Perplexity ha aggiornato Agent API introducendo una nuova configurazione denominata Ultra e riducendo il costo medio delle richieste nelle modalità di esecuzione già disponibili. La piattaforma permette agli sviluppatori di utilizzare agenti di intelligenza artificiale per attività di ricerca, raccolta di informazioni e analisi documentale, selezionando diversi livelli di impegno computazionale attraverso il parametro effort. Ogni livello comprende una configurazione predefinita del modello utilizzato, del comportamento di ricerca, del numero di passaggi consentiti, degli strumenti disponibili e dei limiti sulle chiamate effettuabili. L’aggiornamento riguarda le modalità fast, low, medium, high e xhigh, alle quali si aggiunge Ultra per le attività che richiedono una copertura particolarmente ampia delle fonti. Secondo i risultati comunicati dalla società, la configurazione medium ha migliorato il proprio risultato nelle valutazioni BrowseComp e DSQA dal 55% al 77%, contemporaneamente a una riduzione dei costi prossima al 90%. Per xhigh, invece, il punteggio sul benchmark WANDR è rimasto pari al 76,5%, mentre il costo di esecuzione è sceso a circa un quarto di quello registrato nell’agosto 2026.
La nuova modalità Ultra è stata progettata per attività di ricerca estese nelle quali la completezza delle informazioni raccolte assume maggiore importanza rispetto alla rapidità della risposta. La configurazione utilizza il modello Anthropic Claude Opus 5.5 e organizza il lavoro attraverso quattro agenti: tre eseguono parallelamente la stessa attività di ricerca, raccogliendo informazioni e fonti in modo indipendente, mentre un quarto consolida i risultati, elimina i duplicati e costruisce la risposta finale. Il sistema è compatibile anche con l’esecuzione in background, caratteristica pensata per processi che richiedono tempi prolungati. Nelle valutazioni pubblicate da Perplexity, Ultra ha raggiunto un punteggio dell’85,9% sul benchmark WANDR, con un costo di 21,71 dollari per attività. WANDR comprende 500 compiti che riproducono operazioni realistiche di raccolta dati e richiedono agli agenti di identificare elementi corrispondenti a determinati criteri, produrre registrazioni verificabili e associare le informazioni a fonti documentali controllabili. La metodologia prevede verifiche delle pagine citate, invece di basarsi esclusivamente sul confronto con un insieme statico di risposte corrette.
Una parte importante dell’aggiornamento riguarda la gestione dei budget computazionali. Agent API applica limiti al numero di passaggi di ricerca e al totale delle chiamate agli strumenti, distinguendo queste due grandezze perché una singola fase operativa può comprendere più chiamate. Il sistema comunica periodicamente all’agente le risorse ancora disponibili, permettendogli di distribuire il lavoro tra esplorazione, verifica e preparazione della risposta finale. In un esperimento effettuato utilizzando il modello GPT-6 Luna, l’aumento dei passaggi consentiti da uno a quindici ha portato l’accuratezza su BrowseComp e DSQA dal 41% all’80%, facendo crescere contemporaneamente il costo per richiesta da 0,0017 a 0,0152 dollari. Il risultato evidenzia il rapporto tra profondità dell’elaborazione e consumo di risorse, un aspetto che Perplexity affronta mediante configurazioni predefinite anziché richiedere agli sviluppatori di ottimizzare manualmente ogni parametro. La disponibilità di Ultra e la revisione economica delle altre modalità consentono quindi di scegliere procedure differenti in relazione alla complessità della ricerca, al livello di completezza richiesto e al budget assegnato a ciascuna attività.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)