OpenAI: o3 kontra Perplexity: Sonar Reasoning Pro
Porównanie OpenAI: o3 (7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł)) i Perplexity: Sonar Reasoning Pro (7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| OpenAI: o3 | Perplexity: Sonar Reasoning Pro | |
|---|---|---|
| Dostawca | OpenAI | Perplexity |
| Wejście | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł) | 7,00 USD / 1M tokenów (≈ 27,43 zł) |
| Wyjście | 28,00 USD / 1M tokenów (≈ 109,70 zł) | 28,00 USD / 1M tokenów (≈ 109,70 zł) |
| Odczyt z cache | 1,75 USD / 1M tokenów (≈ 6,86 zł) | - |
| Wyszukiwanie w sieci | 35,00 USD / 1K wyszukiwań (≈ 137,13 zł) | 17,50 USD / 1K wyszukiwań (≈ 68,56 zł) |
| Okno kontekstu | 200 000 | 128 000 |
| Maks. wyjście | 100 000 | 115 200 |
| Wejście | image, text, file | text, image |
| Wyjście | text | text |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 16 kwi 2025 | 7 mar 2025 |
Najważniejsze różnice
- Oba mają zbliżoną cenę wejścia.
- OpenAI: o3 przyjmuje 1.6× więcej kontekstu (200 000 tokenów).
- Tylko OpenAI: o3 obsługuje wywołania narzędzi.
- Tylko OpenAI: o3 obsługuje ustrukturyzowane wyjście JSON.
- Żądanie z 1000 tokenów wejściowych i 500 wyjściowych kosztuje 0,02 USD z OpenAI: o3 i 0,02 USD z Perplexity: Sonar Reasoning Pro.
Szczegółowo
OpenAI: o3 to model tekstowy od OpenAI, wydany 2025-04-16. Perplexity: Sonar Reasoning Pro to model tekstowy od Perplexity, wydany 2025-03-07. Oba są zdolnymi do rozumowania generatorami tekstu, które zwracają wynik tekstowy, a w api14 należą do tej samej kategorii tekstowej, więc wybór między nimi sprowadza się do rozmiaru kontekstu, typów danych wejściowych i parametrów, które każdy z nich akceptuje, a nie do różnicy rodzaju.
Najwyraźniejszy podział dotyczy okna kontekstu. o3 przyjmuje do 200 000 tokenów, podczas gdy Sonar Reasoning Pro przyjmuje do 128 000, więc o3 jest większy z dwóch, gdy trzeba zmieścić długie dokumenty, duże diffy lub rozszerzone transkrypcje w jednym wywołaniu. o3 akceptuje także dane wejściowe w postaci obrazu, tekstu i pliku, natomiast Sonar Reasoning Pro akceptuje tylko tekst i obraz, co oznacza, że wejście plikowe jest możliwością wyłącznie o3. Jeśli chodzi o narzędzia, o3 obsługuje narzędzia, wybór narzędzi i ustrukturyzowane wyniki, a Sonar Reasoning Pro ich nie wymienia, więc wszystko, co zależy od wywoływania funkcji lub ścisłego schematu odpowiedzi, wskazuje na o3. Sonar Reasoning Pro zamiast tego udostępnia kontrolki próbkowania (temperature, top p, top k, kary za częstotliwość i obecność) oraz opcje wyszukiwania w sieci, których o3 nie wymienia. Samo wsparcie rozumowania nie jest tu istotnym wyróżnikiem, ponieważ obie strony udostępniają rozumowanie i zawierają parametry rozumowania. Jeśli chodzi o cenę, oba są mniej więcej takie same dla wejścia i mniej więcej takie same dla wyjścia, więc koszt nie jest czynnikiem decydującym.
W praktycznej pracy sięgnij po o3, gdy zadanie polega na analizie długiego kontekstu, gdy musisz przekazać plik razem z promptem lub gdy wywołanie ma sterować narzędziami albo zwracać ustrukturyzowany wynik. Obejmuje to przegląd bazy kodu, ekstrakcję dokumentów do ustalonego schematu oraz pętle w stylu agenta, w których model wywołuje funkcje. Sięgnij po Sonar Reasoning Pro, gdy zadanie polega na badaniach opartych na sieci, gdy chcesz dostroić zachowanie próbkowania bezpośrednio za pomocą temperature lub parametrów kar albo gdy chcesz przekazać opcje wyszukiwania w sieci w żądaniu. Jego okno 128 000 tokenów jest wciąż hojne dla zwykłych promptów i pobranych fragmentów.
Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa tak samo, ponieważ brama jest zgodna z OpenAI. Kierujesz istniejącego klienta na bazowy URL api14, wysyłasz swój klucz i ustawiasz pole model. Przełączanie między nimi to zmiana jednej linii: użyj "openai/o3" lub "perplexity/sonar-reasoning-pro" jako identyfikatora modelu. Twoja tablica messages, konfiguracja strumieniowania i parsowanie odpowiedzi pozostają takie same. Jedna rzecz, na którą trzeba uważać, to parametry: jeśli wyślesz temperature lub top p do o3 albo tools i structured outputs do Sonar Reasoning Pro, oczekuj, że te pola zostaną zignorowane lub odrzucone, więc trzymaj konfiguracje żądań dla poszczególnych modeli, zamiast zakładać, że jeden ładunek pasuje do obu.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "openai/o3" na "perplexity/sonar-reasoning-pro", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview kontra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha kontra Tencent: Hy4