Qwen Plus vs Sonar Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
AlibabaのQwen PlusとPerplexityのSonar Proは、注目度の高い主要AIモデルです。Qwen Plusは1M トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.40/出力$1.20、一方のSonar Proは200K トークンのコンテキストで入力$3.00/出力$15.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Qwen Plus
クラシック世代モデルAlibaba の Qwen Plus は、安定したチャット対話、文書要約、一般的なエンタープライズ業務向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 95 トークンの生成速度、知能指数 75/100（1Mトークンあたり入力$0.4・出力$1.2）を実現しています。
$0.40 / 1M
$1.20 / 1M
1M tokens
N/A
Sonar Pro
クラシック世代モデルPerplexity の Sonar Pro は、安定したチャット対話、文書要約、一般的なエンタープライズ業務向けに設計されたAIモデルです。200K のコンテキストウィンドウ、毎秒 85 トークンの生成速度、知能指数 84/100（1Mトークンあたり入力$3・出力$15）を実現しています。
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
200K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- Qwen Plus is 10.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen Plus has a larger context window (1M vs 200K tokens).
- Qwen Plus is faster at 95 tok/s vs 85 tok/s.
| Feature | Qwen Plus | Sonar Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 75 | 84 |
Provider | Alibaba | Perplexity |
Input Price Cost per million input tokens | $0.40 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.20 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.23 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 42.5% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.04 / 1M | $0.30 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen Plus · Strengths & Key Advantages
- 1M のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（GPQA Diamond 42.5% · MMLU-Pro 74.5%）
- 毎秒 95 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 420ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.4・出力$1.2）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Sonar Pro · Strengths & Key Advantages
- 200K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（GPQA Diamond 65% · MMLU-Pro 81.5%）
- 毎秒 85 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 580ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$3・出力$15）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen Plus | Sonar Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.08 | $0.28 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 4K | 4K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen Plus | Sonar Pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen-plus-instruct | sonar-pro |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Perplexity REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2024-01 | 2024-01 |
| Knowledge Cutoff | September 2024 | Real-time (Web-grounded) |
| Architecture | High-Throughput Dense Autoregressive Transformer | Deep Retrieval Multimodal Frontier Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential / Frontier Scale |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.4/1M in) across full 1000K window | Flat rate ($3/1M in) across full 200K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.04/1M tokens | Cached input at $0.3/1M tokens |
| 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| 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 | Alibaba Production Safety & Alignment Verified | Perplexity Production Safety & Alignment 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 |
| Output Modalities | text | text |
Qwen Plus vs Sonar Pro: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen Plus or Sonar Pro?
Sonar Pro is more intelligent. It scores 84 compared with 75 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen Plus is faster, generating 95 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen Plus is cheaper at $0.23 per 1M tokens blended, compared with $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen Plus has lower latency, with a time to first token of 0.42s compared with 0.58s.
Which model has a larger context window?
Qwen Plus has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.
総合評価
Qwen Plus（安定したチャット対話、文書要約、一般的なエンタープライズ業務、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とSonar Pro（安定したチャット対話、文書要約、一般的なエンタープライズ業務、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではSonar Proがリードし、応答速度とスループットではQwen Plusが優れ、APIコスト効率ではQwen Plusが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Qwen Plus と Sonar Pro のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Sonar Pro が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Qwen Plus と Sonar Pro ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Qwen Plus は100万トークンあたり入力$0.40 / 出力$1.20、Sonar Pro は入力$3.00 / 出力$15.00です。総合的なコスト効率では Qwen Plus がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Qwen Plus が 1M トークン、Sonar Pro が 200K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Qwen Plus がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Qwen-VL Max vs Qwen Plus：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Sonar Pro vs GPT-4o：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Sonar Pro vs Sonar Reasoning Pro：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-3.0 vs Aion-Mini：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: AlibabaおよびPerplexity公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。