
다중 단계 retrieval, 종합 및 reasoning, autonomously searching, reading, and evaluating source에 대한 연구 모델은 복잡한 주제를 통해.
다중 단계 retrieval, 종합 및 reasoning, autonomously searching, reading, and evaluating source에 대한 연구 모델은 복잡한 주제를 통해.
다른 이름 Perplexity-Deep-Research
perplexity-deep-research/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/searchPOST/v1beta/models/perplexity-deep-research:generateContentEmpirioLabs 카탈로그의 실시간 종량제 요금입니다. 사용한 만큼만 결제하며 월 최소 요금이 없습니다.
Perplexity Deep Research은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID perplexity-deep-research를 사용하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.
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)EmpirioLabs에서 Perplexity Deep Research API가 지원하는 요청 파라미터입니다. 필드를 생략하면 기본값이 적용됩니다.
| 파라미터 | 유형 | 기본값 | 범위 / 값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.2 | 0 ~ 2 | 샘플링 온도. 0 = 결정론적, 2 = 최대 무작위성. |
| max_tokens | number | 16384 | 1 ~ 65536 | 응답에 최대 토큰을 사용하세요. |
| reasoning_effort | enum | high | low, medium, high | 추론의 깊이 정도. 노력이 많을수록 = 더 철저한 분석이지만 느립니다. |
| search_mode | enum | default | default | 출처 유형별로 검색 결과를 필터링하세요. Academic = 학술 논문, SEC = 재무 제출 서류. |
| search_domain_filter | string | - | - | 쉼표로 분리된 도메인. 배제하기 위해 접두사 '-'가 붙습니다. 최대 20. |
| search_language_filter | string | - | - | 쉼표로 구분된 ISO 639-1 코드(2글자). 최대 10. |
| search_after_date_filter | string | - | - | 이 날짜 이후에 출판된 출처만 포함하세요. YYYY-MM-DD 또는 자연어를 사용하세요. |
| search_before_date_filter | string | - | - | 이 날짜 이전에 출판된 출처만 포함하세요. YYYY-MM-DD 또는 자연어를 사용하세요. |
| search_recency_filter | enum | none | none, hour, day, week, month, year | 상대 시간 필터. 특정 날짜와 결합할 수 없습니다. |
| last_updated_after_filter | string | - | - | 이 날짜 이후 마지막으로 업데이트된 출처만 포함하세요. |
| last_updated_before_filter | string | - | - | 이 날짜 이전에 마지막으로 업데이트된 출처만 포함하세요. |
| country | string | - | - | 결과를 국가에 편향하기 위한 두 글자 ISO 3166-1 코드(예: 미국, 영국). |
| region | string | - | - | 위치 편향을 위한 주 또는 도(州) 이름. |
| city | string | - | - | 위치 편향을 위한 도시 이름. |
긴 실행 멀티 단계 retrieval 및 이유. 가격 분할 입력 / 출력 / 인용 / Reasoning 토큰 플러스 정복 검색 충전.
EmpirioLabs에서 Perplexity Deep Research은(는) 종량제로 청구됩니다: 이름 * $4.80 1M 신속한 토큰 당; 제품정보 $19.00 1M 생성 토큰; 인용 토큰 $4.80 1M 토큰 당. 이 페이지의 실시간 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
Perplexity Deep Research은(는) 128K 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.
네. Perplexity Deep Research은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공하므로, 기존 OpenAI SDK에서 base_url을 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID를 perplexity-deep-research로 설정하면 바로 동작합니다.
네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 API와 동일한 파라미터로 Perplexity Deep Research을(를) 브라우저에서 실행하므로 코드를 작성하기 전에 프롬프트를 테스트할 수 있습니다.
EmpirioLabs 계정을 만든 다음 대시보드의 API Keys에서 키를 생성하세요. 요금은 종량제 크레딧이라 실행한 요청에 대해서만 결제합니다.