v0.2.0-beta

OpenAPI 3.1.0

Live-Perplexity-LLM-Antworten

Felo API Support

MIT

Server

https://openapi.felo.ai

Client-Bibliotheken

Shell Curl

DataForSEO

SEO, search-engine results, keyword research, backlinks and AI visibility data.

DataForSEO Operationen

post/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/perplexity/llm_responses/live

Live-Perplexity-LLM-Antworten

Sendet einen user_prompt synchron an ein Perplexity-Modell und gibt dessen Antwort zurück. model_name muss aus get_dataforseo_ai_perplexity_llm_responses_models stammen – sonar, sonar-pro und sonar-reasoning-pro. web_search_country_iso_code grenzt die Suche ein, was die anderen drei Anbieter nicht bieten. Gibt model_name, input_tokens, output_tokens, reasoning_tokens, web_search, money_spent, datetime, items und fan_out_queries zurück. Lesen Sie money_spent in der Antwort, um zu sehen, was ein Prompt tatsächlich gekostet hat. Eingebettet in die DataForSEO-Hülle: Daten in tasks[0].result, Ergebnis in tasks[0].status_code – eine abgelehnte Anfrage gibt dennoch HTTP 200 zurück.

Preisreferenz

Abrechnung: Gemeldete Antwortkosten.
Referenzschätzung pro Anfrage: USD 0.0163.
Referenz-Kundenmultiplikator: 1.0. Nicht erneut auf einen bereits abgerechneten Kundenbetrag anwenden.

Nur Referenzmetadaten, kein Kontenangebot, kein garantierter Preis und keine Ausgabenobergrenze. Ressourcen-Credits sind keine Felo-Credits. Endgültige Abrechnungen richten sich nach den Felo-Abrechnungsbelegen.

Body

application/json

Typ: array (object | null)[]
- max_output_tokens
  Typ: integer | null
  
  maximale Anzahl von Tokens in der KI-Antwort
  optionales Feld
  Minimalwert: 1
  Maximalwert: 4096;
  Standardwert: 2048;
  Hinweis: Wenn in der Anfrage ein Reasoning-Modell angegeben ist, kann die Anzahl der Ausgabe-Tokens das angegebene Limit max_output_tokens überschreiten
- message_chain
  Typ: array (object | null)[] | null
  
  Konversationsverlauf Optionales Feld Array aus Nachrichtenobjekten, die frühere Konversationsrunden darstellen; jedes Objekt muss enthalten: role-String mit der Rolle user oder ai; message-String mit dem Nachrichteninhalt (max. 500 Zeichen); im Array können maximal 10 Nachrichtenobjekte angegeben werden; Hinweis: Bei Perplexity-Modellen müssen sich Nachrichten strikt zwischen user- und AI-Rollen abwechseln (user → ai); Beispiel: "message_chain": [{"role":"user","message":"Hello, what’s up?"},{"role":"ai","message":"Hello! I’m doing well, thank you. How can I assist you today?"}]
  
  message
  Typ: string | null
  
  Nachrichtentext
  
  role
  Typ: string | null
  
  Rolle des Benutzers, von dem die Nachricht stammt
- model_name
  Typ: string
  
  Name des KI-Modells
  Pflichtfeld
  model_name besteht aus dem eigentlichen Modellnamen und dem Versionsnamen;
  Wenn der Basis-Modellname angegeben wird, wird standardmäßig seine neueste Version verwendet;
  Die Liste der verfügbaren LLM-Modelle erhalten Sie durch eine separate Anfrage an folgenden Endpoint: https://api.dataforseo.com/v3/ai_optimization/perplexity/llm_responses/models
- system_message
  Typ: string | null
  
  Anweisungen für das Verhalten der KI
  Optionales Feld
  definiert Rolle, Tonfall oder spezifisches Verhalten der KI
  Sie können bis zu 500 Zeichen im Feld system_message angeben
- tag
  Typ: string | null
  
  Benutzerdefinierte Aufgaben-ID
  Optionales Feld
  Zeichenlimit: 255
  Mit diesem Parameter können Sie die Aufgabe identifizieren und dem Ergebnis zuordnen
  Den angegebenen Wert tag finden Sie im data-Objekt der Antwort
- temperature
  Typ: number | null
  
