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Perplexity: Sonar Reasoning Pro

来源介绍(英文)

Note: Sonar Pro pricing includes Perplexity search pricing. See details here Sonar Reasoning Pro is a premier reasoning model powered by DeepSeek R1 with Chain of Thought (CoT). Designed for...

模型概览

模型规格

上下文
128,000 tokens
最大输出
115,200 tokens
架构
text+image->text
分词器
Other
知识截止时间
暂未提供
内容审核
否
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$2
每百万 Token
输出
$8
每百万 Token
网页搜索
$5
每千次调用
API

模型配置

推理能力

是否必须推理
是
默认参数
否
API

快速调用

在本地设置 OPENROUTER_API_KEY。Python 需安装 requests;JavaScript 在 Node.js 中运行。密钥应保存在服务端。

API 文档

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"perplexity/sonar-reasoning-pro","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
能力与模态

输入 → 输出

输入
textimage
输出
text
推理能力

否

API

支持的 API 参数

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningtemperaturetop_ktop_pweb_search_options
可用提供方

1 提供方

核验日期: 2026年10月16日

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

Perplexity

暂未提供
上下文
128K
最大输出
115K
输入
$2
输出
$8
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供
perplexity

4 个模型

全部模型
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Perplexity: Decider Flash V1.2

Decider Flash V1.2 is a 4B-parameter decision model from Perplexity, a smaller, lower-cost sibling of Decider V1.2 with the same API contract. Instead of generating text, it reads content passed...

上下文
262K
输入
text · image
输出
decisions
输入: $0.01 每百万 Token输出: 免费 每百万 Token
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Perplexity: Decider V1.2

Decider V1.2 is a new 27B checkpoint of Perplexity's decision model, succeeding Decider V1.1 27B with the same API contract. Instead of generating text, it reads content passed as state...

上下文
262K
输入
text · image
输出
decisions
输入: $0.02 每百万 Token输出: 免费 每百万 Token
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Perplexity: Embed V1 4B

pplx-embed-v1 -4B is one of Perplexity's state-of-the-art text embedding models built for real-world, web-scale retrieval. pplx-embed-v1 is optimized for standard dense text retrieval with the 4B parameter model maximizing retrieval...

上下文
32K
输入
text
输出
embeddings
输入: $0.03每百万 Token
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Perplexity: Embed V1 0.6B

pplx-embed-v1-0.6B is one of Perplexity's state-of-the-art text embedding models built for real-world, web-scale retrieval. pplx-embed-v1 is optimized for standard dense text retrieval with the 0.6B parameter model targeting lightweight, low-latency...

上下文
32K
输入
text
输出
embeddings
输入: $0.004每百万 Token
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