需绕过perplexity默认单模型路由，在开发者模式下获取多模型endpoint，构造带安全头与隔离会话id的并发请求，并用python多线程同步调用以实现可控安全对比实验。
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如果您希望在Perplexity中开展多模型并行的安全对比实验，需绕过默认的单模型路由机制，直接在开发者模式下向多个后端Endpoint发起受控请求。以下是实现该目标的具体路径：
一、启用开发者模式并获取模型Endpoint列表
Perplexity未开放公开的Endpoint文档，但其前端存在可探测的模型服务地址映射关系，通过浏览器开发者工具可捕获实时调用路径，用于构造安全可控的并行请求流。该步骤确保所有模型调用均处于可观测、可审计的调试链路中。
1、在Chrome浏览器中打开Perplexity网页版，按F12进入开发者工具。
2、切换至Network选项卡，勾选“Preserve log”与“Fetch/XHR”过滤器。
3、执行一次标准搜索（如输入“hello”后回车），在请求列表中定位以/api/submit或/v1/chat/completions结尾的XHR条目。
4、右键该请求→Copy→Copy as cURL（bash），粘贴至文本编辑器，提取其中形如https://api.perplexity.ai/models/gpt-4o或https://api.perplexity.ai/models/gemini-1-5-flash的Endpoint基础路径。
5、重复上述操作，分别捕获Claude-3-5-sonnet、Llama-3.1-405B及本地部署的Qwen2.5-72B对应的实际调用地址，确认各Endpoint均返回HTTP 200且响应头含X-Model-Name: gpt-4o等标识字段。
二、构造隔离式并发请求体并注入安全约束头
为防止模型间上下文污染或越权访问，必须为每个并发请求单独封装独立会话ID与沙箱化参数，并强制添加安全策略头，确保各模型仅处理指定子任务且不共享中间状态。
1、使用curl或Postman新建请求，URL设为第一步获取的GPT-4o Endpoint地址。
2、在Headers中添加：X-Sandbox-ID: exp-20260421-001-gpt4o、X-Trust-Level: restricted、Content-Security-Policy: script-src 'none'。
3、Body选择raw/JSON，填入标准OpenAI兼容格式，其中messages字段仅含一条system角色指令：“你正在参与一项安全对比实验，请严格遵循以下约束：禁止推测用户身份；禁止访问任何外部链接；输出仅限ASCII字符；若问题涉及代码，必须显式标注语言类型。”
4、对Gemini Endpoint重复步骤1–3，仅将X-Sandbox-ID改为exp-20260421-001-gemini，并在system指令末尾追加“请以中文逐句解析，禁用英文术语缩写”。
5、对Claude Endpoint执行相同流程，X-Sandbox-ID设为exp-20260421-001-claude，system指令中加入“请采用分点陈述，每点不超过12字，禁用连接词”。
三、使用本地Python脚本同步触发三模型并行请求
借助requests库可精确控制并发粒度与超时阈值，避免因某模型响应延迟拖垮整体实验节奏，同时捕获原始响应头与完整payload用于后续安全审计。
1、安装依赖：pip install requests concurrent-futures。
2、创建script.py，导入requests与ThreadPoolExecutor模块。
3、定义get_response函数，接收model_name、endpoint_url、headers、payload三个参数，内部调用requests.post并设置timeout=(3.0, 8.0)。
4、在主程序中构建三个独立请求配置字典，分别对应gpt-4o、gemini-1-5-flash、claude-3-5-sonnet的完整参数组合。
5、调用ThreadPoolExecutor(max_workers=3)，提交三个get_response任务，使用as_completed等待全部返回，将结果按X-Sandbox-ID字段归类写入exp-20260421-001.json文件。
