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Perplexity: Sonar Pro Search

perplexity/sonar-pro-search

टेक्स्टइनपुट: text · imageReasoning200K30 अक्टू॰ 2025 को जोड़ा गया

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Perplexity: Sonar Pro Search एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 567% ज़्यादा है।
2,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.04 है।

Perplexity: Sonar Pro Search के बारे में

Perplexity: Sonar Pro Search, Perplexity का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 30 अक्टूबर 2025 को जारी किया था। इसे Perplexity का सबसे उन्नत एजेंटिक सर्च सिस्टम बताया गया है, जो गहरे तर्क और विश्लेषण के लिए बनाया गया है, और यह उपभोक्ता उत्पाद के बजाय केवल API के माध्यम से उपलब्ध है। यदि आप पहले से ही अन्य मॉडलों को api14 के माध्यम से रूट कर रहे हैं, तो यह Perplexity की प्रविष्टि है जो सामान्य चैट के बजाय सर्च-भारी कार्यभार के लिए लक्षित है।

मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 200,000 टोकन और अधिकतम आउटपुट 8,000 टोकन है। चूंकि यह एक एजेंटिक सर्च सिस्टम है, अनुरोधों को वेब सर्च विकल्पों के साथ जोड़ा जा सकता है, और मॉडल एक रीज़निंग मोड के साथ-साथ प्रतिक्रिया में रीज़निंग शामिल करने का विकल्प भी समर्थन करता है। यह संयोजन इसे ऐसे प्रश्नों के लिए उपयुक्त बनाता है जहां उत्तर वर्तमान जानकारी और प्राप्त की गई सामग्री के कुछ विश्लेषण पर निर्भर करता है, न कि स्थिर प्रॉम्प्ट पर एकल पास पर।

व्यावहारिक उपयोग इन विशेषताओं से निकलते हैं। शोध सहायक जिन्हें स्रोत एकत्र करने और फिर उनकी तुलना या सारांश बनाने की आवश्यकता होती है, स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं, वैसे ही प्रतिस्पर्धी और बाजार स्कैन भी जहां अंतर्निहित तथ्य अक्सर बदलते रहते हैं। इमेज इनपुट इसे स्क्रीनशॉट, चार्ट या दस्तावेज़ पृष्ठ पढ़ने और फिर संबंधित संदर्भ खोजने जैसे कार्यों तक विस्तारित करता है। विश्लेषण-भारी वर्कफ़्लो, जैसे कई विषयों के निष्कर्षों को एक तर्कसंगत उत्तर में संयोजित करना, भी एजेंटिक सर्च डिज़ाइन पर अच्छी तरह मैप होते हैं। बिना किसी रिट्रीवल घटक वाले सीधे जनरेशन कार्य आमतौर पर मानक टेक्स्ट मॉडल पर सस्ते और सरल होते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "perplexity/sonar-pro-search" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, structured_outputs, temperature, top_k, top_p और web_search_options। व्यवहार में आप web_search_options तब सेट करेंगे जब आप सर्च व्यवहार सक्रिय करना चाहते हैं, reasoning या include_reasoning का उपयोग तब करेंगे जब आपको मॉडल की रीज़निंग सामने लानी हो, और structured_outputs पर निर्भर रहेंगे जब परिणाम को कोड द्वारा पार्स करना हो। temperature, top_p और top_k जैसे सैंपलिंग नियंत्रण, पेनल्टी पैरामीटर और max_tokens के साथ, अन्य OpenAI संगत एंडपॉइंट्स की तरह व्यवहार करते हैं।

ध्यान में रखने योग्य मुख्य बाधाएं 8,000 टोकन की आउटपुट सीमा और केवल टेक्स्ट आउटपुट मोडालिटी हैं, इसलिए बहुत लंबे जनरेट किए गए दस्तावेज़ या गैर-टेक्स्ट आउटपुट दायरे से बाहर हैं। इनपुट इमेज स्वीकार की जाती हैं, लेकिन प्रतिक्रिया हमेशा टेक्स्ट होती है। यदि आपके कार्य को सर्च या बहु-चरणीय रीज़निंग की आवश्यकता नहीं है, तो सामान्य प्रयोजन वाला टेक्स्ट मॉडल संभवतः बेहतर उपयुक्त होगा।

Perplexity: Sonar Pro Search API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "perplexity/sonar-pro-search" पर सेट करें।

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-pro-search",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningstructured_outputstemperaturetop_ktop_pweb_search_options

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,00,000
अधिकतम आउटपुट: 8,000
इनपुट: text, image
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Perplexity: Sonar Pro Search: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Perplexity: Sonar Pro Search API की कीमत कितनी है?: Perplexity: Sonar Pro Search की कीमत इनपुट $10.50 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Perplexity: Sonar Pro Search की context window कितनी है?: Perplexity: Sonar Pro Search हर request में 2,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 8,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Perplexity: Sonar Pro Search क्या कर सकता है?: Perplexity: Sonar Pro Search text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Perplexity: Sonar Pro Search कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "perplexity/sonar-pro-search" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Perplexity: Sonar Pro Search के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Fireworks: Ember-1, Anthropic: Claude Sonnet 4.6, Anthropic: Claude Sonnet 4.5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Perplexity: Sonar Pro Search कम्युनिटी

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