OpenAI: o3 tegen Perplexity: Sonar Reasoning Pro
Een vergelijking naast elkaar van OpenAI: o3 (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23)) en Perplexity: Sonar Reasoning Pro (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| OpenAI: o3 | Perplexity: Sonar Reasoning Pro | |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | Perplexity |
| Invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) |
| Uitvoer | US$ 28,00 / 1M tekstdelen (≈ € 24,93) | US$ 28,00 / 1M tekstdelen (≈ € 24,93) |
| Cache lezen | US$ 1,75 / 1M tekstdelen (≈ € 1,56) | - |
| Webzoeken | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,17) | US$ 17,50 / 1K zoekopdrachten (≈ € 15,58) |
| Contextvenster | 200.000 | 128.000 |
| Maximale output | 100.000 | 115.200 |
| Invoer | image, text, file | text, image |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 16 apr 2025 | 7 mrt 2025 |
Belangrijkste verschillen
- Beide hebben ongeveer dezelfde inputprijs.
- OpenAI: o3 leest 1.6× meer context (200.000 tokens).
- Alleen OpenAI: o3 ondersteunt tool-aanroepen.
- Alleen OpenAI: o3 ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,02 met OpenAI: o3 en US$ 0,02 met Perplexity: Sonar Reasoning Pro.
In detail
OpenAI: o3 is een tekstmodel van OpenAI, uitgebracht op 2025-04-16. Perplexity: Sonar Reasoning Pro is een tekstmodel van Perplexity, uitgebracht op 2025-03-07. Beide zijn redeneerbare tekstgeneratoren die tekstuitvoer retourneren, en op api14 vallen ze in dezelfde tekstcategorie, dus de keuze tussen hen komt neer op contextgrootte, invoertypes en de parameters die elk accepteert, eerder dan op een verschil in soort.
De duidelijkste splitsing is het contextvenster. o3 neemt tot 200.000 tokens, terwijl Sonar Reasoning Pro tot 128.000 neemt, dus o3 is de grootste van de twee wanneer je lange documenten, grote diffs of uitgebreide transcripten in een enkele aanroep wilt passen. o3 accepteert ook afbeelding-, tekst- en bestandsinvoer, terwijl Sonar Reasoning Pro alleen tekst en afbeelding accepteert, wat betekent dat bestandsinvoer een o3-only mogelijkheid is. Qua tooling ondersteunt o3 tools, tool choice en structured outputs, en Sonar Reasoning Pro vermeldt die niet, dus alles wat afhangt van function calling of een strikt responseschema wijst naar o3. Sonar Reasoning Pro stelt in plaats daarvan de sampling-instellingen beschikbaar (temperature, top p, top k, frequency- en presence-penalties) plus web search-opties, die o3 niet vermeldt. Redeneerondersteuning zelf is hier geen betekenisvol onderscheid, aangezien beide kanten redeneren beschikbaar stellen en redeneerparameters opnemen. Qua prijs zijn de twee ongeveer hetzelfde voor invoer en ongeveer hetzelfde voor uitvoer, dus kosten zijn niet de beslissende factor.
Voor praktisch werk grijp je naar o3 wanneer de taak langcontextanalyse is, wanneer je een bestand naast de prompt moet doorgeven, of wanneer de aanroep tools moet aansturen of gestructureerde uitvoer moet retourneren. Dat dekt codebase review, documentextractie naar een vast schema, en agent-achtige loops waarin het model functies aanroept. Grijp naar Sonar Reasoning Pro wanneer de taak webgebaseerd onderzoek is, wanneer je het sampling-gedrag direct wilt afstemmen met temperature of de penalty-parameters, of wanneer je web search-opties via het request wilt doorgeven. Het venster van 128.000 tokens is nog steeds ruim voor gewone prompts en opgehaalde passages.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde, omdat de gateway OpenAI-compatibel is. Je richt je bestaande client op de api14 base URL, stuurt je key en stelt het model-veld in. Schakelen tussen de twee is een wijziging van een regel: gebruik "openai/o3" of "perplexity/sonar-reasoning-pro" als model-id. Je messages-array, streaming-opzet en response-parsing blijven zoals ze zijn. Het enige waar je op moet letten zijn parameters: als je temperature of top p naar o3 stuurt, of tools en structured outputs naar Sonar Reasoning Pro, verwacht dan dat die velden genegeerd of afgewezen worden, dus houd per-model request-configuraties aan in plaats van aan te nemen dat een payload voor beide past.
Er zijn nog steeds gevallen waarin Sonar Reasoning Pro de betere keuze is, ook al heeft o3 het grotere venster en de tooling. Als je taak afhangt van live webresultaten, zijn de web search-opties die het ondersteunt de reden om het te kiezen, en o3 vermeldt ze niet. Evenzo, als je fijne controle over sampling nodig hebt via temperature, top k of de penalty-parameters, dan leeft die controle aan de Perplexity-kant. Voor een eenvoudige onderzoeksvraag waarbij je zoeken plus redeneren in een enkele aanroep wilt, is Sonar Reasoning Pro de natuurlijke keuze, en o3 blijft de keuze wanneer contextlengte, bestandsinvoer of gestructureerd toolgebruik is wat de taak daadwerkelijk nodig heeft.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "openai/o3" naar "perplexity/sonar-reasoning-pro", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4