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Perplexity: Sonar Reasoning Pro

perplexity/sonar-reasoning-pro

टेक्स्टइनपुट: text · imageReasoning128K7 मार्च 2025 को जोड़ा गया

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Perplexity: Sonar Reasoning Pro एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 344% ज़्यादा है।
1,28,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
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 $0.02 है।

Perplexity: Sonar Reasoning Pro के बारे में

Perplexity: Sonar Reasoning Pro, Perplexity का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे प्रोवाइडर ने 7 मार्च 2025 को रिलीज़ किया था। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और इसे DeepSeek R1 तथा Chain of Thought पर आधारित एक प्रमुख रीज़निंग मॉडल के रूप में बनाया गया है। यदि आप पहले से अपने स्टैक के माध्यम से अन्य Perplexity मॉडल रूट करते हैं, तो यह उसी प्रोवाइडर से आता है और उसी सामान्य एक्सेस पैटर्न का पालन करता है।

मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 128,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 115,200 टोकन है, इसलिए एक ही अनुरोध में लंबे इनपुट और लंबे उत्तर दोनों संभव हैं। चूंकि यह Chain of Thought वाला रीज़निंग मॉडल है, यह अपनी रीज़निंग प्रक्रिया दिखा सकता है, जिसे आप reasoning और include_reasoning पैरामीटर के माध्यम से नियंत्रित करते हैं। बड़े कॉन्टेक्स्ट, इमेज इनपुट और स्पष्ट रीज़निंग आउटपुट का यह संयोजन इसे ऐसे कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है जहां उत्तर को किसी एक सीधे प्रतिक्रिया के बजाय मध्यवर्ती चरणों से लाभ होता है।

व्यावहारिक उपयोग इन विशेषताओं से निकलते हैं। आप किसी प्रश्न के साथ एक दस्तावेज़, स्क्रीनशॉट या आरेख भेज सकते हैं और ऐसा विश्लेषण मांग सकते हैं जो तर्क को चरणबद्ध तरीके से समझाए। बहु-चरणीय समस्याएं, संरचित तुलनाएं, और ऐसे प्रश्न जिनमें कई प्रमाणों को तौलना आवश्यक होता है, स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं, क्योंकि मॉडल अंतिम टेक्स्ट बनाने से पहले तर्क कर सकता है। web_search_options पैरामीटर आपको किसी अनुरोध के साथ सर्च व्यवहार जोड़ने की भी सुविधा देता है, जो तब मदद करता है जब उत्तर केवल प्रॉम्प्ट में मौजूद जानकारी के बजाय वर्तमान जानकारी पर निर्भर करता हो। 128,000 टोकन के कॉन्टेक्स्ट के साथ आप बड़ी स्रोत सामग्री दे सकते हैं और फिर भी विस्तृत उत्तर के लिए जगह बचा सकते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल id "perplexity/sonar-reasoning-pro" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, temperature, top_k, top_p और web_search_options हैं। यदि आप मौजूदा OpenAI-शैली कोड पोर्ट कर रहे हैं, तो अनुरोध का स्वरूप वही रहता है और आप केवल मॉडल id बदलते हैं तथा आवश्यक पैरामीटर जोड़ते हैं।

आउटपुट की ऊपरी सीमा को ध्यान में रखें: max_tokens 115,200 तक जा सकता है, लेकिन रीज़निंग टोकन और अंतिम उत्तर दोनों उसी बजट से लेते हैं, इसलिए जब आप लंबा उत्तर चाहते हैं तो कुछ गुंजाइश छोड़ें। यदि आपका कार्य सरल टेक्स्ट जनरेशन है और उसमें Chain of Thought, इमेज इनपुट या सर्च की आवश्यकता नहीं है, तो कोई हल्का टेक्स्ट मॉडल बेहतर उपयुक्त हो सकता है।

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

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningtemperaturetop_ktop_pweb_search_options

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,28,000
अधिकतम आउटपुट: 1,15,200
इनपुट: text, image
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Perplexity: Sonar Reasoning Pro: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Perplexity: Sonar Reasoning Pro API की कीमत कितनी है?: Perplexity: Sonar Reasoning Pro की कीमत इनपुट $7.00 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Perplexity: Sonar Reasoning Pro की context window कितनी है?: Perplexity: Sonar Reasoning Pro हर request में 1,28,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,15,200 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Perplexity: Sonar Reasoning Pro क्या कर सकता है?: Perplexity: Sonar Reasoning Pro text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Perplexity: Sonar Reasoning Pro कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "perplexity/sonar-reasoning-pro" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Perplexity: Sonar Reasoning Pro के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Pareto 26.9, OpenAI: o3, OpenAI: GPT-4.1। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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