Forschungsmodell für mehrstufige Abfindung, Synthese und Schlussfolgerung, bei dem Quellen über komplexe Themen hinweg autonom gesucht, gelesen und bewertet werden.
PerplexityForschung & Suche128K KontextProprietärer EndpointForschungsmodell für mehrstufige Abfindung, Synthese und Schlussfolgerung, bei dem Quellen über komplexe Themen hinweg autonom gesucht, gelesen und bewertet werden.
perplexity-deep-research/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/searchPOST/v1beta/models/perplexity-deep-research:generateContentLive Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
Perplexity Deep Research bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Richte ein beliebiges OpenAI SDK mit deinem EmpirioLabs API-Schlüssel auf https://api.empiriolabs.ai/v1 und verwende die Modell-ID perplexity-deep-research. Hol dir einen API-Schlüssel im EmpirioLabs Dashboard.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "perplexity-deep-research",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="perplexity-deep-research",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die Perplexity Deep Research API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | number | - | 16 bis 65536 | Maximale Anzahl der Token in der Antwort beträgt mindestens 16. Wenn sie ausgelassen werden, gilt der eigene Standard des Modells. |
| reasoning_effort | enum | medium | low, medium, high | Wie viel das Modell während der Recherche argumentiert. High ist am gründlichsten, braucht am längsten und verwendet die meisten Tokens. |
| search_domain_filter | string | - | - | Komma-getrennte Domänen. Präfix mit '-' ausschließen. Maximal 20. |
| max_results | number | 15 | 1 bis 50 | Die meisten Ergebnisse liefern jede Websuche. Mehr Ergebnisse liefern mehr Quellen, auf die man zurückgreifen kann. |
| search_after_date_filter | string | - | - | Verwenden Sie nur Quellen, die nach diesem Datum veröffentlicht wurden. Verwenden Sie MM/DD/JJJJ oder JJJJ-MMM-DD. |
| search_before_date_filter | string | - | - | Beziehen Sie nur Quellen an, die vor diesem Datum veröffentlicht wurden. Verwenden Sie MM/DD/YYYY oder YYYYY-MM-DD. |
| search_recency_filter | enum | none | none, hour, day, week, month, year | Relativer Zeitfilter. Kann nicht mit bestimmten Daten kombiniert werden. |
| last_updated_after_filter | string | - | - | Beziehen Sie nur Quellen an, die zuletzt nach diesem Datum aktualisiert wurden. Verwenden Sie MM/DD/YYYY oder YYYYY-MM-DD. |
| last_updated_before_filter | string | - | - | Geben Sie nur Quellen an, die zuletzt vor diesem Datum aktualisiert wurden. Verwenden Sie MM/DD/YYYY oder YYYYY-MM-DD. |
| country | string | - | - | Zweibuchstabiger ISO-3166-1-Code (z. B. US, GB) zur Verzerrung von Ergebnissen auf ein Land. |
| region | string | - | - | Staat- oder Provinzname für Standortbias. |
| city | string | - | - | Stadtname für Standort-Bias. |
| latitude | number | - | - | Breite für Standortverzerrung in Dezimalgrad. |
| longitude | number | - | - | Längengrad für Standortverzerrung, in Dezimalgraden. |
Langjährige mehrstufige Abfrage und Argumentation. Preisaufteilung Eingabe-/Ausgabe-/Zitations-/Argumentationstoken plus Suchgebühr pro Abfrage.
Auf EmpirioLabs wird Perplexity Deep Research nach Verbrauch abgerechnet: Eingabe $4.80 pro 1M Prompt-Token; Output $19.00 pro 1 Million generierter Token; Zitationsmarken $4.80 pro 1Million Token; Reasoning Tokens $7.20 pro 1Million Token; Suchanfragen $0.012 pro Abfrage. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
Perplexity Deep Research unterstützt ein Kontextfenster von 128K Token.
Ja. Perplexity Deep Research bedient die OpenAI-kompatible Chat Completions API. Bestehende OpenAI SDKs funktionieren, indem du base_url auf https://api.empiriolabs.ai/v1 setzt und als Modell-ID perplexity-deep-research verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Perplexity Deep Research im Browser mit denselben Parametern aus, die die API bietet. So kannst du Prompts testen, bevor du Code schreibst.
Erstelle ein EmpirioLabs-Konto und generiere dann einen Schlüssel unter API Keys im Dashboard. Die Abrechnung erfolgt über Pay-as-you-go-Guthaben, du zahlst also nur für deine Requests.
Schauen Sie sich unsere Preise an oder kontaktieren Sie uns, wenn Sie Ihr eigenes Modell auf unserem Stack implementieren möchten.
