OpenAI: o3 대 Perplexity: Sonar Reasoning Pro
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 OpenAI: o3(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))와(과) Perplexity: Sonar Reasoning Pro(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| OpenAI: o3 | Perplexity: Sonar Reasoning Pro | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | Perplexity |
| 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) |
| 출력 | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735) | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735) |
| 캐시 읽기 | US$1.75 / 100만 토큰 (≈ ₩2,358) | - |
| 웹 검색 | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) | US$17.50 / 1천 회 검색 (≈ ₩23,585) |
| 컨텍스트 윈도우 | 200,000 | 128,000 |
| 최대 출력 | 100,000 | 115,200 |
| 입력 | image, text, file | text, image |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 4. 16. | 2025. 3. 7. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- OpenAI: o3는(은) 1.6배 더 긴 컨텍스트(200,000 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) OpenAI: o3만 지원합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) OpenAI: o3만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 OpenAI: o3에서 US$0.02, Perplexity: Sonar Reasoning Pro에서 US$0.02입니다.
자세히 보기
OpenAI: o3는 OpenAI의 텍스트 모델로, 2025-04-16에 출시되었습니다. Perplexity: Sonar Reasoning Pro는 Perplexity의 텍스트 모델로, 2025-03-07에 출시되었습니다. 둘 다 추론 기능을 갖춘 텍스트 생성기이며 텍스트 출력을 반환하고, api14에서 동일한 텍스트 카테고리에 속하므로, 둘 사이의 선택은 종류의 차이라기보다 컨텍스트 크기, 입력 유형, 그리고 각각이 받아들이는 파라미터에 달려 있습니다.
가장 명확한 구분은 컨텍스트 윈도우입니다. o3는 최대 200,000 토큰을 처리하는 반면 Sonar Reasoning Pro는 최대 128,000을 처리하므로, 긴 문서나 큰 diff, 또는 긴 대화 기록을 단일 호출에 담아야 할 때 o3가 둘 중 더 큰 쪽입니다. 또한 o3는 이미지, 텍스트, 파일 입력을 받아들이는 반면 Sonar Reasoning Pro는 텍스트와 이미지만 받아들이므로, 파일 입력은 o3 전용 기능입니다. 툴링에서는 o3가 tools, tool choice, structured outputs를 지원하고 Sonar Reasoning Pro는 이를 나열하지 않으므로, 함수 호출이나 엄격한 응답 스키마에 의존하는 모든 것은 o3를 가리킵니다. 반대로 Sonar Reasoning Pro는 샘플링 제어(temperature, top p, top k, frequency 및 presence penalties)와 웹 검색 옵션을 노출하는데, o3는 이를 나열하지 않습니다. 추론 지원 자체는 여기서 의미 있는 차별점이 아닙니다. 양쪽 모두 추론을 노출하고 추론 파라미터를 포함하기 때문입니다. 가격에서는 입력과 출력 모두 두 모델이 거의 같으므로 비용은 결정 요인이 아닙니다.
실무에서는 작업이 장문 컨텍스트 분석일 때, 프롬프트와 함께 파일을 전달해야 할 때, 또는 호출이 도구를 구동하거나 구조화된 출력을 반환해야 할 때 o3를 선택하세요. 이는 코드베이스 리뷰, 고정된 스키마로의 문서 추출, 모델이 함수를 호출하는 에이전트 스타일 루프를 포괄합니다. 작업이 웹 기반 리서치일 때, temperature나 penalty 파라미터로 샘플링 동작을 직접 조정하고 싶을 때, 또는 요청을 통해 웹 검색 옵션을 전달하고 싶을 때 Sonar Reasoning Pro를 선택하세요. 128,000 토큰 윈도우는 일반적인 프롬프트와 검색된 구절에는 여전히 넉넉합니다.
어느 모델이든 api14를 통해 호출하는 방식은 동일합니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 기존 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 키를 보내고, model 필드를 설정하면 됩니다. 둘 사이 전환은 한 줄 변경입니다. 모델 id로 "openai/o3" 또는 "perplexity/sonar-reasoning-pro"를 사용하세요. messages 배열, 스트리밍 설정, 응답 파싱은 그대로 유지됩니다. 한 가지 주의할 점은 파라미터입니다. o3에 temperature나 top p를 보내거나 Sonar Reasoning Pro에 tools와 structured outputs를 보내면 해당 필드는 무시되거나 거부될 것으로 예상해야 하므로, 하나의 페이로드가 둘 다에 맞는다고 가정하지 말고 모델별 요청 설정을 유지하세요.
o3가 더 큰 윈도우와 툴링을 갖추고 있음에도 Sonar Reasoning Pro가 더 나은 선택인 경우도 여전히 있습니다. 작업이 실시간 웹 결과에 의존한다면, 그것이 지원하는 웹 검색 옵션이 이를 선택하는 이유이며 o3는 이를 나열하지 않습니다. 마찬가지로 temperature, top k 또는 penalty 파라미터를 통한 샘플링을 세밀하게 제어해야 한다면, 그 제어는 Perplexity 쪽에 있습니다. 검색과 추론을 한 번의 호출로 원하는 단순한 리서치 질문에는 Sonar Reasoning Pro가 자연스러운 선택이며, 컨텍스트 길이, 파일 입력 또는 구조화된 도구 사용이 작업에 실제로 필요할 때는 o3가 여전히 선택입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "openai/o3"에서 "perplexity/sonar-reasoning-pro"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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);
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