Sonar Deep Research
À propos de ce modèle
Sonar Deep Research is a research-focused model designed for multi-step retrieval, synthesis, and reasoning across complex topics. It autonomously searches, reads, and evaluates sources, refining its approach as it gathers information. This enables comprehensive report generation across domains like finance, technology, health, and current events. Notes on Pricing ([Source](https://docs.perplexity.ai/guides/pricing#detailed-pricing-breakdown-for-sonar-deep-research)) - Input tokens comprise of Prompt tokens (user prompt) + Citation tokens (these are processed tokens from running searches) - Deep Research runs multiple searches to conduct exhaustive research. Searches are priced at $5/1000 searches. A request that does 30 searches will cost $0.15 in this step. - Reasoning is a distinct step in Deep Research since it does extensive automated reasoning through all the material it gathers during its research phase. Reasoning tokens here are a bit different than the CoTs in the answer - these are tokens that we use to reason through the research material prior to generating the outputs via the CoTs. Reasoning tokens are priced at $3/1M tokens
Catégorie de performance
Sonar Deep Research est un modèle spécialisé de Perplexity : conçu pour un domaine précis.
Modèle spécialisé. Optimisé pour une tâche spécifique comme la génération de code, la création d'images ou la recherche web.
Tarification
Ce modèle est inclus dans les plans Elosia| Type | par 1M tokens |
|---|---|
| Entrée (prompt) | $2.00 |
| Sortie (complétion) | $8.00 |
| Raisonnement interne | $3.00 |
Capacités
Usages recommandés
Points forts
- Recherche autonome multi-étapes avec recherche web
- Synthétise les informations de dizaines de sources
- Produit des rapports de recherche complets et bien référencés
- Idéal pour les revues de littérature et l'analyse concurrentielle
Limites
- Plus lent que le Sonar standard en raison du processus multi-étapes
- Coût plus élevé reflétant la recherche et la synthèse étendues
- Les résultats dépendent de la disponibilité et de la qualité des sources web
Ressources
Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement
