Sonar Deep Research
Red Neuronal
Sonar Deep Research: modelo de Perplexity para investigación profunda: búsqueda multietapa, evaluación de fuentes y síntesis.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 128 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 115 200 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, búsqueda web
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Sonar Deep Research?
Sonar Deep Research es el modelo de investigación de Perplexity que no funciona con una sola consulta, sino con una serie: busca materiales de forma autónoma, lee y evalúa lo encontrado, refina la dirección durante la recopilación de datos y sintetiza todo en una respuesta coherente sobre temas complejos. En lugar de responder solo desde la memoria, se basa en la recuperación y síntesis de información en múltiples pasos, por lo que es adecuado donde el análisis amplio y el razonamiento preciso basado en fuentes son importantes. En BotHub, este modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera: pague en rublos por uso de tokens, y el saldo no utilizado no caduca. Junto a él, en la misma ventana, hay más de 250 otras redes neuronales entre las que puede cambiar para comparar respuestas en una misma tarea. Para productos, existe una API unificada compatible con OpenAI, y la correspondencia está cifrada mediante AES-GCM. El modelo ayudará a un analista a recopilar una visión general del mercado y de la competencia, a un especialista en marketing a entender el nicho antes del lanzamiento, a un equipo de producto a consolidar materiales dispersos en un informe, a un investigador a preparar una revisión bibliográfica y a un consultor a entrar rápidamente en una industria desconocida.Preguntas frecuentes sobre Sonar Deep Research
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
sonar-deep-research de Perplexity está diseñado para investigaciones profundas: el modelo busca información en la red, razona sobre lo encontrado y elabora una respuesta analítica detallada. Es útil para estudios de mercado, análisis de temas complejos y trabajo con documentos e imágenes; acepta ambos como entrada.
El límite de salida es de 115 200 tokens por respuesta, suficiente para un informe analítico muy largo. Además, cuenta con una ventana de contexto de 200 000 tokens: puede cargar una gran cantidad de materiales y obtener un análisis detallado sin dividir la tarea en partes.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado. El modelo construye una cadena de conclusiones, verifica los datos encontrados en la red y solo entonces formula el resultado. Por eso la respuesta no es instantánea, pero en consultas de investigación complejas es notablemente más argumentada y basada en fuentes.
En nuestros datos no hay mención de 'function calling' ni JSON estructurado, por lo que no podemos garantizarlo. Generalmente se puede solicitar una respuesta en formato JSON directamente en el prompt, y para esquemas estrictos hay otros modelos en BotHub; la API es unificada y compatible con OpenAI, por lo que no tendrá que reescribir la integración.
Imágenes y documentos sí, se pueden enviar junto con el texto. El audio y el video no están marcados en nuestros datos, por lo que para transcripción o análisis de grabaciones es más conveniente cambiar a un modelo especializado: en BotHub todos están disponibles en una misma ventana.
No tenemos datos específicos sobre el ruso para este modelo, así que no prometemos nada; es más fácil probarlo con su propia tarea. El acceso a sonar-deep-research desde Rusia funciona sin VPN ni tarjeta extranjera, el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos, según el uso de tokens.