用途：为 Perplexity Sonar API 建立监控，覆盖性能、成本与回答质量。Perplexity 特有信号包括每次响应的引用数量（质量指标）、搜索延迟波动（网络搜索非确定性）以及不同模型的成本差异。
主要能力：
- 客户端埋点：用 instrumentedSearch 包装 OpenAI 兼容客户端，记录模型、延迟、状态、引用数、token 数与错误码。
- Prometheus 导出：prometheusMetrics 输出延迟直方图、按模型/状态的查询计数、平均引用数与 token 总量。
- 引用质量评分：evaluateCitationQuality 按 .gov/.edu 及 wikipedia.org、arxiv.org、nature.com、science.org 等权威域名计算质量分。
- 成本估算：按模型每百万 token 输入/输出费率估算单次查询成本。
- 告警规则：P95 延迟超 15 秒、10 分钟无引用、错误率超 5%、token 用量突增等。
关键指标参考：sonar 延迟 p50 约 1-2 秒、sonar-pro 约 3-5 秒；引用数 sonar 约 3-5、sonar-pro 约 5-10；错误率通常低于 1%；单次成本 sonar 约 $0.005、sonar-pro 约 $0.02。
使用方式：需已有 Perplexity API 集成、指标后端（Prometheus、Datadog 或自建）和告警系统。按步骤埋点、导出指标、评分、估算成本并配置告警规则。
适用场景：监控仪表盘、成本与质量追踪、异常告警。
限制：资料未提供具体安装命令、完整部署步骤与官方定价保证，费率与阈值为示例参考，需按实际环境调整。