Perplexity сделала Deep Research доступным через Sonar API. Это переводит один из самых сильных режимов сервиса из пользовательского продукта в инструмент для разработчиков: теперь глубокий поиск, анализ источников и генерацию отчётов можно встроить в собственные приложения, агентов и внутренние системы.
Компания описывает Sonar Deep Research как модель для «исчерпывающего исследования» по сложным темам. В документации указано, что она может проводить поиск по сотням источников, синтезировать выводы и собирать подробные отчёты с анализом. Среди заявленных сценариев — академические исследования, рыночная аналитика, конкурентная разведка, due diligence и расследовательские задачи.
Разработчики получают Deep Research как API-модель
Sonar Deep Research вызывается через API Perplexity как отдельная модель sonar-deep-research. В примере документации запрос отправляется на конечную точку https://api.perplexity.ai/v1/sonar, а в теле указывается модель и исследовательское задание. Это важно для команд, которые строят собственных ИИ-агентов: им не нужно вручную собирать связку поиска, чтения источников и итогового отчёта.
Perplexity уже позиционирует свою API-платформу как набор инструментов для поиска, агентских рабочих процессов и ответов с опорой на веб. На странице API компания отдельно выделяет Agent API, Search API и Sonar API: первый нужен для агентских сценариев, второй — для ранжированных результатов поиска, третий — для ответов и reasoning-моделей с веб-данными.
Модель рассчитана на длинные исследовательские задачи
Sonar Deep Research отличается от обычного поиска тем, что выполняет многошаговую работу. Сервис не просто возвращает список ссылок или короткий ответ, а строит исследовательский процесс: ищет, читает, сопоставляет материалы и формирует структурированный результат.
В документации указано контекстное окно 128K, генерация подробных отчётов, анализ на уровне экспертной темы и отсутствие обучения на данных клиентов. Это делает модель ближе к исследовательскому агенту, чем к классическому поисковому API.
Слабое место у такого подхода тоже понятное: автоматический отчёт может выглядеть убедительно даже там, где источники спорные или неполные. Для юридических, финансовых, медицинских и инвестиционных задач такой API лучше использовать как ускоритель первичного анализа, а не как финальный источник решения.
Цены завязаны не только на токены
Тарификация Sonar Deep Research сложнее, чем у обычной текстовой модели. Perplexity указывает $2 за 1 млн входных токенов, $8 за 1 млн выходных токенов, $2 за 1 млн citation-токенов, $5 за 1000 поисковых запросов и $3 за 1 млн reasoning-токенов.
Это важная деталь для разработчиков. Стоимость глубокого исследования будет зависеть не только от длины промпта и ответа, но и от числа поисковых запросов, объёма обработанных источников и внутреннего рассуждения модели. В документации Perplexity приводит пример с 21 поисковым запросом и общей стоимостью $0,816 для одного исследовательского вызова.
Perplexity усиливает конкуренцию вокруг research API
Запуск Deep Research через Sonar API вписывается в более широкий сдвиг: исследовательские режимы перестают быть только функцией чат-интерфейса. OpenAI, Google и Perplexity двигаются к тому, чтобы глубокий поиск, анализ источников и отчёты становились строительным блоком для приложений, внутренних ассистентов и корпоративных агентов.
Для Perplexity это особенно логичный ход. Компания изначально строила продукт вокруг ответов с источниками, а теперь превращает эту механику в инфраструктуру для сторонних разработчиков. Главная метрика здесь будет не красота демо, а предсказуемость: насколько стабильно API возвращает проверяемые отчёты, сколько стоит один полноценный исследовательский запуск и насколько удобно контролировать источники.
