Perplexica'nın yanıt motorunu özel bir OpenAI base URL'i üzerinde çalıştırın.

Hızlı yanıt: tek bir Base URL alanı, iki yapılandırma nesli.

Güncel sürümlerde, Perplexica'nın OpenAI sağlayıcısı tam olarak iki zorunlu alan sunar: API Key ve Base URL; bunlar kurulum ekranında ve ayarlar arayüzünde düzenlenebilir, belgelenmiş ortam değişkeni eşlemeleri OPENAI_API_KEY ve OPENAI_BASE_URL'dir. Base URL'i https://api.apisrouter.com/v1 olarak ayarlayın, bir gateway anahtarı yapıştırın, ardından istediğiniz sohbet modellerini tam katalog id'leriyle ekleyin. Sağlayıcı, model id'sini /v1/chat/completions üzerinden düz bir string olarak iletir, bu yüzden Claude ve DeepSeek id'leri "OpenAI" sağlayıcı yuvası üzerinden çalışır. Daha eski Perplexica sürümlerinde (config.toml nesli, v1.10 ve v1.11 hattına kadar), aynı yetenek CUSTOM_OPENAI sağlayıcısıdır: API_KEY, API_URL ve MODEL_NAME anahtarlarına sahip bir [MODELS.CUSTOM_OPENAI] bloğu. Her iki nesil de aşağıda gösterilmiştir, bu yüzden kurulumu gerçekte çalıştırdığınız sürümle eşleştirin.

# the settings UI fields map to these documented env vars
export OPENAI_API_KEY=sk-APIsRouter-...
export OPENAI_BASE_URL=https://api.apisrouter.com/v1
# then add chat models by id in Settings, e.g. claude-sonnet-4-6

Perplexica bir soruyu nasıl yanıtlar ve LLM nerede yer alır.

Perplexica (GitHub'da ItzCrazyKns, yaklaşık 36K yıldız), Perplexity tarzında en bilinen açık kaynak yanıt motorudur: bir soru alır, birlikte paketlenmiş bir SearxNG örneği üzerinden gerçek web aramaları çalıştırır, sonuçları okur ve bir LLM'e kaynaklı bir yanıt sentezletir. Arama modları (speed, balanced, quality) getirim derinliğini gecikmeye karşı değiştirir ve focus modları kaynakları web, tartışmalar veya akademik makalelerle sınırlar. 2026'da proje upstream'de Vane olarak yeniden adlandırıldı, Docker imajı da bunu takip etti; mimari ve sağlayıcı sistemi aynen taşındı, bu yüzden buradaki her şey her iki ad altında da geçerlidir. LLM yuvası, sentez kalitesinin ve maliyetin yaşadığı yerdir. Her yanıt, getirilen kaynakları bağlam olarak taşıyan bir veya daha fazla chat-completions çağrısıdır, bu da bir yanıt motorunu yüksek girdi-token'lı bir iş yükü yapar: model, yazdığından çok daha fazlasını okur. Sağlayıcı sistemi OpenAI'yi birkaç backend'den biri olarak ele alır (Ollama, Anthropic, Gemini, Groq ve diğerleri) ve OpenAI sağlayıcısı, özgürce düzenlenebilir bir Base URL'e sahip olandır; bu da onu gateway kancası yapan şeydir. Önceden bilinmesi gereken bir davranış: Base URL, standart OpenAI endpoint'inden farklı bir şey olduğunda, Perplexica kasıtlı olarak boş bir varsayılan model listesi gösterir ve yalnızca sağlayıcıya kendinizin eklediği model girdilerini kullanır. Bu tasarım gereğidir, çünkü özel bir endpoint'in neyi sunduğunu bilemez. claude-sonnet-4-6 veya deepseek-v4-flash'i bir model girdisi olarak eklemek, kurulumun bir geçici çözüm değil, ikinci yarısıdır.

Tam kurulum: güncel sürümler ve eski config.toml.

Güncel sürümler her şeyi uygulama içinde yapılandırır. İlk açılışta kurulum ekranı sağlayıcıları sorar; sonrasında aynı alanlar Settings içinde yaşar. OpenAI sağlayıcısını seçin, API Key ve Base URL'i ayarlayın, ardından kullanmayı planladığınız id'lerle sohbet modeli girdileri ekleyin. Id'ler gateway katalogla tam olarak eşleşmelidir ve eklediğiniz her girdi, arama kutusunun yanındaki model seçicide görünür. Eski nesil dosya tabanlıdır. Kurulumunuzda hâlâ bir config.toml varsa, CUSTOM_OPENAI neslindesiniz demektir: aşağıdaki bloğu doldurun ve konteyneri yeniden başlatın. MODEL_NAME bir model id'si alır ve arayüz bunu ardından özel OpenAI seçeneği olarak sunar.

[MODELS.CUSTOM_OPENAI]
API_KEY = "sk-YOUR-APISROUTER-KEY"
API_URL = "https://api.apisrouter.com/v1"
MODEL_NAME = "claude-sonnet-4-6"

Bir yanıt motoru için sentez modeli seçmek.

Model seçici, tek bir Base URL'e karşı eklediğiniz girdileri okuduğu için, sentez modellerini A/B testi yapmak çok kolaydır: aynı soruyu iki sekmede iki girdiyle sorun ve atıfları karşılaştırın. Anahtar başına kullanım günlüğü her modelin yanıtlarını fiyatlandırır, bu da sınır düzeyinde sentezin sorgu karışımınızda token'larını hak edip etmediğine karar vermenin dürüst yoludur.

