Sonar vs Gemini 1.5 Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Sonar de Perplexity et Gemini 1.5 Pro de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. Sonar propose une fenêtre de contexte de 128K tokens au tarif de $1.00/$1.00 par million de tokens, tandis que Gemini 1.5 Pro offre 2M tokens de contexte à $1.25/$5.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
Changez et Comparez les Modèles
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Sonar
Modèle Léger et ÉconomiqueSonar de Perplexity est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 130 tokens/s, un indice d’intelligence de 73/10
$1.00 / 1M
$1.00 / 1M
128K tokens
N/A
Gemini 1.5 Pro
Modèle de Génération ClassiqueGemini 1.5 Pro de Google est un modèle d’IA conçu pour les assistants conversationnels, la synthèse documentaire et les usages professionnels, offrant une fenêtre de contexte de 2M, une vitesse de 65 tokens/s, un indice d’intelligence de 46
$1.25 / 1M
$5.00 / 1M
2M tokens
32.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Sonar is 2.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 1.5 Pro has a larger context window (2M vs 128K tokens).
- Sonar is faster at 130 tok/s vs 65 tok/s.
| Caractéristique | Sonar | Gemini 1.5 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 73 | 46 |
Provider | Perplexity | |
Input Price Cost per million input tokens | $1.00 / 1M | $1.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.00 / 1M | $5.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.37 / 1M | $0.97 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 2M tokens~3,000 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 4K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 130 tok/s | 65 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 32.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 58.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $0.31 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Sonar · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 4K tokens (MMLU-Pro 71% · Arena Elo 1245)
- Débit rapide de 130 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 350 ms
- Tarification API optimisée ($1/$1 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Gemini 1.5 Pro · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 2M et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 58.5%)
- Débit rapide de 65 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 800 ms
- Tarification API optimisée ($1.25/$5 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Sonar | Gemini 1.5 Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.05 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 10K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Sonar | Gemini 1.5 Pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | sonar | models/gemini-1-5-pro |
| API Protocol | Perplexity REST API (OpenAI-Compatible) | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2024-01 | 2024-02 |
| Knowledge Cutoff | Real-time (Web-grounded) | May 2024 |
| Architecture | Web-Search Augmented Autoregressive Transformer | Sparse Mixture-of-Experts (MoE) Multimodal |
| Parameters | Confidential / Llama 3 Fine-Tune | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1/1M in) across full 128K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.1/1M tokens | Implicit + Explicit Context Caching at $0.31/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Perplexity Production Safety & Alignment Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Sonar vs Gemini 1.5 Pro: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Sonar or Gemini 1.5 Pro?
Sonar is more intelligent. It scores 73 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Sonar is faster, generating 130 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Sonar is cheaper at $0.37 per 1M tokens blended, compared with $0.97 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Sonar has lower latency, with a time to first token of 0.35s compared with 0.80s.
Which model has a larger context window?
Gemini 1.5 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 128K tokens.
Verdict
Sonar (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini 1.5 Pro (Conçu pour les assistants conversationnels, la synthèse documentaire et les usages professionnels, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Sonar domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Sonar assure un débit supérieur et Sonar offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Sonar ou Gemini 1.5 Pro ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Sonar prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Sonar et Gemini 1.5 Pro ?+
Sonar est facturé $1.00 / $1.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $1.25 / $5.00 pour Gemini 1.5 Pro. En coût pondéré, Sonar est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Sonar prend en charge 128K tokens contre 2M tokens pour Gemini 1.5 Pro. Côté vitesse de génération, Sonar est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini 1.5 Pro vs Claude 3 Opus : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Sonar vs Claude 3 Haiku : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Aion-Mini : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1 : Comparatif Benchmarks, Tarifs API et Vitesse (2026)Comparer
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Perplexity et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).