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Perplexity, 'Search as Code (SaC)' 최적화 업데이트…비용 10% 절감
Perplexity의 검색 자동화 프레임워크 비용이 개선되었습니다. API 사용 비용 최적화가 필요한 개발자라면 업데이트된 SaC 성능을 확인해 보세요.
요약
Perplexity AI가 지난 6월 공개한 'Search as Code(SaC)'의 최적화 버전을 이번 주부터 순차적으로 배포한다. SaC는 광범위하고 깊이 있는 리서치 분야에서 최첨단(SOTA) 성능을 달성하도록 설계된 기술이다. 이번 업데이트를 통해 검색 성능을 한층 더 개선함과 동시에 작업당 비용을 약 10% 절감했다. 실무자들은 최신 최적화가 적용된 SaC를 통해 보다 효율적이고 경제적인 고성능 리서치 워크플로우를 구축할 수 있게 됐다.
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원문 제목 @perplexity_ai: We released Search as Code (SaC) in June, achieving state-of-the-art performance on wide and deep research. This week, we’re rolli
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