Perplexity stellt mit „Search as Code“ eine neue Architektur vor, bei der KI-Modelle ihre Suchabläufe als Python-Code schreiben, statt eine fertige Such-API aufzurufen. Das Modell orchestriert Filterung, Deduplizierung und Reranking selbst über ein SDK in einer Sandbox. In eigenen Benchmarks liegt der Ansatz in vier von fünf Tests vor OpenAI und Anthropic, bei bis zu 85 Prozent weniger Tokenverbrauch.
Der Artikel Perplexity lässt KI-Agenten ihre eigene Websuche programmieren, um Tokens zu sparen und Präzision zu erhöhen erschien zuerst auf The Decoder.
