Perplexity Search 登顶搜索索引 推理成本最低

Perplexity Search 首次登陆 Artificial Analysis 搜索索引，三种上下文规模变体全部占据排行榜榜首位置。

@perplexity_ai 的搜索 API 自带三种上下文设置（低、中、高），用于控制每个搜索结果携带的提取内容量。

我们用标准化方法测试了全部三种变体：使用同一模型（中等推理配置的 GPT-5.6 Luna），运行在我们的开源代理框架 Stirrup 中，搭配搜索和抓取网页的工具。唯一变动是搜索工具背后的服务商。

主要结果：
➤ Perplexity Search（中等）在 Artificial Analysis 搜索索引得分 80，超过此前领跑的 Parallel（高级版）和 Brave Search（LLM 上下文版）的 75 分。高、低配置变体得分分别为 79 和 77。它的领先优势集中在 BrowseComp 结果中，在 AA-Omniscience 和 DeepSearchQA 上的得分和其他头部服务商不相上下。

➤ 搜索负载效率更高：整体搜索结果体积更小，意味着模型每个任务需要读取的内容更少，因此 Perplexity 是我们目前测试过的服务商中，单任务模型推理成本最低的，三种变体的成本在 $0.028 到 $0.034 之间，而成本第二低的服务商为 $0.036。

➤ 中等和高上下文变体的单任务总成本约为 $0.091，延迟处于中游水平。作为对比，Parallel（高级版）单任务成本为 $0.084，Brave（LLM 上下文版）单任务成本为 $0.13。