多步骤检索,综合,推理的研究模式,自主搜索,阅读,并跨复杂话题评价来源.
Perplexity研究和搜索128K 上下文专有端点多步骤检索,综合,推理的研究模式,自主搜索,阅读,并跨复杂话题评价来源.
也称为 Perplexity-Deep-Research
perplexity-deep-research/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/searchPOST/v1beta/models/perplexity-deep-research:generateContent来自 EmpirioLabs 目录的实时按量计费价格。只为实际用量付费，没有月度最低消费。
Perplexity Deep Research 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1，并使用模型 ID perplexity-deep-research。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
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)EmpirioLabs 上 Perplexity Deep Research API 支持的请求参数。省略字段时使用默认值。
| 参数 | 类型 | 默认值 | 范围 / 值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.2 | 0 到 2 | 采样温度。0 = 确定性，2 = 最大随机性。 |
| max_tokens | number | 16384 | 1 到 65536 | 回复中最多的代币。 |
| reasoning_effort | enum | high | low, medium, high | 推理深度。努力越多=分析更深入但速度越慢。 |
| search_mode | enum | default | default | 按来源类型筛选搜索结果。学术 = 学术论文，SEC = 财务申报。 |
| search_domain_filter | string | - | - | 逗号分隔域。前缀为“-”以排除。最多20。 |
| search_language_filter | string | - | - | 逗号分隔的ISO 639-1代码（2个字母）。最多10。 |
| search_after_date_filter | string | - | - | 仅包含此日期之后发布的资料。用 YYYY-MM-DD 或自然语言。 |
| search_before_date_filter | string | - | - | 仅包含此日期之前发布的资料。用 YYYY-MM-DD 或自然语言。 |
| search_recency_filter | enum | none | none, hour, day, week, month, year | 相对时间滤波器。不能与具体日期合并。 |
| last_updated_after_filter | string | - | - | 仅包含最后更新于此日期之后的资料来源。 |
| last_updated_before_filter | string | - | - | 仅包含最后更新于此日期之前的来源。 |
| country | string | - | - | ISO 3166-1 双字母代码（例如美国、英国），用于将结果偏向某一国家。 |
| region | string | - | - | 州或省名称用于位置偏见。 |
| city | string | - | - | 城市名称用于位置偏移。 |
长跑多步检索与推理. 定价分拆 输入 / 输出 / 引用 / 说明原因的符号加每桶搜索费.
在 EmpirioLabs，Perplexity Deep Research 按量计费：投入 $4.80 每1M 提示符; 产出 $19.00 每1M个生成的令牌; 引用语录 $4.80 每1M个令牌。本页的实时价格表始终与 API 的实际计费一致。
Perplexity Deep Research 支持 128K token 的上下文窗口。
兼容。Perplexity Deep Research 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API，现有 OpenAI SDK 只需把 base_url 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1 并把模型 ID 设为 perplexity-deep-research 即可使用。
可以。EmpirioLabs Playground在浏览器中以与 API 相同的参数运行 Perplexity Deep Research，你可以在写代码之前先测试提示词。
创建 EmpirioLabs 账户，然后在控制台的 API Keys生成密钥。计费使用按量付费的额度，只为实际发出的请求付费。
