Perplexity: Sonar Reasoning Pro

Perplexity: Sonar Reasoning Pro는 Perplexity의 텍스트 생성 모델로, 제공업체가 2025년 3월 7일에 공개했습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, DeepSeek R1과 Chain of Thought를 기반으로 하는 최상위 추론 모델로 만들어졌습니다. 이미 다른 Perplexity 모델을 스택을 통해 라우팅하고 있다면, 이 모델은 같은 제공업체에서 나오고 같은 일반적인 접근 패턴을 따릅니다.

이 모델은 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 128,000 토큰이고 최대 출력은 115,200 토큰이므로, 긴 입력과 긴 답변 모두 단일 요청 안에서 가능합니다. Chain of Thought를 사용하는 추론 모델이기 때문에 추론 과정을 노출할 수 있으며, 이는 reasoning 및 include_reasoning 파라미터를 통해 제어합니다. 큰 컨텍스트, 이미지 입력, 명시적 추론 출력의 조합은 단일 직접 응답보다 중간 단계가 답변에 도움이 되는 작업에 적합하게 만듭니다.

실용적인 용도는 이러한 특성에서 나옵니다. 문서, 스크린샷 또는 다이어그램을 질문과 함께 보내고 논리를 단계별로 설명하는 분석을 요청할 수 있습니다. 다단계 문제, 구조화된 비교, 여러 증거를 저울질해야 하는 질문은 모델이 최종 텍스트를 생성하기 전에 추론할 수 있으므로 자연스럽게 맞습니다. web_search_options 파라미터를 사용하면 요청에 검색 동작을 붙일 수 있으며, 이는 답변이 프롬프트에 있는 내용만이 아니라 최신 정보에 의존할 때 도움이 됩니다. 128,000 토큰 컨텍스트로 큰 원본 자료를 제공하고도 상세한 답변을 위한 여유를 남길 수 있습니다.

모델 id "perplexity/sonar-reasoning-pro"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 지원되는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, temperature, top_k, top_p 및 web_search_options입니다. 기존 OpenAI 스타일 코드를 이식하는 경우 요청 형태는 그대로 유지되고 모델 id를 바꾸고 필요한 파라미터를 추가하기만 하면 됩니다.

출력 상한을 염두에 두세요. max_tokens는 최대 115,200까지 가능하지만 추론 토큰과 최종 답변이 모두 그 예산을 사용하므로, 긴 응답을 원할 때는 여유를 남겨야 합니다. 작업이 Chain of Thought, 이미지 입력 또는 검색이 필요 없는 단순한 텍스트 생성이라면 더 가벼운 텍스트 모델이 더 적합할 수 있습니다.