Perplexity Search

Perplexity Search: Search Indexスコア、性能、価格

Name: Artificial Analysis Search Index
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Search API を比較

Search Index

Perplexity Search（medium）の Artificial Analysis Search Index

時間

30.6s

Perplexity Search（medium）のタスクあたりのモデル時間と検索時間の平均

費用

$0.07

Perplexity Search（medium）のタスクあたりのモデル費用と Search API 費用の平均（USD）

他のSearch APIと比較すると、Perplexity SearchのSearch Indexスコアはトップクラスですが、料金は特に高価です。また、処理速度は平均より速い水準です。テストした3種類のバリアントのうち、最良のバリアントはPerplexity Search（medium）です。

Perplexity Search（medium）のArtificial Analysis Search Indexスコアは80で、Search APIプロバイダーの中では平均を大きく上回る水準です（中央値：74）。

Perplexity Search（medium）のタスクあたりの時間は30.6sで、平均より速い水準です（中央値：31.7s）。

Search IndexでPerplexity Search（medium）を実行する際のタスクあたりの平均費用は、候補モデルを含めて$0.07です（高価、中央値：$0.061）。

最高スコアのバリアント	Perplexity Search（medium）
候補モデル	GPT-5.6 Luna (medium)
テストしたバリアント	3

結果

公開ベンチマーク全体における、検索を有効にした場合の回答品質。

Artificial Analysis Search Index

DeepSearchQA F1、BrowseComp 精度、AA-Omniscience 精度を等しい重みで平均した値 · Higher is better

モデルのみ（33）

統合されたファーストパーティの検索ツールとハーネス

The equal-weighted mean of each Search API provider's score on DeepSearchQA (average F1), BrowseComp (exact-answer accuracy), and AA-Omniscience (accuracy), shown on a 0-100 scale. Every result runs the same candidate answer model, harness, and settings. The only variable is the Search API provider.

The dashed line represents the candidate answer model, GPT-5.6 Luna (medium), run with no search tools and is considered the baseline. Dotted bars show the same model with an integrated first-party search tool and harness (OpenAI Web Search). See the Search API methodology for the full harness settings.

費用

ベンチマークタスクあたり、および検索クエリあたりの候補モデル費用と Search API 費用。

タスクあたりの費用

タスクあたりの候補モデル費用と Search API 費用の平均（USD） · Lower is better

モデルのみ（$0.0029）

統合されたファーストパーティの検索ツールとハーネス

Total cost of one benchmark task, split into the candidate answer model's tokens (input, cached, reasoning, and output) and the Search API provider's list price for the searches the model chose to run. The model-only baseline runs no searches, so its cost is token cost alone. Model cost can differ per provider due to differences in returned payloads for a given query, increased numbers of searches performed (due to not getting the right results) as well as increased reasoning token usage when search results are of lower quality.

Artificial Analysis Search Index とタスクあたりの費用

Artificial Analysis Search Index と、ベンチマークタスクあたりのモデル費用と検索費用の合計（USD）

Most attractive quadrant

Pareto line

レイテンシ

ベンチマークタスクあたり、および検索クエリあたりのモデル時間と検索時間。

タスクあたりの時間

タスクあたりの推定モデル時間と実測検索時間の平均 · モデル時間は、出力トークン数をエンドツーエンドの出力速度で割った値です（速度は候補モデル自身のエンドポイント、またはプロバイダー間の中央値） · Lower is better

モデルのみ（25.7s）

統合されたファーストパーティの検索ツールとハーネス

The sum of model time and search time for one benchmark task. Model time is derived: answer and reasoning tokens per task divided by the model's end-to-end output speed, at its own endpoint or the median across providers. Search time is the measured time spent in web_search calls. A provider can be fast per call and still add more total time if the model searches against it more often.

For OpenAI Web Search, search time is an upper limit. It includes OpenAI processing time.

Artificial Analysis Search Index とタスクあたりの時間

Artificial Analysis Search Index と、ベンチマークタスクあたりの平均モデル時間と検索時間（秒） · モデル時間は、出力トークン数をエンドツーエンドの出力速度で割った値です（速度は候補モデル自身のエンドポイント、またはプロバイダー間の中央値）

Most attractive quadrant

Pareto line

For OpenAI Web Search, search time is an upper limit. It includes OpenAI processing time.

トークン

ベンチマークタスクあたりの候補モデルの入力・出力トークン数と、トークン使用量全体に対する品質。

タスクあたりの合計トークン数

ベンチマークタスクあたりの候補モデルの入力・推論・回答トークンの平均 · Lower is better

モデルのみ（3k）

統合されたファーストパーティの検索ツールとハーネス

Average total input, reasoning and answer tokens per task. Grader tokens are excluded.

Artificial Analysis Search Index とタスクあたりの合計トークン数

Artificial Analysis Search Index と、ベンチマークタスクあたりの候補モデルの合計トークン数

Most attractive quadrant

Pareto line

Average total input, reasoning and answer tokens per task. Grader tokens are excluded.

検索クエリ

ベンチマークタスクあたりに候補モデルが実行する検索クエリ数。

タスクあたりの検索クエリ数

ベンチマークタスクあたりに候補モデルが実行する検索クエリの平均回数

The average number of web_search calls the candidate answer model makes for one benchmark task, averaged across the three benchmarks. The model decides when to search, so the count reflects how it works with each provider's results. A higher count is not necessarily worse, a provider may return results intentionally designed to encourage more, frequent searches. The model-only baseline runs no searches.

ベンチマークの詳細

Perplexity Searchの Search Index、ベンチマークスコア、タスクあたりの費用と時間（モデルのみのベースラインを含む）

プロバイダー
Perplexity Search（medium）	80	47	81	87	72	$62.30	$8.04	30.6s
Perplexity Search（high）	79	46	81	86	71	$56.93	$9.37	28.7s
Perplexity Search（low）	77	44	76	85	70	$77.20	$7.50	36.3s
モデルのみ	33	ベースライン	45	17	38	—	$2.92	25.7s

Search $/1k and Model $/1k are the average cost of 1,000 benchmark tasks broken down into search and model token costs. The model-only baseline runs no searches.

For OpenAI Web Search, search time is an upper limit. It includes OpenAI processing time.

Perplexity Search: Search Indexスコア、性能、価格

プロバイダー概要

Search Index

時間

費用

比較の概要

技術仕様

結果

Artificial Analysis Search Index

Artificial Analysis Search Index

Model-Only Baseline and First-Party Search

費用

タスクあたりの費用

Cost per Task

Model-Only Baseline and First-Party Search

Artificial Analysis Search Index とタスクあたりの費用

Cost per Task

レイテンシ

タスクあたりの時間

Time per Task

Model-Only Baseline and First-Party Search

Artificial Analysis Search Index とタスクあたりの時間

Time per Task

トークン

タスクあたりの合計トークン数

Total Tokens per Task

Model-Only Baseline and First-Party Search

Artificial Analysis Search Index とタスクあたりの合計トークン数

Total Tokens per Task

検索クエリ

タスクあたりの検索クエリ数

Search Queries per Task

ベンチマークの詳細

Cost per 1,000 Tasks

Time per Task