
Modelo de investigación para la recuperación, síntesis y razonamiento en varios pasos, buscando, leyendo y evaluando fuentes de forma autónoma en temas complejos.
Modelo de investigación para la recuperación, síntesis y razonamiento en varios pasos, buscando, leyendo y evaluando fuentes de forma autónoma en temas complejos.
También conocido como Perplexity-Deep-Research
perplexity-deep-research/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/searchPOST/v1beta/models/perplexity-deep-research:generateContentTarifas de pago por uso en vivo del catálogo de EmpirioLabs. Solo pagas por lo que usas, sin mínimo mensual.
Perplexity Deep Research sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo perplexity-deep-research. Consigue una clave de API en el panel de EmpirioLabs.
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)Parámetros de solicitud compatibles con la API de Perplexity Deep Research en EmpirioLabs. Los valores por defecto se aplican cuando se omite un campo.
| Parámetro | Tipo | Predeterminado | Rango / valores | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.2 | 0 a 2 | Temperatura de muestreo. 0 = determinista, 2 = máxima aleatoriedad. |
| max_tokens | number | 16384 | 1 a 65536 | Máximo de tokens en la respuesta. |
| reasoning_effort | enum | high | low, medium, high | Nivel de profundidad en el razonamiento. Mayor esfuerzo = análisis más exhaustivo pero más lento. |
| search_mode | enum | default | default | Filtra los resultados de búsqueda por tipo de fuente. Académico = artículos académicos, SEC = presentaciones financieras. |
| search_domain_filter | string | - | - | Dominios separados por comas. Prefijo con '-' para excluir. Máximo 20. |
| search_language_filter | string | - | - | Códigos ISO 639-1 separados por comas (2 letras). Máximo 10. |
| search_after_date_filter | string | - | - | Solo incluye fuentes publicadas después de esa fecha. Usa YYY-MM-DD o lenguaje natural. |
| search_before_date_filter | string | - | - | Solo incluye fuentes publicadas antes de esa fecha. Usa YYY-MM-DD o lenguaje natural. |
| search_recency_filter | enum | none | none, hour, day, week, month, year | Filtro de tiempo relativo. No se puede combinar con fechas específicas. |
| last_updated_after_filter | string | - | - | Solo incluye fuentes que se actualizaron después de esta fecha. |
| last_updated_before_filter | string | - | - | Solo incluye fuentes que se actualizaron por última vez antes de esta fecha. |
| country | string | - | - | Código ISO 3166-1 de dos letras (por ejemplo, EE. UU., GB) para sesgar resultados hacia un país. |
| region | string | - | - | Nombre del estado o provincia para el sesgo de ubicación. |
| city | string | - | - | El nombre de la ciudad para el sesgo de ubicación. |
Recuperación y razonamiento de varios pasos de larga duración. Los precios dividen tokens de entrada / salida / citación / razonamiento más el cargo de búsqueda por consulta.
En EmpirioLabs, Perplexity Deep Research se factura por uso: Entrada $4.80 por 1M de tokens de prompt; Producto $19.00 por 1M de tokens generados; Fichas de citación $4.80 por cada 1M de fichas. La tabla de tarifas en vivo de esta página siempre coincide con lo que cobra la API.
Perplexity Deep Research admite una ventana de contexto de 128K tokens.
Sí. Perplexity Deep Research sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI, así que los SDKs de OpenAI existentes funcionan apuntando base_url a https://api.empiriolabs.ai/v1 y usando el id de modelo perplexity-deep-research.
Sí. El playground de EmpirioLabs ejecuta Perplexity Deep Research en el navegador con los mismos parámetros que expone la API, para que pruebes prompts antes de escribir código.
Crea una cuenta de EmpirioLabs y genera una clave en API Keys en el panel. La facturación es con créditos de pago por uso, así que solo pagas por las solicitudes que haces.
Consulta nuestros precios o contacta con nosotros si quieres que tu propio modelo se implemente en nuestra pila.