Perplexity、意思決定APIにリアルタイムのウェブ情報を反映

Perplexityは発表した。2026年11月4日から、意思決定APIでウェブ情報を利用できるようになり、モデルが確率を返す前に任意でウェブ検索を実行できる。この機能は、学習後に答えが変わる可能性のある判断を対象としており、ある人物の役職、ソフトウェアパッケージの最新リリース、イベントが引き続き予定されているかどうかなどを確認できる。

Decisions APIは、コンテンツを次のように受け付けます state そして、文章ではなく構造化された数値で回答を返す。はい・いいえで答える質問では「はい」となる確率を、選択式の質問では定義された各選択肢の確率を返す。スコアを求める質問では、順序付けられた評価基準に沿った各確率に加え、期待スコアを返す。開発者は、分類や振り分けなどの自動判断で、これらの値をしきい値として利用できる。状態にはテキスト、JSON、画像を含められ、今回の提供開始により、モデルを特定のページへ誘導するURLも指定できる。

モデルの回答前にリアルタイム検索を実行

設定 mode に web_grounding すると、モデルへの呼び出し前にPerplexityのAPIゲートウェイで高速検索が有効になる。ゲートウェイは、質問文と状態テキストの冒頭部分から質問ごとに1つの検索クエリを作成し、並列で検索を実行した後、結果を統合して重複するURLを取り除く。同じ検索クエリになる質問は、検索を共有する。その後、ゲートウェイはページのタイトル、URL、本文を証拠として状態に追加する。回答は引き続き確率に基づく一方、 search_results フィールドを使うと、モデルが参照した内容を開発者が確認できる。

検索には明確な上限がある。同時に実行できる検索は最大10件で、各検索の制限時間は1秒、全体の制限時間は3秒となる。画像は検索されない。クエリはPerplexity Search APIに送信され、質問文と状態の冒頭部分の両方を含む場合があるため、検索に送られるデータは、連携時にプライバシー面で考慮すべき事項となる。

検索に失敗しても、必ずしも判断結果の応答が止まるわけではない。一部の検索だけが成功した場合、モデルは取得できた結果を使う。検索が1件も成功しなかった場合、元の状態だけをもとに回答し、空の search_results 配列を返す。そのため、リアルタイムの証拠が回答に反映されなかった場合でも、通常の回答構造が保たれることがある。

精度の向上と測定方法の違い

Perplexityは、2026年10月のニュースと、あまり知られていないWikipediaの事実から抽出した、真偽を判定する主張328件を使って、同じ判断モデルをテストしたと報告した。各真の主張には、1つの詳細だけが異なる誤った主張を対応させ、状態には証拠を一切与えなかった。情報源の参照なしでは精度は56.4％だったのに対し、参照ありでは97.3％となり、誤答は143件から9件に減少した。一方、レイテンシの中央値は139ミリ秒から366ミリ秒に、95パーセンタイルのレイテンシは514ミリ秒から742ミリ秒に増加し、精度向上と引き換えに速度が明確に低下した。

Parallel Web Systemsによると、PWS-Decisionsベンチマークには、自由回答形式ではない質問が300件含まれる。内訳は、正解が公開されている公開問題が100件、非公開問題が200件だ。採点には完全一致方式を用いており、この問題セットは平均的なトラフィックでの精度を推定するためではなく、難易度を重視して選定された。Parallelのリーダーボードは、2026年10月29日に評価された3回の実行結果について、平均精度と標本標準偏差を掲載している。Perplexity Decisionsの公開問題での精度は51.00％だった。

Perplexityによると pplx-decider-v1.2 ウェブ情報を参照したモデルは、2026年11月4日の実行で公開問題100件中86件に正解した。同社は、公開済みのリーダーボードにおける公開問題の精度として最高だと説明している。同社のクライアントがこの100問で測定したレイテンシは、中央値が370ミリ秒、95パーセンタイルが685ミリ秒だった。Parallelが別途測定したレイテンシは、300問全体を使った3回の実行における回答完了までの時間を対象としているため、2組のレイテンシ数値は測定範囲が異なる。

料金と連携

情報源を参照するリクエストには、最大100問を含められる。検索が1回完了するごとに0.001ドルかかるため、100問のリクエストで検索料金が0.10ドルを超えることはない。ただし、取得した証拠にも入力トークン料金が発生し、256Kの入力上限にも算入される。標準 pplx-decider-v1.2 モデルは入力トークン100万個あたり0.02ドルで、 pplx-decider-flash-v1.2 は100万個あたり0.01ドル。出力トークンは無料だ。

質問のグループ分けによって、最終的なトークン料金が変わる。標準モデルでは、入力上限に達して質問が複数のグループに分けられると、証拠がグループごとに再びカウントされる。Flashは質問を1問ずつ個別に評価するため、そのたびに状態と証拠の料金が発生する。したがって、情報源の参照にかかる費用は、検索回数、取得するテキスト量、選択したモデルが質問をどのようにまとめて処理するかによって異なる。

連携には現在、型定義に関する注意点がある。PerplexityのPythonライブラリ0.44.0以降とTypeScript SDK 0.39.0以降はAPIに対応しているが、それぞれの型定義ではまだ mode と search_resultsを公開していない。Pythonではモードを extra_body経由で渡し、TypeScriptではリクエスト本文に含めて送信する。

Perplexityが提案するユースケースには、アカウントが過去90日間に資金調達を行ったかどうかの確認、固定したバージョンより新しい安定版リリースがないか依存関係を監視すること、エージェントがイベントを予約する前に、予定どおり開催されるかを確認することが含まれます。こうしたワークフローでは、根拠付けによって、ソフトウェアが閾値判定に使ったり、人が確認したりできる確率に、検証可能な最新の証拠が加わります。このトレードオフは精度だけにとどまりません。レイテンシ、トークン使用量、検索料金、そして不足している証拠がすべて、 search_results 返される確率の意味合いを左右します。