Täglicher gemischter Preis ($/1 Mio.) – wird jeden Tag aufgezeichnet und bildet im Laufe der Zeit einen Trend.
Typischer 3:1-Output-to-Input-Mix pro 1 Mio. Token
Preis ab 2026-05-10 · Quelle: perplexity_official_pricing
Universelle Textgenerierung, Chat, Zusammenfassung und Content-Workloads, bei denen umfassende Funktionalität und niedrige Kosten am wichtigsten sind.
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 ga...
sonar-deep-research ist ein Text-Modell von Perplexity (US). HotON.ai verfolgt es bei $2.00 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $8.00 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens mit einem 128K-Token-Kontextfenster. Sein zusammengesetzter Effizienzwert beträgt 86/100 bei einem geschätzten $0.008 pro erfolgreicher Aufgabe.
sonar-deep-research wird bei $2.00 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $8.00 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens verfolgt. Eine typische 3:1-Ausgabe-zu-Eingabe-Arbeitslast ergibt ungefähr $6.50 pro 1 Mio. Token. Bei den Zahlen handelt es sich um illustrative Demodaten.
Universelle Textgenerierung, Chat, Zusammenfassung und Content-Workloads, bei denen umfassende Funktionalität und niedrige Kosten am wichtigsten sind.
sonar-deep-research unterstützt bis zu einem 128K-Token-Kontextfenster – groß genug für lange Dokumente und längere Konversationen in einer einzigen Anfrage.
Innerhalb des von HotON.ai erfassten Bestands ist sonar-deep-research beim Eingabepreis günstiger als 15% der Modelle und liegt nach Gesamteffizienz auf Platz 436 von 521.
Ja – minimax-m2.5 ist eine kostengünstigere Option bei $0.99 pro 1 Million Ausgabe-Tokens, deckt aber dennoch ähnliche Text-Anwendungsfälle ab. Vergleichen Sie sie nebeneinander auf HotON.ai.
Die Preise sind real (über den TestKey-Katalog, täglich aktualisiert). Qualität (Arena Elo) ist real, wenn das Modell auf der LMArena-Rangliste steht. Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und Effizienz sind modellierte Schätzungen.