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Perplexity Deep Research

Perplexity Deep Research
Perplexity · Research & Search
POST /v1/chat/completions

Modèle de recherche pour la récupération, la synthèse et le raisonnement en plusieurs étapes, en recherchant, lisant et évaluant de manière autonome les sources sur des sujets complexes.

En un coup d’œil

TerrainValeur
Identifiant de modèleperplexity-deep-research
Date de sortie du modèle-
Modalités d’entréeTexte, Image, Document
Modalités de sortieTexte
Fenêtre de contexte128K
Précision du poids-
Caractéristiquesweb_search, raisonnement, deep_research
Inférence autochtoneNon
NouveauNon
Points de terminaison pris en chargePOST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1/search

Tarification

ChargeSpecTaux
Entréepar 1M de jetons d’invite$4.80
Productionpar 1M de jetons générés$19.00
Jetons de citationpar 1M de jetons$4.80
Jetons de raisonnementpar 1M de jetons$7.20
Requêtes de recherchepar requête$0.012

Exemple de demande

$curl https://api.empiriolabs.ai/v1/search \
>  -H 'Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY' \
>  -H 'Content-Type: application/json' \
>  -d '{"model": "perplexity-deep-research", "query": "latest LLM benchmarks 2026"}'

Paramètres

ParamètreTypeObligatoirePar défautDescription
temperatureNombrenon0.2Température d’échantillonnage. 0 = déterministe, 2 = aléatoire maximal. · Plage: 0 – 2
max_tokensNombrenon16384Maximum de jetons dans la réponse. · Répartition: 1 – 65536
reasoning_effortenumnon"high"Niveau de profondeur de raisonnement. Plus d’efforts = analyse plus approfondie mais plus lente. · Autorisé: low, medium, high
search_modeenumnon"default"Filtrez les résultats de recherche par type de source. Académique = articles scientifiques, SEC = dossiers financiers. · Autorisé: default
search_domain_filterCordenon-Domaines séparés par virgules. Préfixe par ’-’ pour exclure. Max 20.
search_language_filterCordenon-Codes ISO 639-1 séparés par virgules (2 lettres). Max 10.
search_after_date_filterCordenon-N’incluez que les sources publiées après cette date. Utilisez YYYY-MM-DD ou du langage naturel.
search_before_date_filterCordenon-N’incluez que les sources publiées avant cette date. Utilisez YYYY-MM-DD ou du langage naturel.
search_recency_filterenumnon"none"Filtre à temps relatif. Impossible à combiner avec des dates précises. · Autorisé: none, hour, day, week, month, year
last_updated_after_filterCordenon-N’incluez que les sources mises à jour après cette date.
last_updated_before_filterCordenon-N’incluez que les sources mises à jour avant cette date.
countryCordenon-Code ISO 3166-1 à deux lettres (par exemple US, GB) pour biaiser les résultats vers un pays.
regionCordenon-Nom d’État ou de province pour le biais de localisation.
cityCordenon-Nom de la ville pour le biais de localisation.
latitudeNombrenon-Latitude pour le biais de localisation, en degrés décimaux.
longitudeNombrenon-Longitude pour le biais de localisation, en degrés décimaux.
disable_formattingBooléennonfauxPassez la mise en forme EmpirioLabs Markdown (citation [N] réécriture + bloc Références + extraction <think> pour reasoning_content). Le mode brut maintient le < réfléchissez>… </pense> des tags dans le contenu pour que les appelants puissent comprendre eux-mêmes leur raisonnement.

Notes

Récupération et raisonnement à plusieurs étapes de longue durée. Les prix divisent les jetons d’entrée / sortie / de citation / de raisonnement plus les frais de recherche par requête.

_Machine schéma lisible: _ GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/perplexity-deep-research.