Perplexity: Sonar

Perplexity: Sonar adalah model teks dari Perplexity, dirilis pada 27 Januari 2025. Perplexity menggambarkannya sebagai ringan, cepat, terjangkau dan sederhana untuk digunakan, dengan sitasi dan kemampuan untuk menyesuaikan sumber. Model ini ditujukan untuk perusahaan yang ingin mengintegrasikan fitur tanya jawab ringan ke dalam produk mereka sendiri daripada membangun asisten serbaguna dari awal.

Model ini menerima teks dan gambar sebagai input dan mengembalikan teks. Model ini memiliki jendela konteks 127.072 token dan output maksimum 114.364 token, sehingga dapat menampung input panjang dan menghasilkan jawaban panjang dalam satu panggilan. Kombinasi input gambar dengan output teks berarti model ini dapat membaca tangkapan layar, diagram atau foto bersama pertanyaan tertulis dan menjawab dalam bentuk prosa. Karena deskripsi penyedia menyoroti sitasi dan sumber yang dapat disesuaikan, jawaban dapat didasarkan pada sumber yang Anda pilih, yang penting ketika Anda perlu menunjukkan dari mana jawaban berasal.

Ciri-ciri tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. Fitur tanya jawab di dalam produk adalah kecocokan yang jelas: widget dukungan, pembantu dokumentasi, pencarian pengetahuan internal dan alur serupa di mana pengguna mengajukan sesuatu dan mengharapkan balasan singkat yang bersumber. Input gambar memperluas ini ke kasus di mana pertanyaannya tentang sesuatu yang visual, seperti bertanya tentang isi tangkapan layar atau dokumen yang difoto. Batas output yang besar cocok untuk tugas yang membutuhkan respons tertulis panjang, seperti merangkum beberapa dokumen atau menyusun penjelasan terperinci, sementara jendela konteks yang besar memungkinkan Anda memasukkan materi latar belakang yang substansial tanpa memecahnya.

Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan id model "perplexity/sonar". Parameter permintaan yang didukung adalah frequency_penalty, max_tokens, presence_penalty, temperature, top_k, top_p dan web_search_options. Enam parameter pertama adalah kontrol pengambilan sampel dan panjang yang biasa, sehingga Anda dapat menyetel seberapa deterministik atau bervariasi outputnya dan membatasi berapa banyak token yang dikembalikan. web_search_options adalah parameter yang digunakan ketika Anda ingin model memanfaatkan pencarian web dan merupakan tuas utama untuk penyesuaian sumber yang disebutkan penyedia.

Tidak ada informasi di sini tentang batas laju, angka latensi atau akurasi, jadi hal-hal tersebut perlu diuji terhadap beban kerja Anda sendiri. Jika tugas Anda adalah pembuatan teks murni tanpa perlu sitasi atau kontrol sumber, model teks biasa mungkin lebih sederhana. Sonar paling masuk akal ketika jawaban yang bersumber, disitasi dan input gambar opsional menjadi inti dari apa yang Anda bangun.