Sonar Pro vs GPT-4o
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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PerplexityのSonar ProとOpenAIのGPT-4oは、注目度の高い主要AIモデルです。Sonar Proは200K 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$3.00/出力$15.00、一方のGPT-4oは128K トークンのコンテキストで入力$2.50/出力$10.00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.
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
GPT-4o
音声・スピーチAIモデルOpenAI の GPT-4o は、自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 105 トークンの生成速度、知能指数 41/100（1Mトークンあたり入力$2.5・出力$10）を実現しています。
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
38.8%
ひと目でわかる主な違い
- GPT-4o is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Sonar Pro has a larger context window (200K vs 128K tokens).
- GPT-4o is faster at 105 tok/s vs 85 tok/s.
| Feature | Sonar Pro | GPT-4o |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 84 | 41 |
Provider | Perplexity | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $3.00 / 1M | $2.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $15.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.31 / 1M | $2.38 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 85 tok/s | 105 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 38.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65% | 53.6% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.30 / 1M | $1.25 / 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.
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
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.
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
GPT-4o · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%）
- 毎秒 105 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 410ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$2.5・出力$10）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 | Sonar Pro | GPT-4o |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.28 | $0.68 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 18K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 4K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Sonar Pro | GPT-4o |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | sonar-pro | gpt-4o |
| API Protocol | Perplexity REST API (OpenAI-Compatible) | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2024-01 | 2024-05 |
| Knowledge Cutoff | Real-time (Web-grounded) | October 2023 |
| Architecture | Deep Retrieval Multimodal Frontier Transformer | Omni-Multimodal Dense |
| Parameters | Confidential / Frontier Scale | 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) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($3/1M in) across full 200K window | Flat rate ($2.5/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.3/1M tokens | Automatic prefix caching at $1.25/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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 | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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, vision | text, vision, audio |
| Output Modalities | text | text, audio |
Sonar Pro vs GPT-4o: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Sonar Pro or GPT-4o?
Sonar Pro is more intelligent. It scores 84 compared with 41 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-4o is faster, generating 105 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Sonar Pro is cheaper at $2.31 per 1M tokens blended, compared with $2.38 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-4o has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.58s.
Which model has a larger context window?
Sonar Pro has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.
総合評価
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。）とGPT-4o（自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし、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GPT-4oが優れ、APIコスト効率ではSonar Pro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 Sonar Pro と GPT-4o 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。
Sonar Pro と GPT-4o ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Sonar Pro は100万トークンあたり入力$3.00 / 出力$15.00、GPT-4o は入力$2.50 / 出力$10.00です。総合的なコスト効率では Sonar Pro 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 Sonar Pro が 200K トークン、GPT-4o が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT-4o 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.
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公的ソース: PerplexityおよびOpenAI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)。