  Zufälligkeit der KI-Antwort
  optionales Feld
  höhere Werte machen die Ausgabe vielfältiger
  niedrigere Werte machen die Ausgabe fokussierter
  Minimalwert: 0
  Maximalwert: 1.9
  Standardwert: 0.77
- top_p
  Typ: number | null
  
  Vielfalt der KI-Antwort
  Optionales Feld
  steuert die Vielfalt der Antwort durch Begrenzung der Token-Auswahl
  Mindestwert: 0
  Höchstwert: 1
  Standardwert: 0.9
- user_prompt
  Typ: string
  
  Prompt für das KI-Modell
  Pflichtfeld
  die Frage oder Aufgabe, die Sie an das KI-Modell senden möchten;
  Sie können bis zu 500 Zeichen im Feld user_prompt angeben
- web_search_country_iso_code
  Typ: string | null
  
  Ländercode für die Lokalisierung der Websuche
  optionales Feld
  Geben Sie den ISO-Ländercode an, um lokalisierte Websuche-Ergebnisse zu erhalten
  Hinweis: nur für Perplexity Sonar-Modelle verfügbar
  Beispiel: US

Antworten

200
Typ: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationPerplexityLlmResponsesLiveResponseInfo
cost
Typ: number | null Format: double

Gesamtkosten der Aufgaben in USD

status_code
Typ: integer | null

allgemeiner Statuscode die vollständige Liste der Antwortcodes finden Sie hier

status_message
Typ: string | null

allgemeine Informationsmeldung die vollständige Liste der allgemeinen Informationsmeldungen finden Sie hier

tasks
Typ: array (object | null)[] | null

Array von Aufgaben

Typ: object | null · Response36Afe1097B20_AiOptimizationPerplexityLlmResponsesLiveTaskInfo
cost
Typ: number | null Format: double

Gesamtkosten der Aufgaben in USD

data
Typ: object | null

Enthält dieselben Parameter, die Sie in der POST-Anfrage angegeben haben

propertyName
Typ: object | null
id
Typ: string | null

Aufgaben-ID eindeutige Aufgaben-ID in unserem System im UUID-Format

path
Typ: array (string | null)[] | null

URL-Pfad

result
Typ: array (object | null)[] | null

Array von Ergebnissen

datetime
Typ: string | null

Datum und Uhrzeit des Eingangs des Ergebnisses
im UTC-Format: „yyyy-mm-dd hh-mm-ss +00:00“
Beispiel:
2019-11-15 12:57:46 +00:00

fan_out_queries
Typ: object | null

Array von Fan-out-Abfragen
enthält verwandte Suchanfragen, die aus der Hauptabfrage abgeleitet werden, um eine umfassendere Antwort zu liefern

input_tokens
Typ: integer | null

Anzahl der Tokens in der Eingabe
Gesamtzahl der verarbeiteten Tokens

items
Typ: array (object | null)[] | null

Array von Antwortelementen
enthält strukturierte KI-Antwortdaten

Typ: object | null · Response36Afe1097B20_MessageAiOptimizationLlmResponseElementItem
Typ: object · Response36Afe1097B20_MessageAiOptimizationLlmResponseElementItem
type
Diskriminator
Typ: string | null

Elementtyp

sections
Typ: array (object | null)[] | null

Abschnitte der Reasoning-Kette
Array von Objekten mit den vom LLM generierten Abschnitten der Reasoning-Kette

annotations
Typ: array (object | null)[] | null

Array der zur Generierung der Antwort verwendeten Referenzen
entspricht null, wenn der Parameter web_search nicht auf true gesetzt ist
Hinweis: annotations kann auch dann leer zurückkommen, wenn web_search true ist, da die KI versucht, Webinformationen abzurufen, aber möglicherweise keine relevanten Ergebnisse findet

direct_url
Typ: string | null

direkte URL zur zitierten Quelle
enthält die URL der Originalquelle, zu der die Vertex AI-Weiterleitung im Feld url führt

end_index
Typ: integer | null

Ende der Annotationsindizierung

start_index
Typ: integer | null

Beginn der Annotationsindizierung

text
Typ: string | null

Text des Abschnitts der Reasoning-Kette
Text des Abschnitts der Reasoning-Kette, der den Denkprozess des Modells zusammenfasst

title
Typ: string | null

der Domainname oder Titel der zitierten Quelle

url
Typ: string | null

Weiterleitungs-URL zur zitierten Quelle
enthält eine Vertex AI-Weiterleitung, die zur Originalquelle führt

