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Outil d'IADead Man Walking

Revue de Search as Code (SaC)

Une nouvelle architecture de recherche pour les agents d'IA qui génère du code Python pour composer directement des primitives de recherche, en contournant les appels d'outils multi-tours.

shipped 2 juin 2026aifreemium
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Visiter Search as Code (SaC)↗
aiproduct-hunt
Search as Code (SaC) - AI tool for search code. Professional illustration showing core functionality and features.
1Permet aux modèles d'IA de générer et d'exécuter du code Python dans un environnement sécurisé (sandbox) pour une récupération à la demande.
2Contourne les interfaces traditionnelles d'appel de fonctions multi-tours pour les opérations de recherche, améliorant l'efficacité.
3Intégré à l'Agent API et au produit Computer de Perplexity à partir de juin 2026.
4Expose les composants de la pile de recherche en tant que primitives programmables atomiques au sein d'un SDK.
𝕏in↑↗

Stork Quadrant

Dead Man Walking· 9/100

An LLM can do most of what this tool's UI promises. No moat, no agent presence.

“This is a concept article from Perplexity, not a standalone tool — and the concept itself is already being eaten alive. LLMs with web search access already do programmable search decomposition natively. The 'search as code' framing is clever but describes behavior that frontier models exhibit without any additional product layer. No moat here.”

— Claude Sonnet 4.6, scored 2026-06-02

Defensibility · 0/100

  • Physical-world coupling
  • Regulatory moat
  • Network liquidity
  • Proprietary refreshing data
  • High-trust catastrophic workflows
  • Multi-party coordination
  • Brand / community / taste

An LLM alone could replace

  • Generate search queries from natural language intent
  • Decompose a complex research question into sub-queries
  • Synthesize results from multiple sources into a structured answer
  • Write code that orchestrates search API calls

Agent-Readiness · 20/100

  • Verified MCP
  • Listed on agent surfaces— anthropic_directory, cursor
  • Usage-based pricing
  • Headless agent auth
  • Public OpenAPI
  • Active changelog
  • llms.txt

How to defend

Perplexity's only real move is to become the search API that agents call — own the index, own the freshness, own the structured data layer — and stop competing on the UI or the framing. The article is marketing; the product needs proprietary crawl data and a coordination layer that makes it the default search primitive in agent frameworks.

  • Ship an MCP server and list it on Stork — biggest single point gain (+25).
  • Add a usage-based or per-call tier; per-seat-only pricing dies when agents replace seats (+15).
  • Expose API-key auth with a self-serve sandbox tier; remove sales-call gates (+15).
  • Publish an OpenAPI spec at /openapi.json or /.well-known/openapi (+10).
  • Publish a public changelog and ship in the last 90 days — silence reads as abandonment (+10).
How this score is computed →See the full quadrantHow to defend

Search as Code (SaC) at a Glance

Best For
product-hunt
Pricing
freemium
Key Features
Search as Code (SaC) was officially launched by Perplexity AI on June 1, 2026, as a new search architecture for AI agents. · It enables AI models to generate and execute Python code within a secure sandbox to assemble tailored retrieval pipelines on-demand. · The Sonar API, which incorporates SaC, is priced at $0.00025 per 1k input tokens and $0.0025 per 1k output tokens.
Alternatives
Exa AI Search API, Parallel AI Search, Cloudflare AI Search, Brave Search API
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[![Search as Code (SaC) - Featured on Stork.ai](https://www.stork.ai/api/badge/search-as-code-sac?style=dark)](https://www.stork.ai/en/search-as-code-sac)

overview

Qu'est-ce que Search as Code (SaC) ?

