
Recherche web en temps réel avec citations précises et sources personnalisables pour up-to-date intégration de la recherche IA dans les applications de production.
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perplexity-sonar/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/searchPOST/v1beta/models/perplexity-sonar:generateContentperplexity/sonarTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Perplexity Sonar sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle perplexity-sonar. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
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)Paramètres de requête pris en charge par l'API Perplexity Sonar sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.2 | 0 à 2 | Température d’échantillonnage. 0 = déterministe, 2 = aléatoire maximal. |
| top_p | number | 0.9 | 0 à 1 | Probabilité d’échantillonnage du noyau, masse. Plus bas = plus concentré. |
| max_tokens | number | 1024 | 1 à 32768 | Maximum de jetons dans la réponse. |
| search_context_size | enum | medium | low, medium, high | Un contexte plus approfondi donne de meilleures réponses mais augmente le tarif de base par demande. |
| search_mode | enum | default | default, academic, sec | Filtrez les résultats de recherche par type de source. Académique = articles scientifiques, SEC = dossiers financiers. |
| search_domain_filter | string | - | - | Liste de domaines séparés par virgules (autoriser sans préfixe, refuser avec un -début de liste) |
| search_language_filter | string | - | - | Codes ISO 639-1 séparés par virgules (2 lettres). Max 10. |
| search_after_date | string | - | - | Utilise YYYY-MM-DD. N’inclure les sources qu’après cette date. |
| search_before_date | string | - | - | Utilise YYYY-MM-DD. N’incluez que les sources avant cette date. |
| search_recency_filter | enum | none | none, hour, day, week, month, year | Filtre à temps relatif. Impossible à combiner avec des dates précises. |
| last_updated_after_filter | string | - | - | Utilise YYYY-MM-DD. N’inclure les sources qu’après cette date. |
| last_updated_before_filter | string | - | - | Utilise YYYY-MM-DD. N’incluez que les sources avant cette date. |
| country | string | - | - | Code ISO 3166-1 à deux lettres (par exemple US, GB) pour biaiser les résultats vers un pays. |
| region | string | - | - | Nom d’État ou de province pour le biais de localisation. |
Sur EmpirioLabs, Perplexity Sonar est facturé à l'usage : Entrée $2.40 par 1M de jetons d’invite; Produit $2.40 par 1M de jetons générés; Frais de base (peu contexte) $0.012 à la demande. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Perplexity Sonar prend en charge une fenêtre de contexte de 127K tokens.
Oui. Perplexity Sonar sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle perplexity-sonar.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Perplexity Sonar dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.