Sonar Pro

Sonar Pro est un LLM de Perplexity sorti le 7 mars 2025, avec une fenêtre de contexte de 200 000 tokens. Son ancienneté d’environ un an le place déjà dans une génération très datée à l’échelle de l’IA, où les modèles sont rapidement remplacés ou retirés des catalogues.

Son positionnement reste celui d’un modèle économique, avec un coût d’entrée bas et un tarif environ 2,4 fois inférieur à celui des modèles frontière. Les données disponibles, issues de deux sources concordantes, décrivent surtout un modèle très solide sur les connaissances générales et les critères éthiques à sa sortie.

Caractéristiques

Performances (benchmarks)

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.

Tarifs

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 3 % au-dessus de la moyenne des LLM similaires, et 2,4 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).

Coût & vitesse agentiques

Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.

Notre analyse

Forces. À sa sortie, Sonar Pro figurait dans le haut du panier de sa génération sur Benchable General Knowledge (Baseline), qui évalue les connaissances générales, et Benchable Ethics (Baseline), qui mesure la conformité à des situations à dimension éthique. Ces deux résultats le plaçaient en top 10, un signal fort pour les usages de réponse générale, de synthèse et de traitement de contenus non spécialisés. Sonar Pro se montrait aussi performant en Email Classification (Baseline), avec un niveau proche du sommet du classement sans atteindre les tout premiers rangs. Sa fenêtre de 200 000 tokens constituait un autre atout concret, utile pour traiter de longs documents ou de larges historiques. Côté coût, son positionnement économique reste notable : 2 $ par million de tokens en entrée et 8 $ en sortie, soit un prix seulement légèrement supérieur à la moyenne des LLM similaires et nettement inférieur aux modèles haut de gamme.

Limites et points d'attention. Sonar Pro est aujourd’hui un modèle ancien : environ un an représente un cycle très long dans l’IA générative, ce qui le situe probablement derrière les modèles plus récents de Perplexity et du marché. Ses résultats Benchable montrent aussi des faiblesses nettes hors connaissances générales : Mathematics (Baseline) se situe en milieu de tableau, Reasoning (Baseline) reste loin des meilleurs, et Coding (Baseline) apparaît particulièrement en retrait par rapport aux modèles spécialisés ou plus récents. Ce profil limite son intérêt pour les tâches exigeant du raisonnement formel, de la résolution mathématique robuste ou de la production de code fiable. Son tarif économique ne suffit donc pas à en faire un choix compétitif pour les usages techniques actuels, surtout si des modèles plus récents sont disponibles au catalogue.

Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · Benchable.ai (benchable.ai).