Perplexity: Sonar Reasoning Pro 대 Pareto 26.9
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Perplexity: Sonar Reasoning Pro(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))와(과) Pareto 26.9(US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Perplexity: Sonar Reasoning Pro | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Perplexity | Unbiased |
| 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792) |
| 출력 | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735) | US$26.25 / 100만 토큰 (≈ ₩35,377) |
| 웹 검색 | US$17.50 / 1천 회 검색 (≈ ₩23,585) | - |
| 캐시 읽기 | - | US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179) |
| 컨텍스트 윈도우 | 128,000 | 262,144 |
| 최대 출력 | 115,200 | 131,072 |
| 입력 | text, image | text, image |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 3. 7. | 2026. 10. 13. |
주요 차이점
- Perplexity: Sonar Reasoning Pro의 입력 토큰 가격이 20% 더 저렴합니다.
- Pareto 26.9의 출력 토큰 가격이 6% 더 저렴합니다.
- Pareto 26.9는(은) 2.0배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 도구 호출은(는) Pareto 26.9만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) Perplexity: Sonar Reasoning Pro만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Perplexity: Sonar Reasoning Pro에서 US$0.02, Pareto 26.9에서 US$0.02입니다.
자세히 보기
Perplexity: Sonar Reasoning Pro는 Perplexity가 만들었으며 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 반환하는 텍스트 모델입니다. Pareto 26.9는 Unbiased가 만들었으며 역시 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 반환하는 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14를 통해 제공되므로, 둘 사이의 선택은 접근성보다는 동작과 한계에 달려 있습니다.
가장 명확한 차이는 컨텍스트와 도구 지원입니다. Pareto 26.9는 컨텍스트 윈도우가 더 커서 Sonar Reasoning Pro의 128000 토큰에 비해 262144 토큰이므로, 단일 요청에 훨씬 더 많은 자료를 담을 수 있습니다. 또한 Pareto 26.9는 둘 중 유일하게 tools와 tool_choice를 지원하며, 이는 애플리케이션이 모델로 하여금 함수나 외부 서비스를 호출하게 해야 할 때 중요합니다. Sonar Reasoning Pro는 유일하게 reasoning과 include_reasoning 파라미터를 포함한 추론 제어를 노출하며, web_search_options도 지원합니다. 가격 면에서는 Sonar Reasoning Pro가 입력에서 둘 중 더 저렴하고, Pareto 26.9는 출력에서 더 저렴하므로, 비용 균형은 보내는 양과 생성하는 양에 따라 달라집니다. 둘 다 이미지를 입력으로 받으며, 여기 있는 정보만으로는 구조화된 출력 지원으로 의미 있게 구별되지 않습니다.
실용적인 선택 기준으로는, 작업이 명시적 추론과 검색 그라운딩의 이점을 얻을 때, 예를 들어 다단계 분석, 웹에서 최신 정보가 필요한 질문, 또는 추론 단계를 검사하거나 제어하고 싶은 작업에서 Sonar Reasoning Pro를 선택하십시오. temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty를 포함한 파라미터 집합은 생성을 조형할 수 있는 더 많은 손잡이를 제공합니다. 작업이 긴 컨텍스트나 에이전트형일 때는 Pareto 26.9를 선택하십시오. 대규모 문서 집합, 긴 대화 기록, 도구 호출이 필요한 모든 것은 이 모델에 더 잘 맞으며, 출력 가격이 더 낮아 응답이 길 때 도움이 됩니다. 워크로드가 대부분 짧은 프롬프트에 긴 답변이라면 Pareto 26.9가 더 저렴한 선택일 가능성이 큽니다. 대부분 긴 입력에 짧은 답변이라면 Sonar Reasoning Pro가 더 저렴할 가능성이 큽니다.
API가 OpenAI 호환이므로 api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, api14 키와 함께 chat completions 엔드포인트로 요청을 보내며, model 필드를 원하는 id로 설정합니다. 둘 사이 전환은 한 줄 변경입니다. Sonar Reasoning Pro에는 "perplexity/sonar-reasoning-pro"를, Pareto 26.9에는 "unbiased/pareto-26.9"를 사용하십시오. 요청과 응답 형태는 동일하게 유지되므로 기존 OpenAI SDK 코드에 다른 수정은 필요하지 않습니다. 다만 두 모델이 서로 다른 파라미터를 받는다는 점을 명심하십시오. 따라서 reasoning이나 web_search_options를 설정한 요청은 Pareto 26.9로 깔끔하게 이어지지 않으며, tools나 tool_choice를 설정한 요청은 Sonar Reasoning Pro로 깔끔하게 이어지지 않습니다.
다른 모델이 더 나은 경우도 여전히 있습니다. 도구 호출이 필요하지만 프롬프트가 짧고 답변도 짧다면, Sonar Reasoning Pro가 도구를 전혀 지원하지 않으므로 Pareto 26.9가 여전히 올바른 선택입니다. 반대로 추론 출력이나 웹 검색이 필요하고 입력 크기가 적당하다면, Pareto 26.9가 더 큰 윈도우를 가지고 있더라도 Sonar Reasoning Pro가 더 잘 맞습니다. 어느 모델도 엄밀히 더 낫지 않습니다. 파라미터 집합과 컨텍스트 한계를 작업의 형태에 맞추십시오.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "perplexity/sonar-reasoning-pro"에서 "unbiased/pareto-26.9"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": "unbiased/pareto-26.9",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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