본문으로 건너뛰기

Perplexity Agent API, Sonar를 통합하는 검색 플랫폼

Perplexity가 Sonar를 여섯 가지 Agent API preset으로 통합하고 2026년 9월 27일 종료 일정을 제시했습니다.

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

TL;DR

Perplexity는 웹 검색, URL 가져오기, 코드 실행, MCP 연결, 금융·인물 검색을 하나의 Agent API로 통합하고, fast부터 wide-research까지 여섯 preset으로 품질과 비용을 조정하게 했습니다. Search as Code는 요청마다 검색 프리미티브를 조합해 복잡한 리서치 흐름을 단일 호출 안에서 실행하며, 상위 preset은 수천 단계의 검색을 수행할 수 있습니다. BrowseComp, DeepSearchQA, WideSearch 비교에서 Agent API는 Sonar 계열보다 높은 점수를 기록했고, Expandlow는 쿼리당 약 $0.05로 Sonar Pro 대비 BrowseComp 성능 약 7배 개선을 보였습니다. 기존 Sonar 티어는 2026년 9월 27일 종료되므로, 해당 날짜 전까지 대응하는 preset과 새 요청·응답 형식으로 통합을 옮겨야 합니다.

빠른 이해

새로운 점

고정된 Sonar 모델 등급을 모델·도구·추론 예산을 조정하는 여섯 Agent API preset으로 통합했습니다.

핵심 메커니즘

요청이 들어오면 preset이 모델, 시스템 프롬프트, 추론 노력, 토큰 예산과 검색 도구를 구성하고, Search as Code가 웹·URL·코드·MCP 등의 프리미티브를 필요한 순서로 조합해 최종 답변을 생성합니다.

핵심 수치

  • Expandlow BrowseComp 비용: 쿼리당 약 $0.05- 기사 본문 기준
  • Expandlow와 Sonar Pro 성능 비교: BrowseComp에서 약 7배 개선- 동일 워크로드 비교
  • Agent API BrowseComp: fast 14.6% · low 40.0% · medium 62.9% · high 79.7%- 제공된 차트 기준
  • Agent API DeepSearchQA: fast 37.5% · low 75.6% · medium 82.6% · high 85.9%- 제공된 차트 기준
  • Agent API WideSearch: fast 19.4% · low 47.3% · medium 53.9% · high 63.7%- 제공된 차트 기준
  • Sonar 종료일: 2026년 9월 27일- Agent API가 주된 인터페이스가 되는 날짜

섹션별 상세

01

Agent API로 Sonar 기능 통합

Perplexity는 웹 검색, URL 가져오기, 코드 실행, MCP 서버 연결, 금융 검색, 인물 검색을 하나의 프로그래밍 가능한 Agent API에 결합했습니다. 기존 Sonar는 Sonar, Sonar Pro, Sonar Reasoning Pro, Sonar Deep Research처럼 고정된 모델 선택과 추론 깊이·검색 동작·비용의 묶음으로 제공됐지만, Agent API는 같은 인프라에서 여섯 가지 preset을 선택하게 합니다. 개발자는 별도의 검색 제공업체, 모델 호스트, 도구 런타임, 오케스트레이션 계층을 이어 붙이지 않고 출처가 있는 리서치 에이전트와 제품 내 답변 기능을 구축할 수 있습니다. 이 구조는 모델 선택을 고정된 제품 등급에서 조정 가능한 실행 설정으로 바꾸는 데 의미가 있습니다.
02

여섯 preset과 Sonar 매핑

Agent API의 fast, low, medium, high, xhigh, wide-research preset은 모델, 시스템 프롬프트, 도구 구성, 추론 노력, 토큰 예산을 미리 조합한 설정입니다. 각 preset은 품질과 비용 곡선의 다른 지점에 배치되며, 최신 모델이 출시될 때마다 실제 워크로드에 맞춰 다시 조정됩니다. 기존 Sonar는 sonar가 fast, sonar-pro가 low, sonar-reasoning-pro가 medium, sonar-deep-research가 high로 직접 대응합니다. xhigh는 Deep Research보다 넓은 범위의 개방형 에이전트 작업을 겨냥하고, 모든 매개변수는 필요에 따라 다시 정의할 수 있어 같은 호출 형식을 유지하면서 실행 특성을 바꿀 수 있습니다.
03

Search as Code의 도구 조합

Agent API의 하부 계층인 Search as Code는 검색을 고정된 인터페이스로 라우팅하지 않고, 모델이 요청별로 검색 프리미티브를 조합하도록 설계됐습니다. 입력 질문에 따라 웹 검색, URL 가져오기, 코드 샌드박스, MCP 서버, 금융 검색, 인물 검색을 필요한 순서로 구성하고 그 결과를 다음 단계의 검색이나 답변 생성에 전달합니다. 상위 preset은 이 흐름을 단일 호출 안에서 수천 단계까지 실행할 수 있으며, 각 도구는 사용자 지정 에이전트 구성에서도 사용할 수 있습니다. Perplexity 제품이 사용하는 동일한 프리미티브를 API로 제공하므로, 전통적인 검색과 모델을 단순 연결한 파이프라인보다 복합적인 리서치 작업에서 비용 대비 답변 품질을 높이는 기반이 됩니다.
04

