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POST
Reference example
提一个需要推演而不只是查找的问题,拿回一份有网页支撑的分步回答。形状与其余 Perplexity 端点一致 —— 传 model(必填,sonar-reasoning-pro)和 messages,返回 choices[0].message.content、citations、search_results[] 和 usage。实测约 5 秒,按次固定费率计费。适合比较、归因和分析类问题。如果问题只是「是什么」,post_perplexity_sonar 更快;如果要的是跨多源的长篇报告而不是一个答案,用 post_perplexity_sonar_deep_research。
第一次用? 把任意 MCP 客户端指向 https://mcp.aisa.one/mcp —— Claude Code、 Codex、Cursor、VS Code 都可以。鉴权走 OAuth:客户端打开浏览器,你点一次 Allow,不需要粘贴任何 key。各客户端的具体命令和每次调用的价格见 aisa.one/zh-cn/mcp。
在你的 agent 里把这个端点跑起来 →

费用与请求规则

公开参考值不是你的账户报价或最终扣费。对于支持 X-AISA-Cost-Mode: quote 的接口,执行前请针对完整请求获取免费报价;执行后通过响应费用元数据和 Usage Logs 核对结算费用。1 USD 等于 1,000,000 个整数 micro-USD。
  • 默认请求参考估价(USD): 0.03499
  • 计费依据: response_usd
  • 公开参考倍率: 1.0
  • 结算证据来源: response_body

授权

Authorization
string
header
必填

Bearer authentication header of the form Bearer <token>, where <token> is your auth token.

请求体

application/json
model
enum<string>
必填

要使用的 Sonar 模型。

可用选项:
sonar,
sonar-pro,
sonar-reasoning-pro,
sonar-deep-research
messages
object[]
必填

由截至目前的对话内容组成的消息列表。

max_tokens
integer

响应中要生成的最大词元数。

temperature
number
默认值:0.2

介于 0 和 2 之间的采样温度。较低的值会使输出更集中且更具确定性。

必填范围: 0 <= x <= 2
top_p
number
默认值:0.9

核采样参数。模型会考虑累计概率质量达到 top_p 的词元。

必填范围: 0 <= x <= 1
top_k
integer
默认值:0

用于 top-k 筛选的保留词元数。

必填范围: 0 <= x <= 2048
stream
boolean
默认值:false

是否使用服务器发送事件以流式方式返回响应。

search_context
enum<string>
默认值:low

控制使用的搜索上下文量。会影响单次请求的成本。

可用选项:
low,
medium,
high
frequency_penalty
number
默认值:1

根据新词元目前在文本中的出现频率对其施加惩罚。正值会降低逐字重复同一行的可能性。

必填范围: 0 <= x <= 2
presence_penalty
number
默认值:0

根据新词元此前是否已出现在文本中对其施加惩罚。正值会提高谈论新主题的可能性。

必填范围: -2 <= x <= 2
return_citations
boolean
默认值:true

是否在响应中返回引用和搜索结果。

search_recency_filter
enum<string>

按时效性筛选搜索结果。

可用选项:
month,
week,
day,
hour
search_domain_filter
string[]

将搜索限制在特定域名。

响应

包含 AI 答案和引用的成功响应

id
string

补全结果的唯一标识符。

model
string

用于生成补全内容的模型。

object
string
示例:

"chat.completion"

created
integer

补全创建时间的 Unix 时间戳。

choices
object[]
citations
string[]

答案中引用的来源 URL 列表。

search_results
object[]

包含标题、摘要和 URL 的详细搜索结果。

usage
object