o3 vs Sonar Reasoning Pro: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

OpenAI: o3 बनाम Perplexity: Sonar Reasoning Pro

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर OpenAI: o3 ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)) और Perplexity: Sonar Reasoning Pro ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	OpenAI: o3	Perplexity: Sonar Reasoning Pro
प्रोवाइडर	OpenAI	Perplexity
इनपुट	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)
आउटपुट	$28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04)	$28.00 / 1M टोकन (≈ ₹2,647.04)
कैश रीड	$1.75 / 1M टोकन (≈ ₹165.44)	-
वेब सर्च	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)	$17.50 / 1K सर्च (≈ ₹1,654.40)
संदर्भ विंडो	2,00,000	1,28,000
अधिकतम आउटपुट	1,00,000	1,15,200
इनपुट	image, text, file	text, image
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	16 अप्रैल 2025	7 मार्च 2025

मुख्य अंतर

दोनों की इनपुट कीमत लगभग बराबर है।
OpenAI: o3 1.6× ज़्यादा context पढ़ता है (2,00,000 tokens)।
सिर्फ OpenAI: o3 टूल कॉलिंग सपोर्ट करता है।
सिर्फ OpenAI: o3 संरचित JSON आउटपुट सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत OpenAI: o3 के साथ $0.02 और Perplexity: Sonar Reasoning Pro के साथ $0.02 है।

विस्तार से

OpenAI: o3, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2025-04-16 को जारी किया गया था। Perplexity: Sonar Reasoning Pro, Perplexity का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2025-03-07 को जारी किया गया था। दोनों तर्क-सक्षम टेक्स्ट जनरेटर हैं जो टेक्स्ट आउटपुट लौटाते हैं, और api14 पर वे एक ही टेक्स्ट श्रेणी में आते हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव प्रकार के अंतर के बजाय कॉन्टेक्स्ट आकार, इनपुट प्रकार और प्रत्येक द्वारा स्वीकार किए जाने वाले पैरामीटर पर निर्भर करता है।

सबसे स्पष्ट अंतर कॉन्टेक्स्ट विंडो का है। o3 अधिकतम 200,000 टोकन लेता है, जबकि Sonar Reasoning Pro अधिकतम 128,000 लेता है, इसलिए जब आपको लंबे दस्तावेज़, बड़े diffs या विस्तारित ट्रांसक्रिप्ट एक ही कॉल में फिट करने हों, तो o3 दोनों में बड़ा है। o3 इमेज, टेक्स्ट और फ़ाइल इनपुट भी स्वीकार करता है, जबकि Sonar Reasoning Pro केवल टेक्स्ट और इमेज स्वीकार करता है, जिसका अर्थ है कि फ़ाइल इनपुट o3-केवल क्षमता है। टूलिंग पर, o3 tools, tool choice और structured outputs का समर्थन करता है, और Sonar Reasoning Pro उन्हें सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए फ़ंक्शन कॉलिंग या सख्त रिस्पॉन्स स्कीमा पर निर्भर कोई भी चीज़ o3 की ओर इशारा करती है। इसके बजाय Sonar Reasoning Pro सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top p, top k, frequency और presence penalties) के साथ web search विकल्प प्रदान करता है, जिन्हें o3 सूचीबद्ध नहीं करता। तर्क समर्थन स्वयं यहाँ कोई सार्थक विभेदक नहीं है, क्योंकि दोनों पक्ष तर्क प्रदान करते हैं और तर्क पैरामीटर शामिल करते हैं। कीमत पर, दोनों इनपुट के लिए लगभग समान हैं और आउटपुट के लिए लगभग समान हैं, इसलिए लागत निर्णायक कारक नहीं है।

व्यावहारिक काम के लिए, o3 को तब चुनें जब कार्य लंबे-कॉन्टेक्स्ट विश्लेषण हो, जब आपको प्रॉम्प्ट के साथ एक फ़ाइल पास करनी हो, या जब कॉल को टूल चलाने या structured output लौटाने की आवश्यकता हो। इसमें कोडबेस समीक्षा, एक निश्चित स्कीमा में दस्तावेज़ निष्कर्षण, और एजेंट शैली के लूप शामिल हैं जहाँ मॉडल फ़ंक्शन कॉल करता है। Sonar Reasoning Pro को तब चुनें जब कार्य वेब-आधारित शोध हो, जब आप temperature या penalty पैरामीटर के साथ सैंपलिंग व्यवहार को सीधे ट्यून करना चाहें, या जब आप अनुरोध के माध्यम से web search विकल्प पास करना चाहें। इसकी 128,000 टोकन विंडो सामान्य प्रॉम्प्ट और प्राप्त अंशों के लिए अभी भी उदार है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि गेटवे OpenAI संगत है। आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपनी कुंजी भेजते हैं, और model फ़ील्ड सेट करते हैं। दोनों के बीच स्विच करना एक पंक्ति का बदलाव है: model id के रूप में "openai/o3" या "perplexity/sonar-reasoning-pro" उपयोग करें। आपका messages array, स्ट्रीमिंग सेटअप और रिस्पॉन्स पार्सिंग जैसे हैं वैसे ही रहते हैं। एक चीज़ पर ध्यान दें: पैरामीटर। यदि आप o3 को temperature या top p भेजते हैं, या Sonar Reasoning Pro को tools और structured outputs भेजते हैं, तो उम्मीद करें कि वे फ़ील्ड अनदेखे या अस्वीकार किए जाएंगे, इसलिए प्रति मॉडल अनुरोध कॉन्फ़िग रखें, यह मानने के बजाय कि एक ही पेलोड दोनों के लिए उपयुक्त है।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ Sonar Reasoning Pro बेहतर चुनाव है, भले ही o3 के पास बड़ी विंडो और टूलिंग है। यदि आपका कार्य लाइव वेब परिणामों पर निर्भर करता है, तो यह जो web search विकल्प समर्थित करता है, वही इसे चुनने का कारण है, और o3 उन्हें सूचीबद्ध नहीं करता। इसी तरह, यदि आपको temperature, top k या penalty पैरामीटर के माध्यम से सैंपलिंग पर सूक्ष्म नियंत्रण चाहिए, तो वह नियंत्रण Perplexity की ओर है। एक सीधे शोध प्रश्न के लिए जहाँ आप एक ही कॉल में खोज और तर्क चाहते हैं, Sonar Reasoning Pro स्वाभाविक फिट है, और o3 तब चुनाव बना रहता है जब कॉन्टेक्स्ट लंबाई, फ़ाइल इनपुट या structured tool उपयोग वह हो जो काम को वास्तव में चाहिए।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "openai/o3" से "perplexity/sonar-reasoning-pro" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

OpenAI: o3 विवरण और प्लेग्राउंड →Perplexity: Sonar Reasoning Pro विवरण और प्लेग्राउंड →

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);

OpenAI: o3 बनाम Perplexity: Sonar Reasoning Pro

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