OpenAI: o3 は OpenAI のテキストモデルで、2025-04-16 にリリースされました。Perplexity: Sonar Reasoning Pro は Perplexity のテキストモデルで、2025-03-07 にリリースされました。どちらも推論可能なテキスト生成モデルでテキスト出力を返し、api14 では同じテキストカテゴリに属するため、両者の選択は、種類の違いではなく、コンテキストサイズ、入力タイプ、および各モデルが受け入れるパラメータによって決まります。
最も明確な違いはコンテキストウィンドウです。o3 は最大 200,000 トークン、Sonar Reasoning Pro は最大 128,000 トークンであるため、長い文書、大きな diff、または長い文字起こしを 1 回の呼び出しに収める必要がある場合、o3 のほうが大きいです。また o3 は画像、テキスト、ファイル入力を受け入れますが、Sonar Reasoning Pro はテキストと画像のみを受け入れるため、ファイル入力は o3 のみの機能です。ツールに関しては、o3 は tools、tool choice、structured outputs をサポートしますが、Sonar Reasoning Pro はそれらを列挙していないため、関数呼び出しや厳密なレスポンススキーマに依存するものは o3 を指します。一方、Sonar Reasoning Pro はサンプリング制御 (temperature、top p、top k、frequency penalty、presence penalty) に加えて web search options を公開していますが、o3 はそれらを列挙していません。推論サポート自体はここでは意味のある差別化要因ではありません。どちらも推論を公開し、推論パラメータを含んでいるためです。価格については、入力も出力もほぼ同じであるため、コストは決め手にはなりません。
実務では、長いコンテキストの分析、プロンプトと一緒にファイルを渡す必要がある場合、または呼び出しでツールを動かすか構造化出力を返す必要がある場合は o3 を選びます。これにはコードベースのレビュー、固定スキーマへの文書抽出、モデルが関数を呼び出すエージェント型ループが含まれます。Web に基づく調査、temperature や penalty パラメータでサンプリング動作を直接調整したい場合、または web search options をリクエストで渡したい場合は Sonar Reasoning Pro を選びます。その 128,000 トークンのウィンドウは、通常のプロンプトや取得された passage には依然として十分です。
どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も同じように動作します。ゲートウェイは OpenAI 互換だからです。既存のクライアントを api14 の base URL に向け、キーを送信し、model フィールドを設定します。両者の切り替えは 1 行の変更です。model id として "openai/o3" または "perplexity/sonar-reasoning-pro" を使用します。messages 配列、ストリーミング設定、レスポンス解析はそのままです。注意すべき点はパラメータです。o3 に temperature や top p を送る場合、または Sonar Reasoning Pro に tools や structured outputs を送る場合、それらのフィールドは無視されるか拒否されると想定してください。そのため、1 つの payload が両方に適合すると仮定せず、モデルごとのリクエスト設定を保持してください。
o3 のほうが大きなウィンドウとツールを備えていても、Sonar Reasoning Pro のほうが適しているケースは依然としてあります。タスクがライブの Web 結果に依存する場合、それがサポートする web search options が選択理由であり、o3 はそれらを列挙していません。同様に、temperature、top k、または penalty パラメータを通じてサンプリングを細かく制御する必要がある場合、その制御は Perplexity 側にあります。検索と推論を 1 回の呼び出しで行いたい単純な調査質問では、Sonar Reasoning Pro が自然な選択であり、コンテキスト長、ファイル入力、または構造化されたツール使用が実際に必要な作業である場合は、o3 が引き続き選択肢です。