Perplexity Deep Research

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

複雑なテーマにわたる資料の自律的な検索、読解、評価を行う多段階の検索、統合、推論のための研究モデル。

一目で

フィールド価値
モデルIDperplexity-deep-research
モデル発売日-
入力モダリティテキスト、画像、ドキュメント
出力モダリティ本文
コンテキストウィンドウ128K
重量精度-
特徴web_search、理屈、deep_research
ネイティブ推論いいえ
新作いいえ
サポート端末POST /v1/chat/completionsPOST /v1/responsesPOST /v1/messagesPOST /v1/search

価格設定

チャージスペックレート
入力1Mプロンプトトークンあたり$4.80
出力生成された1Mトークンあたり$19.00
引用トークン1Mトークンあたり$4.80
推論トークン1Mトークンあたり$7.20
検索クエリクエリごとに$0.012

例示リクエスト

$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"}'

パラメータ

パラメータ種類必須デフォルト概要
temperature番号いいえ0.2サンプリング温度。0 = 決定論的、2 = 最大ランダム性。·射程:0 – 2
max_tokens番号いいえ16384レスポンスには最大トークンを使います。·射程:1 – 65536
reasoning_effortエヌムいいえ"high"思考の深さのレベル。努力が高いほど = より徹底的な分析が行われるが、時間は遅くなります。·許可:lowmediumhigh
search_modeエヌムいいえ"default"検索結果をソースタイプで絞り込みましょう。Academic = 学術論文、SEC = 財務申請。·許可:default
search_domain_filterストリングいいえ-カンマ区切られたドメイン。除外するために接頭辞に「-」を付けます。最大20。
search_language_filterストリングいいえ-カンマ区切られたISO 639-1コード(2文字)。最大10。
search_after_date_filterストリングいいえ-この日付以降に発表された資料のみを含めてください。YYYY-MM-DD または自然言語を使ってください。
search_before_date_filterストリングいいえ-この日以前に発表された資料のみを含めてください。YYYY-MM-DD または自然言語を使ってください。
search_recency_filterエヌムいいえ"none"相対時間フィルターです。特定の日付と組み合わせることはできません。·許可:nonehourdayweekmonthyear
last_updated_after_filterストリングいいえ-この日付以降に更新された情報源のみを含めてください。
last_updated_before_filterストリングいいえ-この日付より最後に更新された情報源のみを含めてください。
countryストリングいいえ-結果を国に偏らせるための2文字のISO 3166-1コード(例:米国、英国)。
regionストリングいいえ-場所バイアスのための州名や州名。
cityストリングいいえ-場所バイアスのための都市名。
latitude番号いいえ-位置バイアスの緯度は小数点数で示します。
longitude番号いいえ-位置バイアスのための経度(小数点数)。
disable_formattingブール値いいえ偽りEmpirioLabsのマークダウンフォーマット(引用[N]書き換え+参照ブロック+<think>抽出)をスキップしてください。reasoning_contentに。RAWモードでは<think>…</think>のタグをコンテンツ内に配置し、発信者が自分で推論を分析できるようにしています。

注記

長期にわたる多段階の検索と推論。価格は入力/出力/引用/推論トークンとクエリごとの検索料金を分割します。


Machine-readable schema: GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/perplexity-deep-research