Perplexity引用推理搜索闭源大模型·海外

Perplexity R1 R1

Perplexity R系列 · Perplexity · 2026-02发布

闭源有免费额度长上下文代码专用

🔗 官方体验地址 → 📄 API文档地址 →

模型介绍

Perplexity 的推理型搜索模型 R1，将深度思考与实时搜索结合，答案准确且带权威引用，是研究型问答的首选。

模型基础信息

模型系列Perplexity R系列

开发机构Perplexity

发布时间2026-02

参数规模闭源（未公开）

上下文窗口128K

模型类型文本

中文能力一般

使用方式网页体验 / API调用

免费额度与收费政策

订阅 API

免费规则详情

Pro 订阅额度。

收费标准简介

以官方为准。

模型能力介绍

✅ 核心优势

搜索强
引用准确
深度推理

⚠️ 短板与局限

闭源
国内受限

🎯 适用场景

研究问答
即时信息
资料核实

模型使用教程

本章节整理 Perplexity R1 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。

体验：Perplexity R1 官方产品（Web / 订阅）。
开发：通过官方 API 接入，模型标识 r1-1776。

API 提供流式与非流式对话，支持系统提示词、工具调用等能力。

curl https://api.perplexity.ai/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"r1-1776","messages":[{"role":"user","content":"用中文介绍一下Perplexity R1"}]}'

注册 Perplexity 账号并完成实名认证。
进入开发者控制台创建 API Key，并按需充值。

export API_KEY=sk-xxxx

import requests
resp = requests.post('https://api.perplexity.ai/chat/completions', headers={'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'}, json={'model': 'r1-1776', 'messages': [{'role': 'user', 'content': '你好'}]})
print(resp.json()['choices'][0]['message']['content'])

💡 使用小技巧

研究型搜索场景。

❓ 常见问题 FAQ

Q1：R1 特点？\nA1：搜索+深度推理。

访问备注与注意事项

需海外访问