Загрузка...

Sonar Deep Research

Разработчик:
Perplexity
Релиз:
Идентификатор:
perplexity/sonar-deep-research

Цены Sonar Deep Research в рублях — от 222 ₽ за 1 млн токенов

Модель обслуживает один провайдер, оплата — по факту за использованные токены.

Тип операции Стоимость
Вход За 1 млн токенов
Токены, полученные и обработанные моделью при анализе пользовательского запроса и контекста. Включают текст сообщения, предыдущую историю диалога и все передаваемые данные.
222 ₽
Выход За 1 млн токенов
Токены, генерируемые моделью в виде ответа пользователю. Каждый символ, слово или часть ответа, созданные моделью, включаются в подсчёт выходных токенов.
889 ₽
Кэш: чтение не поддерживается
—
Кэш: запись не поддерживается
—
Размышления За 1 млн токенов
Внутренний, пошаговый анализ проблемы, осуществляемый моделью, позволяет ей оценивать различные подходы, проверять логику и самостоятельно исправлять ошибки перед принятием решения.
333,38 ₽
Веб-поиск За 1 тыс вызовов
Тарифицируется каждый вызов веб-поиска, который модель делает при ответе.
555 ₽

Возможности Sonar Deep Research

Sonar Deep Research — это модель, ориентированная на исследования, разработанная для многоэтапного поиска, синтеза и рассуждений по сложным темам. Она автономно ищет, читает и оценивает источники, совершенствуя свой подход по мере сбора информации. Это позволяет создавать всесторонние отчеты в таких областях, как финансы, технологии, здравоохранение и текущие события.

Примечания по ценообразованию - Входные токены состоят из токенов запроса (запрос пользователя) + токенов цитирования (это обработанные токены из выполняемых поисков) - Deep Research выполняет множество поисков для проведения исчерпывающих исследований. Поиски оцениваются в $5 за 1000 поисков. - Рассуждение — это отдельный этап в Deep Research, так как оно проводит обширные автоматизированные рассуждения по всему материалу, собранному в ходе исследовательской фазы. Токены рассуждений здесь немного отличаются от CoTs в ответе — это токены, которые мы используем для рассуждений по исследовательскому материалу перед генерацией результатов через CoTs. Токены рассуждений оцениваются в $3 за 1 миллион токенов.

Характеристики Sonar Deep Research

Контекстное окно

Всего
128K токенов
На выход
115K токенов

Модальности

Вход
Текст
Выход
Текст
Поддерживает:
  • Режим рассуждений
  • Веб-поиск

Провайдеры Sonar Deep Research

Модель развёрнута у 1 провайдера: вход 222 ₽, выход 889 ₽ за 1 млн токенов.

Провайдер Вход Выход Контекст
Серверы: США (по штаб-квартире) Perplexity 222 ₽ 889 ₽ 128K

Цены считаются по провайдеру, который фактически обработал запрос. Порядок в таблице — по возрастанию цены. Прочерк — провайдер не поддерживает операцию. Флаг — страна серверов или штаб-квартиры провайдера (на мобильном нажмите на первый столбец, на большом экране — на строку).

API Sonar Deep Research:
подключение и примеры кода

API RouterAI совместим с OpenAI SDK: в существующем коде достаточно заменить base_url и ключ, идентификатор модели передаётся в поле model. Один ключ открывает доступ ко всем моделям каталога, лимиты и расход — в личном кабинете.

POST https://routerai.ru/api/v1/chat/completions
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="perplexity/sonar-deep-research",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Эндпоинты API для Sonar Deep Research

Схемы запроса и ответа повторяют OpenAI — существующие клиенты и SDK работают без изменений.

Chat Completions

Основной эндпоинт: принимает историю сообщений и возвращает ответ модели. Поддерживает потоковый (SSE) и обычный режимы.

POST https://routerai.ru/api/v1/chat/completions
Документация
Authorization
Bearer YOUR_API_KEY
Content-Type
application/json
Model
perplexity/sonar-deep-research

Поддерживаемые параметры запроса

Параметр Тип По умолчанию Описание
max_tokens integer — Верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе.
temperature float 1 Влияет на разнообразие ответов модели: чем выше, тем более случайным будет вывод.
top_p float 1 Ограничивает выбор модели долей наиболее вероятных токенов: учитываются только токены, чьи вероятности в сумме дают P.
frequency_penalty float 0 Управляет повторением токенов в зависимости от того, как часто они встречаются во входных данных.
presence_penalty float 0 Регулирует, насколько часто модель повторяет токены, уже встречавшиеся во входных данных.

Частые вопросы о Sonar Deep Research

Попробуйте Sonar Deep Research

В чате или по API — доступ из России за пару минут, оплата в рублях.

Открыть в чате