🗂️ Terug naar start

De Perplexity API is een suite van modellen en endpoints waarmee je als Python developer toegang krijgt tot geavanceerde AI-zoekfunctionaliteit en large language models, specifiek ontworpen voor moderne AI-workflows en applicaties. Je kunt het gebruiken om geoptimaliseerde web search en generatieve AI-oplossingen te bouwen, rechtstreeks in je eigen applicaties.

Quickstart Guide

Uitgebreide handleiding: Aan de slag met de Perplexity API in een Streamlit-app (.pdf)
Uitgebreide handleiding (2): Perplexity API in een Streamlit-app met Agents deel 2 (.pdf)

Openbaar Nederlandstalig Google NotebookLM Perplexity API (python, Streamlit LLM's & Agents)

pip install perplexityai

Na installatie kun je de SDK importeren en een client instellen. Standaard leest de client de API-sleutel uit de omgevingsvariabele PERPLEXITY_API_KEY docs.perplexity.ai. Zorg er daarom voor dat je deze variabele hebt gezet met je sleutel (bijvoorbeeld export PERPLEXITY_API_KEY=“jouw-api-sleutel” op macOS/Linux, of via Streamlit Secrets). Je kunt de client vervolgens initialiseren als volgt:

from perplexity import Perplexity

# Initialiseer de client (leest API-sleutel uit PERPLEXITY_API_KEY)
client = Perplexity()

💡 Note: Het is niet strikt noodzakelijk om perplexityai apart te instelleren, je kunt de API ook via de OpenAI API bereiken:

import openai
openai.api_key = "JOUW_API_SLEUTEL"
openai.api_base = "https://api.perplexity.ai"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="sonar-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hallo, hoe werkt de Perplexity API?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

In bovenstaand voorbeeld hebben we de api_base van de OpenAI bibliotheek gezet naar de URL van Perplexity’s API. De model-parameter is ingesteld op “sonar-pro”, een van de modellen van Perplexity.

pip uninstall perplexityai

Nu je de setup hebt voltooid, kun je een eerste API-aanroep doen om te testen of alles werkt. We zullen de Grounded LLM van Perplexity gebruiken (codenaam Sonar), die in real-time online zoekt en een antwoord geeft met bronnen. Hier is een eenvoudig Python-voorbeeld dat een vraag stelt en het antwoord print:

from perplexity import Perplexity

client = Perplexity()  # maakt gebruik van PERPLEXITY_API_KEY uit env
vraag = "Wat zijn de laatste ontwikkelingen op het gebied van AI?"
completion = client.chat.completions.create(
    model="sonar-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": vraag}]
)
antwoord = completion.choices[0].message.content
bronnen = completion.search_results  # lijst van bronnen (titel, URL, datum)
print("Antwoord:", antwoord)
print(f"Aantal gevonden bronnen: {len(bronnen)}")
for src in bronnen:
    print(f"- {src['title']}: {src['url']}")

In dit voorbeeld sturen we een gebruikersbericht met de vraag “Wat zijn de laatste ontwikkelingen op het gebied van AI?” naar het chat/completions eindpunt met het model Sonar-Pro. Dit model zal automatisch een webzoekactie uitvoeren en vervolgens een antwoord formuleren. We halen het antwoord op via completion.choices[0].message.content. Daarnaast kunnen we de gebruikte bronnen opvragen via completion.search_results – dit is een lijst van artikelen/webpagina’s die het model heeft geraadpleegd, inclusief titels, URLs en datums. In de code hierboven printen we alle bron-URLs met titel, zodat je kunt zien waarop het antwoord gebaseerd is.