Perplexity: Sonar Reasoning Pro

Perplexity: Sonar Reasoning Pro é um modelo de geração de texto da Perplexity, lançado pelo fornecedor em 7 de março de 2025. Ele se situa na categoria de texto e é construído como um modelo de raciocínio de primeira linha, alimentado pelo DeepSeek R1 com Chain of Thought. Se você já encaminha outros modelos Perplexity pela sua stack, este vem do mesmo fornecedor e segue o mesmo padrão geral de acesso.

O modelo aceita entradas de texto e imagem e retorna texto. Sua janela de contexto é de 128.000 tokens, e a saída máxima é de 115.200 tokens, então entradas longas e respostas longas são viáveis em uma única requisição. Por ser um modelo de raciocínio com Chain of Thought, ele pode expor seu processo de raciocínio, que você controla pelos parâmetros reasoning e include_reasoning. Essa combinação de um contexto grande, entrada de imagem e saída de raciocínio explícita o torna adequado a tarefas em que a resposta se beneficia de etapas intermediárias em vez de uma única resposta direta.

Os usos práticos decorrem dessas características. Você pode enviar um documento, uma captura de tela ou um diagrama junto com uma pergunta e pedir uma análise que percorra a lógica. Problemas de múltiplas etapas, comparações estruturadas e perguntas que exigem ponderar várias evidências são encaixes naturais, já que o modelo pode raciocinar antes de produzir o texto final. O parâmetro web_search_options também permite anexar comportamento de busca a uma requisição, o que ajuda quando a resposta depende de informações atuais e não apenas do que está no prompt. Com um contexto de 128.000 tokens, você pode fornecer material de origem extenso e ainda deixar espaço para uma resposta detalhada.

Você o chama pela API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "perplexity/sonar-reasoning-pro". Os parâmetros de requisição suportados são frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, temperature, top_k, top_p e web_search_options. Se você está portando código existente no estilo OpenAI, o formato da requisição permanece o mesmo e você só muda o id de modelo e adiciona os parâmetros de que precisa.

Tenha em mente o teto de saída: max_tokens pode ir até 115.200, mas tokens de raciocínio e a resposta final ambos consomem esse orçamento, então deixe folga quando quiser uma resposta longa. Se sua tarefa é geração de texto simples, sem necessidade de Chain of Thought, entrada de imagem ou busca, um modelo de texto mais leve pode ser mais adequado.