
Echtzeit-Web-Suche mit genauen Zitaten und anpassbaren Quellen für up-to-date AI-Suchintegration in Produktions-Apps.
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Auch bekannt als Perplexity-Sonar
perplexity-sonar/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/searchPOST/v1beta/models/perplexity-sonar:generateContentperplexity/sonarLive Pay-as-you-go-Preise aus dem EmpirioLabs-Katalog. Du zahlst nur für das, was du nutzt, ohne monatliches Minimum.
Perplexity Sonar 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-sonar. 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-sonar",
"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-sonar",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Request-Parameter, die die Perplexity Sonar API auf EmpirioLabs unterstützt. Standardwerte gelten, wenn ein Feld weggelassen wird.
| Parameter | Typ | Standard | Bereich / Werte | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.2 | 0 bis 2 | Temperatur wird geprochen. 0 = deterministisch, 2 = maximale Zufälligkeit. |
| top_p | number | 0.9 | 0 bis 1 | Kernprobenwahrscheinlichkeitsmasse. Niedriger = fokussierter. |
| max_tokens | number | 1024 | 1 bis 32768 | Maximale Token in der Antwort. |
| search_context_size | enum | medium | low, medium, high | Höherer Kontext liefert bessere Antworten, erhöht aber die Grundgebühr pro Anfrage. |
| search_mode | enum | default | default, academic, sec | Filtern Sie die Suchergebnisse nach Quelltyp. Akademisch = wissenschaftliche Arbeiten, SEC = Finanzberichte. |
| search_domain_filter | string | - | - | Komma-getrennte Liste von Domänen (erlauben ohne Präfix, lehnen mit führendem -) |
| search_language_filter | string | - | - | Kommma-getrennte ISO-639-1-Codes (2 Buchstaben). Maximal 10. |
| search_after_date | string | - | - | Benutze YYYYY-MM-DD. Geben Sie Quellen nur nach diesem Datum an. |
| search_before_date | string | - | - | Benutze YYYYY-MM-DD. Geben Sie nur Quellen vor diesem Datum an. |
| 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 | - | - | Benutze YYYYY-MM-DD. Geben Sie Quellen nur nach diesem Datum an. |
| last_updated_before_filter | string | - | - | Benutze YYYYY-MM-DD. Geben Sie nur Quellen vor diesem Datum an. |
| 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. |
Auf EmpirioLabs wird Perplexity Sonar nach Verbrauch abgerechnet: Input $2.40 pro 1M prompte Token; Output $2.40 pro 1M generierte Token; Grundgebühr (niedriger Kontext) $0.012 je Antrag. Die Live-Preistabelle auf dieser Seite entspricht immer dem, was die API berechnet.
Perplexity Sonar unterstützt ein Kontextfenster von 127K Token.
Ja. Perplexity Sonar 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-sonar verwendest.
Ja. Der EmpirioLabs Playground führt Perplexity Sonar 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.