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sonar
Equilibrado

Sonar Deep Research

O Sonar Deep Research oferece respostas completas e bem fundamentadas para perguntas complexas.

Janela de contexto (tokens)
128.000
Sobre este modelo

O Sonar Deep Research foi projetado para usuários que precisam de mais do que uma resposta superficial. Dê a ele uma pergunta de pesquisa, um mercado para analisar ou um tópico para comparar, e ele trabalha nos detalhes, ponderando evidências e montando uma resposta estruturada. Ele se destaca em tarefas onde a amplitude da informação é importante: análise competitiva, revisões de literatura, resumos de políticas, comparações técnicas e perguntas de pesquisa com várias partes.

Ao contrário de modelos de resposta rápida, o Sonar Deep Research é ajustado para ser completo. Ele revela fontes, destaca nuances e está disposto a dizer quando as evidências são mistas. A saída é organizada em seções claras para que você possa escanear, citar ou construir diretamente sobre ela.

É uma boa opção quando o custo de errar é alto, quando o tópico tem muitas partes móveis ou quando você precisa entregar um resumo a um colega ou cliente. Para conversas casuais, reescritas curtas ou escrita criativa pura, modelos mais leves podem ser escolhas mais rápidas e divertidas.

Melhores casos de uso
  • Relatórios de pesquisa aprofundados com fontes citadas
  • Resumos de análise competitiva e de mercado
  • Comparações de políticas e regulamentações
  • Revisões de literatura em várias fontes
  • Comparações técnicas com várias partes
Pontos fortes
Profundidade de pesquisa

Reúne informações de vários ângulos em uma única resposta bem estruturada.

Transparência das fontes

Revela as fontes por trás de suas afirmações para que você possa verificar e acompanhar.

Nuance e equilíbrio

Reconhece evidências mistas e pontos de vista concorrentes, em vez de simplificar demais.

Dicas
  • Forneça uma pergunta clara e especifique o ângulo, o público ou o tamanho desejado.
  • Peça para citar fontes inline para que você possa verificar rapidamente as principais afirmações.
  • Solicite primeiro um esboço da seção se quiser direcionar a estrutura antes do relatório completo.
  • Diga o que ignorar ou excluir para manter a resposta focada.
Limitações
  • Respostas mais lentas do que modelos de chat leves, especialmente em tópicos amplos.
  • Pode perder eventos muito recentes ou fontes de nicho mal representadas online.
  • Saídas longas podem conter inconsistências ocasionais entre seções que precisam de revisão.
Exemplos de geração
Exemplo em breve
Relatório de entrada no mercado

Produza um resumo de entrada no mercado para uma empresa europeia de médio porte que está lançando uma marca de café direto ao consumidor no Canadá. Cubra o tamanho do mercado, principais concorrentes, considerações regulatórias, canais de distribuição e um plano de go-to-market de 12 meses, com fontes para cada afirmação importante.

Exemplo em breve
Revisão de literatura científica

Escreva uma revisão de literatura estruturada sobre a eficácia da terapia cognitivo-comportamental para insônia em adultos, cobrindo meta-análises de 2015 até hoje, principais descobertas, limitações metodológicas e questões em aberto.

Exemplo em breve
Comparação de investimentos

Compare fundos de índice vs. fundos geridos ativamente nos últimos 20 anos em desempenho, taxas e risco, usando dados de fontes revisadas por pares, e apresente os resultados tanto como uma narrativa quanto como uma tabela resumo.

Prompts de exemplo
Análise de concorrentes
Compare os preços, recursos e clientes-alvo das cinco principais ferramentas de gerenciamento de projetos para pequenas empresas, em uma tabela, com fontes.
Resumo de política
Resuma os debates atuais sobre as leis de direito ao reparo nos EUA e na UE, citando estudos importantes dos últimos três anos.
Construtor de lista de leitura
Monte uma lista de leitura de 10 artigos sobre a história da infraestrutura cicloviária urbana, ordenados do nível iniciante ao acadêmico.
Parâmetros
seed

Um número fixo que torna a saída reproduzível. Use a mesma semente para obter resultados semelhantes entre execuções.

top_p

Limita o modelo às próximas palavras mais prováveis. Valores mais baixos tornam a saída mais restrita; valores mais altos permitem mais variedade.

max_tokens

Define o comprimento máximo da resposta. Aumente para relatórios de pesquisa longos, diminua para resumos curtos.

temperature

Controla o quão criativa ou previsível é a escrita. Valores baixos mantêm uma redação segura e factual; valores altos adicionam mais variedade.

Preços
$8.00 por 1M tokens de entrada
$32.00 por 1M tokens de saída

Os preços exibidos são o que você paga na Muitto. Sem surpresas.

Perguntas frequentes

Para que tipos de perguntas o Sonar Deep Research é melhor?

É melhor para perguntas complexas e com várias partes que exigem reunir e ponderar informações de várias fontes.

O Sonar Deep Research cita suas fontes?

Sim, ele revela as fontes para as principais afirmações para que você possa verificar e se aprofundar.

Como ele é diferente de um modelo de chat padrão?

Ele é ajustado para ser completo e estruturado, em vez de respostas rápidas e conversacionais.