세 벤치마크의 비용 대비 품질

Perplexity는 동일한 워크로드에서 Agent API preset과 Sonar 모델을 BrowseComp, DeepSearchQA, WideSearch로 비교했습니다. BrowseComp에서는 쿼리당 약 $0.05의 Expandlow preset이 Sonar Pro보다 약 7배 높은 성능을 기록했으며, Agent API preset은 훨씬 낮은 비용으로 Sonar Deep Research에 가까운 점수를 냈습니다. 제공된 차트에서 BrowseComp Agent API는 fast 14.6%, low 40.0%, medium 62.9%, high 79.7%로 상승했고, DeepSearchQA에서는 37.5%, 75.6%, 82.6%, 85.9%를 기록했습니다. WideSearch에서도 Agent API 점수는 fast 19.4%, low 47.3%, medium 53.9%, high 63.7%로 높아졌지만, 실제 비용과 측정 조건의 전체 세부값은 기사 본문에 모두 제시되지 않았습니다.
Agent API preset과 Sonar 계열의 BrowseComp, DeepSearchQA, WideSearch 점수와 요청 비용을 비교한 세 개의 산점도입니다.
ChartBrowseComp에서 Agent API는 fast 14.6%에서 high 79.7%까지 비용 증가와 함께 점수가 상승하며, Sonar 계열은 7.0%에서 29.1% 범위에 머뭅니다. DeepSearchQA에서는 Agent API high가 85.9%로 가장 높고 Sonar Deep Research는 48.2%이며, WideSearch에서도 Agent API high 63.7%가 Sonar Deep Research 19.4%를 웃돕니다. 차트는 Agent API preset이 세 작업 모두에서 품질과 비용의 여러 지점을 제공한다는 본문 주장을 시각적으로 뒷받침합니다.
05

2026년 9월 27일까지 마이그레이션

Sonar 엔드포인트는 2026년 9월 27일까지 계속 사용할 수 있으며, 같은 날짜에 Agent API가 주된 인터페이스가 되고 Sonar 티어가 종료됩니다. 기존 모델 선택은 대응하는 preset으로 옮길 수 있지만 요청과 응답 형식이 약간 달라져 필드 매핑 작업이 필요합니다. Perplexity는 coding-agent skill과 docs.perplexity.ai의 마이그레이션 가이드를 제공하고, 기존 계약상 약정이 있는 고객은 계약 종료 시점까지 보호한다고 밝혔습니다. 종료일까지 전환하지 않으면 Sonar 호출이 중단되므로, 기존 통합을 preset 기반 호출로 바꾸는 일정 관리가 핵심입니다.

용어 해설

프리셋(Preset)
프리셋은 모델, 시스템 프롬프트, 도구 구성, 추론 노력, 토큰 예산을 미리 조합한 실행 설정입니다. Agent API에서는 품질과 비용의 서로 다른 지점을 fast부터 wide-research까지 제공하며, 최신 모델 출시에 맞춰 설정을 다시 조정합니다.
Search as Code
Search as Code는 검색을 고정된 단일 호출로 처리하지 않고, 모델이 요청마다 웹 검색·URL 가져오기·코드 실행 같은 검색 프리미티브를 조합하게 하는 구조입니다. 복잡한 질문에 여러 단계의 검색 흐름을 구성할 수 있습니다.
MCP
MCP는 외부 서버가 제공하는 도구와 데이터에 모델이나 에이전트가 연결되는 방식입니다. Agent API에서는 MCP 서버 연결을 기본 도구 계층에 포함해 별도 연동 계층 없이 사용자 지정 에이전트 구성에 활용할 수 있습니다.
BrowseComp
BrowseComp는 여러 검색을 연쇄적으로 수행해야 하는 질문에서 에이전트의 웹 브라우징 성능을 측정하는 벤치마크입니다. 기사에서는 Agent API preset과 Sonar 모델의 점수와 요청 비용을 비교하는 기준으로 사용됩니다.
DeepSearchQA
DeepSearchQA는 심층 검색 질문에 대한 답변 품질을 평가하는 벤치마크입니다. Agent API의 fast·low·medium·high preset과 Sonar 계열의 점수를 같은 워크로드에서 비교하는 데 쓰였습니다.
WideSearch
WideSearch는 한 번의 실행으로 구조화된 광범위 검색 결과를 얼마나 완전하게 수집하고 채우는지 측정하는 벤치마크입니다. 기사에서는 행 단위 결과 수집 능력과 비용 대비 품질을 비교하는 지표로 활용됩니다.

기술

  • Agent API
  • Sonar
  • Search as Code
  • MCP
  • coding-agent

언급된 리소스

AI 분석 전체 내용 보기

AI 요약 · 북마크 · 개인 피드 설정 — 무료

출처 · 인용 안내

수집 2026. 08. 14.출처 타입 WEB

인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.