Perplexity: Sonar Pro Search

Perplexity: Sonar Pro Search, Perplexity tarafından geliştirilen ve sağlayıcı tarafından 30 Ekim 2025 tarihinde yayımlanan bir metin modelidir. Perplexity'nin en gelişmiş ajan tabanlı arama sistemi olarak tanımlanır, daha derin akıl yürütme ve analiz için tasarlanmıştır ve tüketici ürünü yerine yalnızca API üzerinden sunulur. Diğer modelleri zaten api14 üzerinden yönlendiriyorsanız, bu, düz sohbet yerine arama yoğun iş yüklerine yönelik Perplexity girişidir.

Model metin ve görsel girdi kabul eder ve metin çıktısı döndürür. 200.000 token bağlam penceresine ve 8.000 token maksimum çıktıya sahiptir. Ajan tabanlı bir arama sistemi olduğu için istekler web arama seçenekleriyle eşleştirilebilir ve model hem bir akıl yürütme modunu hem de yanıta akıl yürütmeyi dahil etme seçeneğini destekler. Bu kombinasyon, yanıtın güncel bilgilere ve getirilenlerin bir miktar analizine bağlı olduğu sorular için uygun hale getirir; statik bir istem üzerinde tek geçişli bir işlem yerine.

Pratik kullanımlar bu özelliklerden doğar. Kaynakları toplayıp ardından bunları karşılaştırması veya özetlemesi gereken araştırma asistanları doğal bir uyumdur; temel gerçeklerin sık sık değiştiği rekabet ve pazar taramaları da öyle. Görsel girdisi bunu bir ekran görüntüsünü, grafiği veya belge sayfasını okuyup ardından ilgili bağlamı arama gibi görevlere genişletir. Birkaç konudaki bulguları tek bir gerekçeli yanıtta bir araya getirmek gibi analiz yoğun iş akışları da ajan tabanlı arama tasarımına iyi uyar. Getirme bileşeni olmayan basit üretim görevleri genellikle standart bir metin modelinde daha ucuz ve daha basittir.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden "perplexity/sonar-pro-search" model id'sini kullanarak çağırırsınız. Desteklenen istek parametreleri frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, structured_outputs, temperature, top_k, top_p ve web_search_options'tur. Pratikte arama davranışının devreye girmesini istediğinizde web_search_options ayarlarsınız, modelin akıl yürütmesinin ortaya çıkarılması gerektiğinde reasoning veya include_reasoning kullanırsınız ve sonucun kod tarafından ayrıştırılması gerektiğinde structured_outputs'a güvenirsiniz. temperature, top_p ve top_k gibi örnekleme kontrolleri, ceza parametreleri ve max_tokens ile birlikte diğer OpenAI uyumlu uç noktalarda olduğu gibi davranır.

Akılda tutulması gereken ana kısıtlar 8.000 token çıktı tavanı ve yalnızca metin çıktı modalitesidir; bu nedenle çok uzun üretilen belgeler veya metin dışı çıktılar kapsam dışıdır. Girdi görselleri kabul edilir, ancak yanıt her zaman metindir. Göreviniz arama veya çok adımlı akıl yürütme gerektirmiyorsa, genel amaçlı bir metin modeli muhtemelen daha iyi bir uyum olacaktır.