Perplexity: Sonar Pro Search

Perplexity: Sonar Pro Searchは、Perplexityのテキストモデルで、プロバイダーによって2025年10月30日にリリースされました。これはPerplexityの最も先進的なエージェント型検索システムと説明されており、より深い推論と分析のために構築され、コンシューマー製品ではなくAPIを通じてのみ利用可能です。すでに他のモデルをapi14経由でルーティングしているなら、これは単純なチャットではなく検索負荷の高いワークロードを対象としたPerplexityのエントリーです。

このモデルはテキストと画像の入力を受け付け、テキスト出力を返します。コンテキストウィンドウは200,000トークン、最大出力は8,000トークンです。エージェント型検索システムであるため、リクエストはWeb検索オプションと組み合わせることができ、モデルは推論モードと、応答に推論を含めるオプションをサポートしています。この組み合わせにより、静的なプロンプトを1回処理するのではなく、回答が最新情報と取得された内容の分析に依存する質問に適しています。

実用的な用途はこれらの特性から導かれます。情報源を収集してから比較や要約を行う必要があるリサーチアシスタントは自然な適合であり、基礎となる事実が頻繁に変わる競合調査や市場調査も同様です。画像入力はこれを拡張し、スクリーンショット、チャート、文書ページを読み取ってから関連するコンテキストを検索するといったタスクに適用できます。複数のトピックにわたる調査結果を1つの推論された回答にまとめるような分析負荷の高いワークフローも、エージェント型検索の設計にうまく対応します。検索コンポーネントのない単純な生成タスクは、通常、標準的なテキストモデルの方が安価で簡単です。

これは、モデルID「perplexity/sonar-pro-search」を使用して、api14のOpenAI互換APIを通じて呼び出します。サポートされているリクエストパラメータは、frequency_penalty、include_reasoning、max_tokens、presence_penalty、reasoning、structured_outputs、temperature、top_k、top_p、web_search_optionsです。実際には、検索動作を有効にしたいときにweb_search_optionsを設定し、モデルの推論を表に出したいときにreasoningまたはinclude_reasoningを使用し、結果をコードで解析する必要があるときにstructured_outputsに依存します。temperature、top_p、top_kなどのサンプリング制御は、ペナルティパラメータとmax_tokensとともに、他のOpenAI互換エンドポイントと同じように動作します。

留意すべき主な制約は、8,000トークンの出力上限とテキストのみの出力モダリティであるため、非常に長い生成文書や非テキスト出力は対象外です。入力画像は受け付けられますが、応答は常にテキストです。タスクが検索や多段階推論を必要としない場合、汎用テキストモデルの方がおそらく適しています。