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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'perplexity/sonar',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
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api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="perplexity/sonar",
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{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
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"role": "user",
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print(f"Assistant: {message}")
- API 操练场（Playground）
在集成之前，请在沙箱环境中测试所有 API 模型。
我们提供 300 多种模型供您集成到您的应用程序中。
产品详情
Perplexity Sonar：您的高级多模态人工智能助手
Perplexity AI 的声纳 是一款尖端产品， 多模态人工智能助手 Sonar 专为卓越的实时、上下文感知型网络搜索、智能信息合成和深入的对话分析而设计。它旨在赋能专业人士和消费者的工作流程，将快速权威的信息检索与强大的推理能力无缝集成，能够处理各种检索到的文档。
技术规格
性能基准
- ✅ 模型架构： 一种融合了专有和开源大型语言模型（LLM）的混合系统，包括 Llama 3.1 70B 基础版 它支持自定义困惑度微调，并集成了实时网络搜索和多文档合成功能。
- ⚙️ 上下文窗口： 动态的，能够根据查询的复杂性和检索内容的数量自动调整。
- 🔗 工具集成： 原生实时网页搜索、学术数据库访问以及用于生成论文的综合引文引擎 有来源依据的答案。
绩效指标
声纳始终如一地提供优质服务。 实时信息检索 以及高质量、有来源佐证的答案。其不断增长的查询量和强大的用户参与度凸显了其在知识密集型工作流程中的市场契合度。虽然由于致力于提供快速且有引用的答案，其延迟可能略高于纯粹的LLM聊天机器人，但这种权衡确保了…… 卓越的准确性和透明度。
API定价
- 📥 输入： 每百万Tokens1.05美元
- 📤 输出： 每百万Tokens1.05美元
主要能力
Perplexity Sonar API 旨在为信息密集型工作流程提供权威且高度可靠的输出。
- 🔍 高级搜索与合成： 擅长交叉引用多个网络资源，提炼复杂信息，并以简洁明了的方式呈现出来。 无与伦比的清晰度和透明度。
- 💬 对话式分析： 支持多轮、上下文感知对话，使其成为深度研究、商业智能和关键决策支持的理想选择。
- 🛠️ 工具利用率： 集成专有的实时网络搜索功能，可实现 实时事实核查 每个答案都必须提供精确的来源引用。
最佳使用场景
- 🔬 研究与分析： 便于快速进行文献综述、竞争情报收集和高级学术研究，并引用相关资料。
- 📈 商业智能： 提供实时市场分析、关键新闻监控和快速高管简报。
- 📚 教育与内容创作： 非常适合回答带有可验证引文的复杂问题、高效地进行内容总结并生成清晰的解释。
- ⚙️ 技术支持： 有助于故障排除、全面文档查找和工作流程指导，所有这些都基于坚实的资料基础。
代码示例
此区域将显示困惑度/声呐模型的 API 集成代码。
与其他领先型号的比较
- 对比 Claude 4 工作： 声纳专门从事 实时、引用的答案直接来自网络相比之下，Claude 4 Opus 在自主编码、复杂推理和智能体工作流程方面表现出色。Sonar 则针对那些优先考虑基于最新、最权威来源的答案，而非广泛的长上下文推理或高级代码生成的用户进行了优化。
- 对比 双子座 2.5： Perplexity Sonar 非常重视 实时搜索与合成虽然 Gemini 模型提供了广泛的多模态功能和长上下文推理，但它们可能并不总是像 Sonar 那样透明地明确显示引用或实时数据。
- 与 OpenAI GPT-4 的对比： Perplexity 声纳是专门为以下用途而设计的： 检索增强生成（RAG） 以及无与伦比的源代码透明度。GPT-4 作为一种通用模型，最适合进行广泛的推理和创造性任务，这些任务本身并不需要为每个查询都内置网络资源。
困惑度声呐的主要局限性
虽然 Perplexity Sonar 在实时研究、多源综合和引文分析方面表现出色，但其特殊的架构意味着它存在明显的局限性：
- 🚫 没有传统的编码或推理基准测试： 与以下模型不同 Claude作品4 或者 像K2困惑声呐 不公布标准编码或推理指标 （例如，SWE-bench、LiveCodeBench）。其架构针对实时、来源知识检索进行了优化，而非自主编码或长期推理任务。
- 🚫 最适合研究和分析，而非纯代码： 它在需要实时网络搜索、深度引用和商业智能的任务中表现出色。然而，它也是 不太适合纯代码生成智能体自主性，或者生成式程序合成至关重要的场景。
- 🚫 静态知识和推理（无需网络访问）： 对于超出其内置搜索功能和实时更新知识范围的任务，Perplexity Sonar 的运行方式与其他 RAG 系统类似。由于无法实时访问引用的网络资源，它无法声称在准确性或时效性方面比其他前沿通用知识模型具有显著优势。
API集成
可以通过以下方式轻松访问 Perplexity Sonar： AI/ML API提供全面的文档，以实现无缝集成。
常见问题解答 (FAQ)
问：什么是迷惑声呐？它如何增强搜索和研究能力？
答：Perplexity Sonar 是一款先进的 AI 驱动型搜索和研究助手，它将实时网络搜索与复杂的推理能力相结合。它通过提供包含引文的全面、结构清晰的答案、进行对话式后续讨论以及综合来自多个来源的信息，增强了传统搜索体验，从而提供细致入微、符合上下文的回复，而不仅仅是搜索结果。
问：Perplexity Sonar 与传统搜索引擎和其他 AI 助手有何不同？
答：Perplexity Sonar 的独特之处在于它融合了实时网络搜索和来源引用、能够理解后续问题的对话式界面、整合多源信息的能力、注重提供全面答案而非仅仅提供链接，以及能够连接相关概念的复杂推理。它将搜索引擎和研究助手的功能融为一体，带来卓越的用户体验。
问：Perplexity Sonar 最擅长处理哪些类型的研究和搜索任务？
答：Perplexity Sonar 擅长学术和市场研究、多视角时事分析、技术主题深入探讨（提供详尽解释）、产品或概念对比分析、事实核查（通过来源验证）以及复杂主题的探索性学习。其优势在于能够整合分散的信息，并提供论证充分、基于证据的答案。
问：Perplexity Sonar 响应中的引用系统是如何运作的？
答：Perplexity Sonar 会自动添加关键信息的编号参考文献，并链接到原始网络资源，提供关于来源可靠性的背景信息，保持信息来源的透明度，使用户能够轻松验证信息的真实性。这套引用系统使用户能够评估信息的可靠性并直接探索原始资料，因此对学术和专业研究极具价值。
问：使用迷惑性声纳进行信息收集有哪些实际好处？
答：实际优势包括：通过综合答案显著缩短研究时间；通过来源验证提高信息可靠性；通过关联洞察加深理解；能够以对话形式探索相关主题；以及获取训练数据范围之外的最新信息。它对专业人士、学生以及任何需要高效、可靠信息综合的人士都极具价值。
