OpenAI: o3 contre Perplexity: Sonar Reasoning Pro
Un comparatif côte à côte de OpenAI: o3 (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) et Perplexity: Sonar Reasoning Pro (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| OpenAI: o3 | Perplexity: Sonar Reasoning Pro | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | Perplexity |
| Entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) |
| Sortie | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) |
| Lecture du cache | 1,75 $US / 1M jetons (≈ 1,56 €) | - |
| Recherche web | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) | 17,50 $US / 1K recherches (≈ 15,58 €) |
| Fenêtre de contexte | 200 000 | 128 000 |
| Sortie max. | 100 000 | 115 200 |
| Entrée | image, text, file | text, image |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 16 avr. 2025 | 7 mars 2025 |
Principales différences
- Les deux ont à peu près le même prix en entrée.
- OpenAI: o3 lit 1.6× plus de contexte (200 000 tokens).
- Seul OpenAI: o3 prend en charge l’appel d’outils.
- Seul OpenAI: o3 prend en charge la sortie JSON structurée.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,02 $US avec OpenAI: o3 et 0,02 $US avec Perplexity: Sonar Reasoning Pro.
En détail
OpenAI : o3 est un modèle texte d'OpenAI, publié le 2025-04-16. Perplexity : Sonar Reasoning Pro est un modèle texte de Perplexity, publié le 2025-03-07. Les deux sont des générateurs de texte capables de raisonnement qui renvoient une sortie texte, et sur api14 ils se situent dans la même catégorie texte, donc le choix entre eux se résume à la taille du contexte, aux types d'entrée et aux paramètres que chacun accepte plutôt qu'à une différence de nature.
La séparation la plus nette est la fenêtre de contexte. o3 prend jusqu'à 200 000 tokens, tandis que Sonar Reasoning Pro prend jusqu'à 128 000, donc o3 est le plus grand des deux lorsque vous devez faire tenir de longs documents, de gros diffs ou des transcriptions étendues dans un seul appel. o3 accepte aussi les entrées image, texte et fichier, alors que Sonar Reasoning Pro n'accepte que le texte et l'image, ce qui signifie que l'entrée fichier est une capacité propre à o3. Côté outillage, o3 prend en charge les tools, le tool choice et les structured outputs, et Sonar Reasoning Pro ne les liste pas, donc tout ce qui dépend d'un appel de fonction ou d'un schéma de réponse strict pointe vers o3. Sonar Reasoning Pro expose à la place les contrôles d'échantillonnage (temperature, top p, top k, pénalités de fréquence et de présence) ainsi que des options de recherche web, que o3 ne liste pas. Le support du raisonnement en lui-même n'est pas un différenciateur significatif ici, puisque les deux côtés exposent le raisonnement et incluent des paramètres de raisonnement. Côté prix, les deux sont à peu près au même niveau en entrée et à peu près au même niveau en sortie, donc le coût n'est pas le facteur décisif.
Pour le travail pratique, privilégiez o3 lorsque la tâche est de l'analyse à long contexte, lorsque vous devez transmettre un fichier en plus du prompt, ou lorsque l'appel doit piloter des tools ou renvoyer une sortie structurée. Cela couvre la revue de base de code, l'extraction de documents vers un schéma fixe et les boucles de type agent où le modèle appelle des fonctions. Privilégiez Sonar Reasoning Pro lorsque la tâche est de la recherche ancrée sur le web, lorsque vous voulez ajuster directement le comportement d'échantillonnage avec temperature ou les paramètres de pénalité, ou lorsque vous voulez transmettre des options de recherche web dans la requête. Sa fenêtre de 128 000 tokens reste généreuse pour des prompts ordinaires et des passages récupérés.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car la passerelle est compatible OpenAI. Vous pointez votre client existant vers l'URL de base api14, envoyez votre clé et définissez le champ model. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne : utilisez "openai/o3" ou "perplexity/sonar-reasoning-pro" comme identifiant de modèle. Votre tableau messages, votre configuration de streaming et votre analyse de réponse restent tels quels. Le seul point à surveiller, ce sont les paramètres : si vous envoyez temperature ou top p à o3, ou des tools et des structured outputs à Sonar Reasoning Pro, attendez-vous à ce que ces champs soient ignorés ou rejetés, donc gardez des configurations de requête par modèle plutôt que de supposer qu'une seule charge utile convient aux deux.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "openai/o3" par "perplexity/sonar-reasoning-pro" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "perplexity/sonar-reasoning-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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