Sonar Deep Research, el modelo de Perplexity (Sonar) en cifras
Sonar Deep Research en cifras: precio por token, ventana de contexto, puntuaciones en pruebas independientes y modelos comparables, según datos públicos consultados el 22 de octubre de 2026.
Datos a 22 de octubre de 2026
Lo esencial en cifras
| Fabricante | Perplexity (Sonar) |
|---|---|
| Lanzamiento | 1 de febrero de 2025 |
| Conocimientos hasta | enero de 2025 |
| Ventana de contexto | 128.000 tokens (≈ 192 páginas) |
| Respuesta máxima | 32.768 tokens |
| Precio de entrada | 2 US$ por millón de tokens (tarifa del fabricante) |
| Precio de salida | 8 US$ por millón de tokens |
| Pesos abiertos | No |
| Modo razonamiento | Sí |
| Llamada a herramientas | No |
| Salida estructurada (JSON) | No comunicado |
| Entradas aceptadas | texto |
| Proveedores que lo ofrecen | 5 |
Lo que hay que saber
Perplexity (Sonar) publicó Sonar Deep Research el 1 de febrero de 2025. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero. Sus pesos no están publicados: solo funciona en remoto, mediante la API de Perplexity (Sonar) o de proveedores asociados (5 listados en models.dev). Tiene, por tanto, más de un año: puede que hayan salido sucesores desde entonces.
Lo clasificamos entre los gama media (34 modelos de esta categoría en el sitio).
Precio y presupuesto
Sonar Deep Research cuesta 2 US$ por millón de tokens de entrada y 8 US$ por millón de tokens de salida (tarifa del fabricante, consulta del 22 de octubre de 2026).
En la práctica, una tarea de agente que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,056 US$, es decir, 56 US$ por 1000 tareas de este tipo.
Son 1,8 veces el precio de salida mediano de los gama media (4,38 US$).
Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.
¿Qué dicen las pruebas independientes?
A 22 de octubre de 2026, Epoch AI no publica ninguna puntuación de Sonar Deep Research en las pruebas de nuestra cesta. Para situarlo, hay que fijarse en sus características y su precio, y probarlo con sus propios casos.
Lo que sabe hacer
Su ventana de contexto alcanza 128.000 tokens, unas 192 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un documento de tamaño medio. Una respuesta puede llegar a 32.768 tokens.
Acepta como entrada: texto. Sus conocimientos llegan hasta enero de 2025: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.
No figura como capaz de llamar a herramientas: encaja mal para dirigir un agente que deba actuar sobre otros programas.
¿Cuándo elegirlo?
Por su categoría, Sonar Deep Research está pensado sobre todo para un equilibrio entre calidad y coste, para usos cotidianos que no justifican un modelo puntero.
Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.
¿Con qué sustituirlo?
En la misma categoría, los modelos más cercanos a Sonar Deep Research son:
- Mistral Medium 3.5 (Mistral AI, 7,5 US$ por millón de tokens de salida)
- Gemini 3.5 Flash (Google DeepMind, índice 76)
- Claude Sonnet 5 (Anthropic, índice 79,3)
- GPT-5.1 (OpenAI, índice 75,8)
Modelos parecidos
- Mistral Medium 3.5 · Mistral AI
- Gemini 3.5 Flash · Google DeepMind · índice 76
- Claude Sonnet 5 · Anthropic · índice 79,3
- GPT-5.1 · OpenAI · índice 75,8
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta Sonar Deep Research?
A 22 de octubre de 2026, Sonar Deep Research cuesta 2 US$ por millón de tokens de entrada y 8 US$ por millón de tokens de salida (tarifa del fabricante). Una tarea que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,056 US$.
¿Cuál es la ventana de contexto de Sonar Deep Research?
128.000 tokens, unas 192 páginas de texto. Una respuesta puede llegar a 32.768 tokens.
¿Sonar Deep Research es open source?
No. Es un modelo cerrado de Perplexity (Sonar), accesible solo por API.
¿Cuándo salió Sonar Deep Research?
Sonar Deep Research salió el 1 de febrero de 2025, según models.dev.
¿Se puede crear un agente con Sonar Deep Research?
No es recomendable: no figura como capaz de llamar a herramientas.
Fuentes de los datos
- Models.dev — Datos de modelos: models.dev (proyecto de código abierto)
- OpenRouter — Precios de mercado contrastados con OpenRouter
Datos a 22 de octubre de 2026
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