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定價追蹤|Perplexity 今天讓 Sonar API 退場,改用「Token+工具呼叫」計價的 Agent API

2026年9月27日1 分鐘
TL;DRPerplexity 官方定價文件與遷移指南確認:2026-09-27 起 Sonar Chat Completions API 停止支援,全面轉為 Agent API。舊制 Sonar 系列是「模型 token 價+依搜尋深度分級的固定請求費(每千次 $5~$12)」,新制 Agent API 是「第三方模型 token 價(如 gpt-5.6-luna input $0.20/1M)+每次工具呼叫費(web_search $0.0025、fetch_url $0.0005)」。以官方給的代表性用量估算,Sonar → fast 對應成本降約 49%,Sonar Pro → low 降約 84%,Sonar Reasoning Pro → medium 降約 71%;但 sonar-pro/sonar-reasoning-pro 在多數第三方閘道上直接停止可路由,只有基礎 sonar 模型會自動搬到 Agent API,其他分級都得改用新的 preset 系統手動遷移。

🌏 English version

變更摘要

Perplexity 從 8 月 13 日就在 API 文件裡掛出遷移橫幅,今天(2026-09-27)是官方寫死的停用日:Sonar Chat Completions 的 sonar、sonar-pro、sonar-reasoning-pro、sonar-deep-research 全部改用 Agent API 接手,且不是單純換個網址——計價骨架整個換了。舊制是「模型 token 價 + 依搜尋深度分三級(low/medium/high)收的固定請求費」,新制是「你自己選的第三方模型 token 價 + 每次工具呼叫(web_search/fetch_url/sandbox 等)各自計費」。基礎 sonar 模型會被自動搬進 Agent API 的模型清單、維持相容的呼叫方式,但 Pro/Reasoning Pro/Deep Research 這幾個分級在 Agent API 裡沒有同名模型,官方給的是「用哪個 preset 效果相近」的對照表,要遷移就得改寫成新的 request/response 格式。

前後對照

依 Perplexity 官方遷移指南給的「Sonar 分級 → Agent API preset」對照,換算成同樣代表性用量下的實際單價:

項目舊(Sonar API)新(Agent API)變化生效日
Sonar → fast preset|模型sonar(Perplexity 自家)openai/gpt-5.6-luna換模型2026-09-27
Sonar → fast|Input$1.00/1M tokens$0.20/1M tokens↓80%2026-09-27
Sonar → fast|Output$1.00/1M tokens$1.20/1M tokens↑20%2026-09-27
Sonar Pro → low preset|Input$3.00/1M tokens$0.20/1M tokens↓93%2026-09-27
Sonar Pro → low|Output$15.00/1M tokens$1.20/1M tokens↓92%2026-09-27
Sonar Reasoning Pro → medium preset|Input$2.00/1M tokens$0.20/1M tokens↓90%2026-09-27
Sonar Reasoning Pro → medium|Output$8.00/1M tokens$1.20/1M tokens↓85%2026-09-27
搜尋深度固定請求費每 1,000 次 $5(low)/$8(medium)/$12(high)取消,改按實際呼叫的工具計費結構改變2026-09-27
Web Search 工具呼叫已內建於請求費中每 1,000 次 $2.50(web_search)拆出來單獨計費2026-09-27
URL Fetch 工具呼叫不適用(Sonar 沒有這個工具)每 1,000 次 $0.50(fetch_url)新增項目2026-09-27

fast preset 的 output 看起來漲了 20%,是因為它換到的是 OpenAI 最輕量模型 gpt-5.6-luna,token 價結構本身跟 Sonar 不同——但因為工具呼叫費比舊的固定請求費便宜很多,整體單次查詢成本仍是降的(見下)。

成本試算

場景:一個做網頁研究、每天處理 10,000 次查詢的 Agent,過去用 Sonar Pro(平均每次查詢 2,000 input + 1,000 output tokens,搜尋深度設 medium,對應請求費 $8/1,000 次),遷移後改用官方對照表建議的 low preset(同樣的 token 量,1 次 web_search + 1 次 fetch_url)。