• Girdi token'ları baskındır. Quality modundaki bir yanıt, büyük getirilen bağlamları prompt'a itebilir, bu yüzden id'nizin token başına girdi fiyatı, geri yazdığı kısa yanıt değil, bir aramanın maliyetini belirler.
• claude-sonnet-4-6, kaynaklı sentez için güçlü varsayılandır: kaynak temellendirme talimatlarını iyi takip eder ve birçok snippet birbiriyle çeliştiğinde tutarlı kalır.
• Yüksek hacimli kişisel veya ekip örnekleri claude-haiku-4-5-20251001, gemini-3.5-flash veya deepseek-v4-flash üzerinde iyi çalışır: yanıtlar temellendirilmiş kalır ve arama başına maliyet, quality modunu açık bırakmaya yetecek kadar düşer.
• İkinci bir girdi olarak sınır düzeyinde bir id tutun. Model girdileri seçicide yan yana durur, bu yüzden zor bir soruyu gpt-5.5'e yükseltmek, bir yapılandırma değişikliği değil bir dropdown değişikliğidir.
• Academic focus modu, uzun bağlamlı modelleri ödüllendirir, çünkü makale özetleri ve alıntıları web snippet'lerinden daha hacimlidir.

Kullandıkça öde · resmi fiyatların altında

Selected models are priced below official list prices. Exact input, output, cache, and per-request prices are shown for each model.

Perplexica'ya özgü hata modları.

Boş model listesi klasik olanıdır. Base URL'i ayarlarsınız, seçici boşalır ve bozuk görünür. Değildir: varsayılan olmayan bir Base URL ile Perplexica yalnızca sağlayıcıya eklediğiniz model girdilerini listeler. Id'lerinizi ekleyin, görünürler. Embedding'ler ayrı bir yuvadır. Perplexica, sonuç reranking'i için embedding modelleri kullanır ve OpenAI sağlayıcısı embedding'leri aynı Base URL ve anahtardan sunar. Gateway'iniz orada yapılandırdığınız embedding id'sini sunmuyorsa, sohbet yanıtları çalışmaya devam ederken reranking bozulur. Temiz ayrım, embedding'leri hiç API gerektirmeden makinede çalışan yerel Transformers sağlayıcısında tutmak ve yalnızca sohbet sentezini gateway üzerinden yönlendirmektir. Yeniden adlandırma, kılavuzları şaşırtır. Perplexica ve Vane aynı projedir; eski öğreticiler perplexica Docker imajına ve config.toml'a referans verir, güncel derlemeler ise uygulama içi ayarlar ve kalıcı bir veri birimiyle vane olarak gönderilir. Kurulumunuzda config.toml yoksa bir tane oluşturmayın, okunmaz; bunun yerine arayüz veya belgelenmiş env değişkenleri üzerinden yapılandırın. SearxNG bağımsızdır. Yanıtlar kötüleşirse veya aramalar hiçbir şey döndürmezse, bu SearxNG konteyneridir veya onun JSON-format ayarıdır, LLM endpoint'i değil. Base URL yalnızca sohbet ve embedding çağrılarını taşır.

Perplexica'yı bir gateway üzerinden kim yönlendirir.

• Bir Perplexity aboneliğinin yerine geçen ve arama başına sınır düzeyinde sentez kalitesini token fiyatlarıyla isteyen, model ailesi başına bir satıcı hesabı yerine tek bir anahtar kullanan self-hosting kullanıcıları.
• Paylaşılan bir yanıt motoru çalıştıran ekipler; burada anahtar başına kullanım günlüğü "arama bize ne kadara mal oluyor" sorusunu model başına bir sayıya dönüştürür.
• Getirimi tamamen yerel tutan (SearxNG artı yerel embedding'ler) ve yalnızca son sentez çağrısını tek bir denetlenebilir endpoint üzerinden dışarı yönlendiren gizlilik odaklı kurulumlar.
• Aynı sorular üzerinde sentez modellerini karşılaştıran meraklılar: her aday, aynı Base URL'e karşı bir model girdisidir.
• Belirli bir satıcının faturalandırmasına erişimi olmayan geliştiriciler. Kart gerektirmeyen yükleme tabanlı erişim, sağlayıcı başına kayıt bağımlılığını ortadan kaldırır.

Endpoint'i doğrulayın ve ilk aramayı hata ayıklayın.

Uygulamayı suçlamadan önce gateway'in eklediğiniz id'leri sunduğunu doğrulayın; sağlayıcıdaki girdiler /v1/models çıktısıyla tam olarak eşleşmelidir. İlk çalıştırma başarısızlıkları bir örüntü izler. "No chat model providers configured" mesajı, sağlayıcı alanlarının kaydedilmediği veya model listesinin hâlâ boş olduğu anlamına gelir; en az bir sohbet modeli girdisi ekleyin. Sunucu loglarındaki bir 401, anahtarın Base URL alanındaki endpoint ile eşleşmediği anlamına gelir. Bir model-not-found hatası, bir model girdisindeki id yazım hatasıdır. Çalışan yanıtlarla birlikte reranking hataları embedding yuvasına işaret eder; burası yerel Transformers sağlayıcısının sizi kurtardığı yerdir. Ve ortam değişkenlerini düzenledikten sonra hiçbir şey değişmediyse, yapılandırmanın veri biriminde kalıcı olduğunu unutmayın; arayüzde zaten kaydedilmiş alanlar daha sonraki bir env değişikliğine üstün gelir, bu yüzden onları Settings içinde düzenleyin. Aramalar akmaya başladığında, APIsRouter konsolu istek başına modeli, token sayılarını ve harcamayı gösterir. Yanıt motorları girdi ağırlıklıdır ve sorgu karışımınız için gerçek arama başına token sayısını görmek, her tahminden daha iyidir.

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $APISROUTER_API_KEY" | head -50

Sık sorulan sorular