Perplexity API 指南 2026：Base URL、请求格式和该调用哪个模型
Perplexity API 看着跟 OpenAI 兼容，用起来才发现不是：base URL 不同、模型名不同、响应里还带搜索依据。这篇指南把 URL 结构和模型线梳理清楚。
💡 你将学到
Perplexity API 看着跟 OpenAI 兼容，用起来才发现不是：base URL 不同、模型名不同、响应里还带搜索依据。这篇指南把 URL 结构和模型线梳理清楚。
URL 结构
Perplexity API 外形上兼容 OpenAI，但有自己的主机。Base URL 是 https://api.perplexity.ai，对话接口是 /chat/completions，完整请求就是 POST 到那个地址，带 Bearer key。请求体跟 OpenAI 一样：model、messages、max_tokens、temperature。所以任何 OpenAI SDK 只要覆盖 base_url 就能调 Perplexity——多数客户端一行改动。
响应特殊在哪
Perplexity 的差异化是搜索依据（grounding）：开启搜索模式后 API 会跑一次实时网络搜索，模型带着引用回答。响应里有 citations 数组，包含来源 URL，所以研究机器人和新闻聚合特别喜欢它。用普通 OpenAI 格式你得自己搭这套检索。
模型线（2025-2026）
Perplexity 的模型属于 sonar 家族。通用模型发布时定价每百万输入 token 1 美元、输出 5 美元，推理变体定价更高，面向多步研究。具体列表会随迭代变化，可靠做法是请求 GET /models 接口拿当前模型名——这跟 OpenAI 的套路一样。
最小调用
上面这段 Python 就是完整示例：OpenAI SDK + base_url 覆盖 + sonar 模型，响应里带着可直接渲染成链接的引用。
什么时候用它而不是裸 LLM API
答案需要新鲜度（时事、产品对比）或可验证来源时选 Perplexity。你自己有检索、用不上搜索依据时选普通 LLM API。如果你的应用只回答自己文档里的稳定技术问题，为用不上的 grounding 付费就是浪费。
