o1-mini vs sonar-deep-research

o1-mini и sonar-deep-research: ключевые отличия

o1-mini и sonar-deep-research — модели от разных провайдеров (OPENAI и PERPLEXITY), каждая со своими сильными сторонами. По совокупной стоимости o1-mini в 1.8x раз выгоднее. Обе модели работают с контекстом 128 000 токенов.

o1-mini — o1-mini от OPENAI — с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 211.20 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов.

sonar-deep-research — sonar-deep-research от PERPLEXITY — с поддержкой reasoning, с большим контекстом 128 000 токенов. Стоимость ввода 384.00 ₽/1M токенов, контекст 128 000 токенов. Уникальные возможности, которых нет у o1-mini: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Temperature, Top K, Top P.

Стоимость o1-mini и sonar-deep-research в рублях

o1-mini дешевле и по вводу, и по выводу — если бюджет в приоритете, выбор очевиден. Все цены указаны за 1 миллион токенов в рублях через AITUNNEL.

Анализ цен: o1-mini обходится дешевле в совокупности — ввод дешевле на 172.8 ₽ (45%), вывод дешевле на 691.2 ₽ (45%). Обратите внимание на кеширование — оно может значительно снизить стоимость при повторных запросах с одинаковым контекстом.

Контекст o1-mini vs sonar-deep-research

Обе модели работают с одинаковым контекстом 128 000 токенов — выбор не ограничен размером входных данных.

Модальности o1-mini и sonar-deep-research

Обе модели работают преимущественно с текстом. Ниже подробности о поддерживаемых форматах.

Возможности o1-mini и sonar-deep-research

sonar-deep-research предлагает возможности, недоступные в o1-mini: Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty, Reasoning, Temperature, Top K, Top P.

Полная таблица сравнения характеристик

Все технические параметры o1-mini и sonar-deep-research в одной таблице. Зелёным отмечен лучший показатель.

Как выбрать: o1-mini или sonar-deep-research?

По нашей оценке (2:1), o1-mini имеет преимущество в большинстве категорий. Но итоговый выбор зависит от того, какие параметры критичны именно для вашей задачи:

• Бюджет: Если бюджет ограничен, o1-mini обойдётся дешевле. Разница особенно заметна при больших объёмах запросов.
• Размер документов: Обе модели имеют одинаковый контекст 128 000 токенов.
• Сложные задачи: Для аналитических задач с рассуждениями лучше подходит sonar-deep-research с поддержкой reasoning.
• Интеграция: Обе модели работают через стандартный OpenAI-совместимый API AITUNNEL. Переключение между ними — изменение одного параметра model в запросе.

Когда использовать o1-mini

o1-mini от OPENAI — оптимальный выбор в следующих сценариях:

• Когда важна экономия на вводе — o1-mini дешевле на 172.8 ₽ (45%) за 1M токенов
• Когда важна экономия на выводе — o1-mini дешевле на 691.2 ₽ (45%) за 1M токенов
• При повторных запросах с общим контекстом — кеширование со скидкой 50%
• Для задач, оптимизированных под экосистему OPENAI

Когда использовать sonar-deep-research

sonar-deep-research от PERPLEXITY — лучший выбор для следующих задач:

• Для задач, требующих глубокого рассуждения (reasoning) — математика, логика, анализ
• Для задач, оптимизированных под экосистему PERPLEXITY

Подключение o1-mini и sonar-deep-research

o1-mini (OPENAI) и sonar-deep-research (PERPLEXITY) работают через один и тот же endpoint AITUNNEL. Не нужно создавать аккаунты у каждого провайдера — один ключ API для всех 7 моделей.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ваш_ключ_aitunnel",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/"
)

# Используйте "o1-mini" или "sonar-deep-research"
response = client.chat.completions.create(
    model="o1-mini",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Переключение между o1-mini и sonar-deep-research — это замена одной строки. Вы можете протестировать обе модели и выбрать лучшую для каждой конкретной задачи, не меняя остальной код.

Часто задаваемые вопросы

Итог: o1-mini vs sonar-deep-research (2:1)

o1-mini выигрывает со счётом 2:1. По цене лидирует o1-mini (ввод 211.2 ₽, вывод 844.8 ₽ за 1M токенов). sonar-deep-research выделяется поддержкой Freq. Penalty, Max Tokens, Pres. Penalty.