Sonar Reasoning Pro
Red Neuronal
Sonar Reasoning Pro es un modelo de razonamiento de Perplexity con cadena de pensamiento para tareas analíticas basadas en búsqueda.
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 Reasoning Pro?
Sonar Reasoning Pro es un modelo de razonamiento de Perplexity: desglosa las tareas paso a paso mediante una cadena de razonamiento y se apoya en la búsqueda integrada de Perplexity. Este enfoque es ideal cuando no se busca una respuesta instantánea, sino un análisis detallado: verificación de fuentes, comprobación de hipótesis y deducciones de varios pasos. A través de BotHub, el modelo funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas con tarjeta rusa en rublos según el uso de tokens, sin suscripciones, y los tokens no utilizados no caducan. Tienes más de 250 redes neuronales en una sola ventana para comparar respuestas, y una API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración; las solicitudes se cifran con AES-GCM y los datos no se guardan. Es útil para analistas que recopilan hechos, especialistas en marketing que estudian el mercado y competidores, desarrolladores que buscan errores lógicos paso a paso e investigadores que revisan publicaciones. Para clientes corporativos, BotHub ofrece contratos, facturación, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites.Preguntas frecuentes sobre Sonar Reasoning Pro
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-reasoning-pro de Perplexity es un modelo con razonamiento y búsqueda web nativa. Es adecuado para análisis, investigación, revisión de documentos y preguntas que requieren datos actualizados de la red. Acepta texto, imágenes y documentos, y su contexto de 128 000 tokens permite trabajar con materiales extensos.
Hasta 115 200 tokens en una respuesta, suficiente para un análisis largo, una revisión detallada de documentos o un informe extenso. La ventana total es de 128 000 tokens, por lo que cuanto más material proporciones como entrada, menos espacio quedará para la salida.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado: el modelo construye una cadena de pensamiento antes de formular una conclusión. Junto con la búsqueda web nativa, esto ayuda en tareas donde es importante comparar varias fuentes y mostrar la lógica de la solución, en lugar de solo dar una respuesta corta.
En nuestros datos no se indica la llamada a funciones ni la salida JSON estructurada, por lo que no podemos garantizarlo. En la práctica, puedes solicitar la estructura necesaria directamente en el prompt y verificar el resultado. Si requieres un 'tool calling' estricto, es fácil cambiar a otro modelo a través de la API unificada de BotHub.
El modelo acepta imágenes y documentos: envía una captura de pantalla, un esquema o un archivo y pide que analice el contenido. No se admite audio ni video como entrada. En la salida, solo obtendrás texto; no esperes generación de imágenes, audio o video.
No tenemos datos sobre características lingüísticas, por lo que no podemos prometer nada específico; es más fácil probar el modelo con tu propia tarea directamente en BotHub. El acceso funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, con pago mediante tarjetas rusas en rublos según el uso.