text
Typ: string | null

Text des Abschnitts der Reasoning-Kette
Text des Abschnitts der Reasoning-Kette, der den Denkprozess des Modells zusammenfasst

type
Typ: string | null

Elementtyp

model_name
Typ: string | null

Name des verwendeten KI-Modells

money_spent
Typ: number | null

Kosten der KI-Tokens, USD
der Preis, den der Drittanbieter des KI-Modells gemäß seiner Pricing berechnet

output_tokens
Typ: integer | null

Anzahl der Tokens in der Ausgabe
Gesamtzahl der in der KI-Antwort generierten Tokens

reasoning_tokens
Typ: integer | null

Integer numbers.

web_search
Typ: boolean | null

gibt an, ob die Websuche verwendet wurde
Hinweis: Die Websuche ist in Perplexity Sonar-Modellen standardmäßig aktiviert

result_count
Typ: integer | null Format: int64

Anzahl der Elemente im Ergebnis-Array

status_code
Typ: integer | null

Statuscode der Aufgabe von DataForSEO erzeugt, kann im folgenden Bereich liegen: 10000-60000 die vollständige Liste der Antwortcodes finden Sie hier

status_message
Typ: string | null

Informationsmeldung der Aufgabe die vollständige Liste der allgemeinen Informationsmeldungen finden Sie hier

time
Typ: string | null

Ausführungszeit in Sekunden

tasks_count
Typ: integer | null Format: int64

Die Anzahl der Aufgaben im tasks-Array

tasks_error
Typ: integer | null Format: int64

Die Anzahl der Aufgaben im tasks-Array, die mit einem Fehler zurückgegeben wurden

time
Typ: string | null

Gesamtausführungszeit, Sekunden

version
Typ: string | null

Die aktuelle Version der API
application/json
400

Die Anfrage konnte nicht verarbeitet werden. Prüfen Sie die Anfrageparameter.
401

Ein gültiger Felo-API-Schlüssel ist erforderlich.
402

Die Anfrage kann nicht fortgesetzt werden, da eine Abrechnungsvoraussetzung nicht erfüllt ist.
403

Das Konto ist für diesen Vorgang nicht berechtigt.
429

Ein Anfrage- oder Ausgabenlimit wurde erreicht.
502

Der Dienst konnte die Anfrage nicht abschließen.
503

Die API oder der Abrechnungsdienst ist vorübergehend nicht verfügbar.
504

Beim Verarbeiten der Anfrage ist eine Zeitüberschreitung aufgetreten.
default

Fehlerantwort; Upstream-Passthrough-Antworten können Anbieterformate verwenden

application/json

post/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/perplexity/llm_responses/live

curl https://openapi.felo.ai/v1/beta/dataforseo/ai_optimization/perplexity/llm_responses/live \
  --request POST \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_SECRET_TOKEN' \
  --data '[
  {
    "system_message": "communicate as if we are in a business meeting",
    "message_chain": [
      {
        "role": "user",
        "message": "Hello, what’s up?"
      },
      {
        "role": "ai",
        "message": "Hello! I’m doing well, thank you. How can I assist you today? Are there any specific topics or projects you’d like to discuss in our meeting?"
      }
    ],
    "max_output_tokens": 200,
    "temperature": 0.3,
    "top_p": 0.5,
    "web_search_country_iso_code": "FR",
    "model_name": "sonar",
    "user_prompt": "provide information on how relevant the amusement park business is in France now"
  }
]'

Schema anzeigen

{
  "version": null,
  "status_code": null,
  "status_message": null,
  "time": null,
  "cost": null,
  "tasks_count": null,
  "tasks_error": null,
  "tasks": [
    {
      "id": null,
      "status_code": null,
      "status_message": null,
      "time": null,
      "cost": null,
      "result_count": null,
      "path": [
        null
      ],
      "data": null,
      "result": [
        {
          "model_name": null,
          "input_tokens": null,
          "output_tokens": null,
          "reasoning_tokens": null,
          "web_search": null,
          "money_spent": null,
          "datetime": null,
          "items": [
            {
              "type": "[Max Depth Exceeded]",
              "sections": "[Max Depth Exceeded]"
            }
          ],
          "fan_out_queries": null
        }
      ]
    }
  ]
}

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