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Perplexity: Sonar Deep Research

perplexity/sonar-deep-research

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

perplexity/sonar-deep-research é um modelo de texto para texto voltado à pesquisa, oferecido pela Perplexity por meio do catálogo da OpenRouter. Segundo essa ficha, foi projetado para recuperação, síntese e raciocínio em múltiplas etapas sobre temas complexos, buscando, lendo e avaliando fontes de forma autônoma. O catálogo informa uma janela de contexto de 128.000 tokens e marca o raciocínio como sempre ativo. Não publica resultados de benchmarks e este pacote de fontes não incluiu uma ficha de modelo independente, portanto as capacidades descritas são as declaradas pelo fornecedor e não medições independentes.[1]

Pontos fortes

Segundo a ficha da OpenRouter, foi pensado para fluxos de pesquisa em múltiplas etapas que buscam, leem e reavaliam fontes de forma iterativa enquanto refinam a abordagem.[1]
O catálogo informa uma janela de contexto de 128.000 tokens e expõe parâmetros para opções de busca na web e rastros de raciocínio, adequados a documentos longos.[1]
A busca na web e o raciocínio interno aparecem como dimensões de cobrança separadas no catálogo, permitindo atribuir o custo do uso intensivo em recuperação.[1]

Limitações

Todas as informações vêm de uma única ficha do catálogo da OpenRouter; uma ficha de modelo independente não estava disponível neste pacote de fontes.[1]
A ficha não publica resultados de benchmarks, portanto qualidade, velocidade e confiabilidade para cada carga de trabalho permanecem não verificadas e exigem validação em tarefas próprias.[1]
O raciocínio está marcado como obrigatório e o modelo é somente de texto, sem forma relatada de desativar esse uso nem de processar entradas de imagem.[1]

Onde usar

Sugestão editorial: relatórios de pesquisa aprofundada ou revisões bibliográficas que exijam síntese de múltiplas fontes; confirme a profundidade e a qualidade das citações nos seus próprios temas.[1]
Sugestão editorial: análises de concorrência ou de mercado em que a busca iterativa na web seja central, conforme as capacidades descritas pelo catálogo.[1]
Sugestão editorial: fluxos de perguntas e respostas complexas que possam se beneficiar de rastros de raciocínio opcionais por meio do parâmetro include_reasoning.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Perplexity: Sonar Deep ResearchFontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

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 gathers...

Especificações

ID do modelo: perplexity/sonar-deep-research
Criador: perplexity
Adicionado ao OpenRouter: 07.03.2025
Comprimento de contexto: 128,000
Modalidade: text->text
Modalidades de entrada: text
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $2 / saída $8
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	—
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning
Análise de documentos	Sem medição	—
Visão	Sem medição	—
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	—
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
Perplexity	128,000	$2	$8	—	—	—

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.