舊(Sonar Pro,medium 深度)新(Agent API low preset)差額
單次 token 成本$0.021$0.0016-$0.0194
單次工具/請求費$0.008(固定請求費)$0.0030(web_search + fetch_url)-$0.0050
單次總成本$0.029$0.0046-$0.0244(↓84%)
每月成本(10,000 次/日 × 30 天)$8,700$1,380-$7,320(↓84%)

同樣的算法套到 Sonar → fast(降約 49%)和 Sonar Reasoning Pro → medium(降約 71%),降幅都很可觀,但幅度差很大——low 這一級降最多,是因為 Sonar Pro 的 token 價($3/$15)本來就比 Agent API 預設的輕量模型($0.20/$1.20)貴一個量級,而工具呼叫費($0.0025+$0.0005)又遠低於舊制固定的請求費。Sonar Deep Research 對應的 high/xhigh preset 因為牽涉的 sandbox、多輪搜尋次數官方沒有公開足夠的代表性用量數據,本文不強行套算,但官方遷移指南自己的說法是「常常比 Sonar Deep Research 每次請求成本更低」。

對開發者/企業的影響

誰最受益、誰受衝擊最大

用 Sonar Pro/Reasoning Pro 做中高頻搜尋型 RAG 應用的團隊受益最大——這兩級的 token 價本來就偏貴,換成可以自選輕量模型(gpt-5.6-luna 這類)之後,同樣任務的成本降幅普遍在 70% 以上。受衝擊最大的則是還沒動手遷移、依賴第三方閘道路由 sonar-pro/sonar-reasoning-pro 的團隊——像 LLM Gateway 這類代理服務已經公告,這兩個分級今天直接停止可路由,只有最基礎的 sonar 會被自動接到 Agent API,其餘分級沒有「什麼都不改就繼續動」這個選項。

定價邏輯的轉向:從「搜尋深度分級」到「模型自選+工具計次」

Sonar API 的設計是「你選一個深度等級,Perplexity 幫你把模型和搜尋深度包好、收一個固定價」;Agent API 反過來,把「用哪個模型」和「用幾次搜尋工具」拆開,各自照用量計費。對開發者來說,這代表可控性變高(可以換更便宜或更強的模型、可以精確控制工具呼叫次數),但也代表過去「查一次多少錢」這種心智模型不再適用,得改成「這個模型 token 價多少、我這次任務大概要打幾次工具」——跟其他 Agent 框架的計費邏輯(用多少模型算多少錢、用多少工具算多少錢)趨於一致,是 Perplexity 在補齊跟通用 Agent 平台的可比性。

行動建議

  • 如果你的呼叫還在用 sonar 模型:多數情況會被自動搬到 Agent API、格式相容,但建議還是照官方遷移指南實測一次回應格式(choices 變成 output 陣列),避免解析邏輯壞掉。
  • 如果你用 sonar-pro/sonar-reasoning-pro/sonar-deep-research:今天起沒有直接對應的模型可切,必須照官方對照表改用 low/medium/high/xhigh preset,並重寫成 Agent API 的 request/response 格式,這不是改個 model 參數就能解決的遷移。
  • 如果你是透過第三方閘道(OpenRouter、LLM Gateway 之類)呼叫 Sonar:先確認你用的閘道是否已經把對應模型代號路由到 Agent API,沒有的話今天呼叫就會直接失敗。

時效提醒

⚠️ 停用日期:2026-09-27(今天)。Sonar Chat Completions 的 messages/choices 格式全面停止支援,改用 Agent API 的 input/output 格式。遷移指南:Migrate from Sonar to the Agent API。

今日收穫

過去記錄的 API sunset 多半是「舊模型關掉、換個新模型代號打」這種一對一替換,但這次 Perplexity 的遷移是計價骨架本身變了:從「搜尋深度分級的固定價」換成「模型 token 價+工具呼叫次數」的組合式計費。這意味著同一個「查詢」在新舊制度下的成本,不再只取決於你選了哪個等級,還取決於你實際打了幾次工具——遷移指南沒辦法只給一個「等值代換表」,因為真正的帳單現在得看你自己怎麼配置 Agent 的搜尋行為。

參考資料