần xác định tài liệu sản phẩm liên quan, so sánh hai cách triển khai và giải thích những giới hạn đã công bố nào áp dụng. Yêu cầu sắp xếp các phát hiện theo yêu cầu mà chúng giải đáp để người đọc có thể lần từ kết luận về bằng chứng được sử dụng.
Kiểm tra nội dung nghiên cứu trả về như một câu trả lời dựa trên bằng chứng: phân biệt điều nguồn nêu rõ với suy luận của mô hình, đồng thời giữ hiển thị những thông tin mâu thuẫn hoặc chưa đầy đủ. Vai trò của mô hình ở đây là tìm kiếm và tổng hợp. Thay đổi hệ thống bên ngoài hoặc thực thi phương án triển khai được đề xuất vẫn là hành động do ứng dụng bao quanh thực hiện.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn perplexity/sonar-pro-search | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_file_material | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. |
Vòng đời: synchronous_or_streamed
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
Đối chiếu từng khoản phí với điều kiện hiển thị. Dùng một mức phí cho mỗi nhóm cấu hình thay thế.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Token ngữ cảnh, lớn hơn | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồm | Lượng dùng để tính phí | Phí |
|---|---|---|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Lượng dùng để tính phí— | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.006 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.03 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhBậc 1 theo độ dài yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn0 | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Lượng dùng để tính phí— | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.006 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.03 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm — / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
| Cấu hìnhMỗi yêu cầu | Biểu mức phí— | Token ngữ cảnh, lớn hơn— | Token ngữ cảnh, tối đa và bao gồmKhông có giới hạn trên | Lượng dùng để tính phímột yêu cầu | Phí Đầu vào $0.036 mỗi yêu cầu |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "perplexity/sonar-pro-search",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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 hoặc SSE
Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về.
Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo |
|---|---|---|
Phản hồi400 · invalid_request_error | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. |
Ailoot Ultra perplexity/sonar-pro-search
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
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.