Harga campuran harian ($/1 juta) — dicatat setiap hari, menjadi tren seiring berjalannya waktu.
Campuran output-to-input 3:1, per 1 juta token
Harga pada 2026-05-10 · Sumber: perplexity_official_pricing
Pembuatan teks, obrolan, ringkasan, dan beban kerja konten untuk tujuan umum yang mengutamakan kemampuan luas dan biaya rendah.
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 adalah model Teks dari Perplexity (US). HotON.ai melacaknya pada $2.00 per 1 juta token masukan dan $8.00 per 1 juta token keluaran, dengan jendela konteks token 128K. Skor efisiensi gabungannya adalah 86/100 dengan perkiraan $0.008 per tugas yang berhasil.
sonar-deep-research dilacak pada $2.00 per 1 juta token masukan dan $8.00 per 1 juta token keluaran. Beban kerja output-to-input 3:1 rata-rata berpadu menjadi $6.50 per 1 juta token. Angka adalah ilustrasi data demo.
Pembuatan teks, obrolan, ringkasan, dan beban kerja konten untuk tujuan umum yang mengutamakan kemampuan luas dan biaya rendah.
sonar-deep-research mendukung hingga jendela konteks token 128K — cukup besar untuk dokumen panjang dan percakapan panjang dalam satu permintaan.
Dalam rangkaian terlacak HotON.ai, sonar-deep-research lebih murah dibandingkan 15% model dalam hal harga input dan menempati peringkat #436 dari 521 berdasarkan efisiensi keseluruhan.
Ya — minimax-m2.5 adalah opsi berbiaya lebih rendah di $0.99 per 1 juta token keluaran, namun tetap mencakup kasus penggunaan Teks yang serupa. Bandingkan keduanya secara berdampingan di HotON.ai.
Harga nyata (melalui katalog TestKey, diperbarui setiap hari). Kualitas (Arena Elo) nyata dimana modelnya diperingkat di LMArena. Kecepatan, ketersediaan, dan efisiensi merupakan perkiraan yang dimodelkan.