Sonar Pro Search
Red Neuronal
Sonar Pro Search: búsqueda de agentes de Perplexity con modo Pro Search para razonamiento profundo y análisis detallado.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Sonar Pro Search?
Sonar Pro Search es un modelo de Perplexity con modo de agente Pro Search: no solo ofrece una respuesta, sino que busca, compara y razona secuencialmente, siendo ideal para tareas que requieren un análisis paso a paso en lugar de una breve referencia. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagando en rublos según el uso (tokens consumidos), sin suscripciones. Accede a más de 250 modelos en una misma ventana y cámbialos fácilmente. Nuestra API compatible con OpenAI permite integrar la búsqueda en tu producto y cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los datos están cifrados; ofrecemos contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites para empresas. Es útil para analistas (mercados y competidores), especialistas en marketing (reseñas y planes de contenido), investigadores (desarrollo de temas), equipos de producto (recopilación rápida de datos) y desarrolladores (integración de búsqueda de agentes en asistentes propios).Preguntas frecuentes sobre Sonar Pro Search
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.
Es un modelo de texto de Perplexity enfocado en escenarios de búsqueda: responde preguntas basándose en fuentes encontradas, analiza documentos e imágenes cargadas y razona antes de responder. Su contexto de 200 000 tokens permite usarlo para investigación, análisis de mercado, verificación de hechos y revisión de informes extensos.
En una respuesta, el modelo genera hasta 8000 tokens, es decir, varias páginas de texto: análisis detallados, artículos o grandes fragmentos de código. Si necesitas más volumen, solicita la continuación en el siguiente mensaje: el contexto de 200 000 tokens permite mantener todo el texto anterior en el diálogo.
Sí, está confirmado: el modelo razona antes de responder y desglosa la tarea en pasos. El efecto es notable en comparaciones, cálculos y preguntas que requieren sintetizar información de diversas fuentes. La respuesta es ligeramente más lenta, pero la lógica de las conclusiones es más fácil de seguir y verificar.
No tenemos esa etiqueta en nuestros datos, pero eso no significa que no sea posible. El modelo está disponible a través de la API de BotHub compatible con OpenAI, por lo que lo más sencillo es probar el comportamiento con tus propios esquemas. Puedes describir el formato deseado directamente en el prompt y validar el resultado por tu cuenta.
Puedes enviar imágenes y documentos: el modelo leerá capturas de pantalla, esquemas o archivos y responderá con texto. El audio y el video no están marcados en nuestros datos, por lo que para transcripciones o análisis de archivos de video, elige un modelo con las capacidades adecuadas en BotHub; cambiar de modelo toma solo un par de clics.
El idioma de los prompts y respuestas no está especificado en nuestros datos, por lo que no podemos dar garantías exactas. La práctica es sencilla: envía tu consulta típica y evalúa el resultado. En BotHub hay otros modelos disponibles, por lo que puedes comparar respuestas para una misma tarea en una sola ventana, sin VPN ni tarjetas extranjeras.