Perplexity: Sonar Pro Search

Perplexity: Sonar Pro Search는 Perplexity의 텍스트 모델로, 제공업체가 2025년 10월 30일에 출시했습니다. 이 모델은 Perplexity의 가장 발전된 에이전트 검색 시스템으로 설명되며, 더 깊은 추론과 분석을 위해 구축되었고, 소비자 제품이 아닌 API를 통해서만 독점적으로 사용할 수 있습니다. 이미 다른 모델들을 api14를 통해 라우팅하고 있다면, 이것은 단순한 채팅보다 검색 중심 워크로드를 겨냥한 Perplexity 항목입니다.

이 모델은 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트 출력을 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 200,000 토큰이고 최대 출력은 8,000 토큰입니다. 에이전트 검색 시스템이기 때문에 요청을 웹 검색 옵션과 함께 사용할 수 있으며, 모델은 추론 모드와 응답에 추론을 포함하는 옵션을 지원합니다. 이러한 조합 덕분에 정적 프롬프트를 한 번 처리하는 것이 아니라, 최신 정보와 검색된 내용에 대한 분석에 답이 의존하는 질문에 적합합니다.

실용적인 용도는 이러한 특성에서 비롯됩니다. 출처를 수집한 뒤 비교하거나 요약해야 하는 연구 보조 도구가 자연스럽게 맞고, 기반 사실이 자주 바뀌는 경쟁 및 시장 조사도 마찬가지입니다. 이미지 입력은 스크린샷, 차트 또는 문서 페이지를 읽은 뒤 관련 맥락을 검색하는 작업으로 이를 확장합니다. 여러 주제에 걸친 결과를 하나의 추론된 답으로 모으는 것과 같은 분석 중심 워크플로도 에이전트 검색 설계에 잘 맞습니다. 검색 구성 요소가 없는 단순한 생성 작업은 일반적으로 표준 텍스트 모델에서 더 저렴하고 간단합니다.

모델 id "perplexity/sonar-pro-search"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원되는 요청 매개변수는 frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, structured_outputs, temperature, top_k, top_p, web_search_options입니다. 실제로는 검색 동작을 활성화하려면 web_search_options를 설정하고, 모델의 추론을 표면화해야 할 때는 reasoning 또는 include_reasoning을 사용하며, 결과를 코드로 파싱해야 할 때는 structured_outputs에 의존하게 됩니다. temperature, top_p, top_k 같은 샘플링 제어와 패널티 매개변수 및 max_tokens는 다른 OpenAI 호환 엔드포인트와 동일하게 동작합니다.

염두에 두어야 할 주요 제약은 8,000 토큰 출력 상한과 텍스트 전용 출력 양식이므로, 매우 긴 생성 문서나 비텍스트 출력은 범위 밖입니다. 입력 이미지는 허용되지만 응답은 항상 텍스트입니다. 작업에 검색이나 다단계 추론이 필요하지 않다면, 범용 텍스트 모델이 더 적합할 가능성이 큽니다.