Perplexity AI API 指南 2026：为 AI 应用提供实时网络搜索

Perplexity 将 LLM 与实时网络搜索相结合，解决了数据陈旧的问题。

Perplexity 与自定义 RAG 对比

使用场景Perplexity自定义 RAG

时事新闻最佳陈旧 私有文档不支持你的数据 设置时间分钟级小时级 维护成本无持续投入

快速开始

python
Perplexity 使用兼容 OpenAI 的 API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key='pplx-your-key',
    base_url='https://api.perplexity.ai'
)

基本搜索查询

python
r = client.chat.completions.create(
    model='sonar-pro',
    messages=[
        {'role': 'system', 'content': '请精确回答并引用来源。'},
        {'role': 'user', 'content': '2026 年最佳 AI 智能体框架有哪些？'}
    ]
)
print(r.choices[0].message.content)

模型

sonar：快速，约 $1/百万 token

sonar-pro：更高质量 + 引用，约 $3/百万

sonar-reasoning：逐步推理 + 搜索

sonar-reasoning-pro：最强推理 + 搜索

流式输出

python
stream = client.chat.completions.create(
    model='sonar-pro',
    messages=[{'role': 'user', 'content': '2026 年 AI 芯片新闻'}],
    stream=True
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)

多轮研究助手

python
class ResearchBot:
    def __init__(self):
        self.history = []
    
    def ask(self, q: str) -> str:
        self.history.append({'role': 'user', 'content': q})
        r = client.chat.completions.create(
            model='sonar-pro',
            messages=[{'role': 'system', 'content': '研究助手。'}] + self.history
        )
        ans = r.choices[0].message.content
        self.history.append({'role': 'assistant', 'content': ans})
        return ans
bot = ResearchBot()
print(bot.ask('2026 年顶级向量数据库有哪些？'))
print(bot.ask('比较这些数据库的定价'))  # 记住上下文

竞争情报

python
from datetime import datetime
def check_competitors(companies):
    return {
        c: client.chat.completions.create(
            model='sonar',
            messages=[{'role': 'user', 'content': f'{c} 本周的最新消息？'}]
        ).choices[0].message.content
        for c in companies
    }
report = check_competitors(['OpenAI', 'Anthropic', 'Mistral', 'Google DeepMind'])

结论

Perplexity 是构建需要最新信息的 AI 应用的最快方式。对于市场研究和竞争情报，它省去了向量数据库的维护工作。