Search as Code (SaC) est un nouvel outil d'architecture de recherche développé par Perplexity AI qui permet aux agents d'IA et aux développeurs de contrôler les opérations de recherche de manière programmatique. Il permet aux modèles de générer et d'exécuter du code Python dans un environnement sécurisé (sandbox), d'assembler des pipelines de récupération sur mesure à la demande et de contourner les interfaces traditionnelles d'appel d'outils multi-tours. Cette architecture transforme la façon dont les modèles d'IA interagissent avec la recherche en exposant les composants de la pile de recherche en tant que primitives programmables au sein d'un SDK, permettant une récupération d'informations hautement personnalisée et efficace, adaptée aux tâches complexes et multi-étapes. SaC est conçu pour les agents d'IA qui doivent accomplir des tâches complexes et ouvertes sur des périodes prolongées, impliquant potentiellement des centaines ou des milliers d'opérations de récupération, en leur permettant de définir et de mettre en œuvre des stratégies de recherche très spécifiques directement dans leurs systèmes.

quick facts

Faits en bref

AttributValeur
DéveloppeurPerplexity AI
Modèle économiqueFreemium
TarificationFreemium
PlateformesAPI
API DisponibleOui
Produits intégrésPerplexity Agent API, Perplexity Computer

features

Fonctionnalités clés de Search as Code (SaC)

Search as Code (SaC) offre une suite de capacités conçues pour donner aux agents d'IA un contrôle granulaire sur les processus de récupération d'informations, allant au-delà des services de recherche monolithiques.

  • 1Permet aux modèles de générer et d'exécuter du code Python dans un environnement sécurisé (sandbox).
  • 2Assemble des pipelines de récupération sur mesure à la demande en fonction des exigences de la tâche.
  • 3Contourne les interfaces traditionnelles d'appel d'outils multi-tours pour les opérations de recherche.
  • 4Expose les composants de la pile de recherche en tant que primitives programmables atomiques au sein d'un SDK.
  • 5Offre un contrôle direct sur les étapes individuelles de la recherche, y compris la récupération, le classement, le filtrage, les fanouts et le rendu.
  • 6Offre un accès efficace à l'état intermédiaire, tel que les listes de candidats et les signaux de classement.
  • 7Permet aux agents de concevoir et d'optimiser des pipelines de recherche sur mesure en cours d'exécution.
  • 8Prend en charge l'exécution conditionnelle, les opérations asynchrones et le parallélisme dans les flux de travail de recherche.

use cases

Qui devrait utiliser Search as Code (SaC) ?

Search as Code (SaC) est principalement conçu pour le développement d'agents d'IA avancés et les systèmes nécessitant une récupération d'informations hautement personnalisée et dynamique.

  • 1**Agents d'IA :** Pour la construction de pipelines de récupération sur mesure pour des tâches complexes et ouvertes nécessitant des centaines ou des milliers d'opérations de récupération.
  • 2**Développeurs de systèmes d'IA :** Pour permettre aux modèles d'IA de programmer et de contrôler directement la pile de recherche, en contournant les interfaces d'appel de fonctions multi-tours.
  • 3**Chercheurs en IA :** Pour orchestrer les opérations de recherche via du code Python généré par le modèle afin d'améliorer l'efficacité et la capacité des agents d'IA en matière de récupération d'informations.

pricing

Tarification et plans de Search as Code (SaC)

Search as Code (SaC) fonctionne sur un modèle freemium. Les détails spécifiques concernant les limites d'utilisation pour le niveau gratuit ou la tarification des fonctionnalités premium ne sont pas publiquement détaillés pour l'architecture sous-jacente elle-même, mais elle est intégrée aux offres de produits plus larges de Perplexity.

  • 1Freemium : Accès aux fonctionnalités de base avec des limites d'utilisation potentielles ou des fonctionnalités premium disponibles à l'achat au sein des produits Agent API et Computer de Perplexity.

competitors

Search as Code (SaC) vs Concurrents

Le Search as Code (SaC) de Perplexity se distingue en permettant aux agents d'IA de contrôler le processus de recherche de manière programmatique, plutôt que de simplement consommer des résultats de recherche prédéfinis ou de rechercher dans des bases de code existantes. Ce changement architectural offre un niveau de contrôle plus profond par rapport aux API de recherche traditionnelles et aux outils de recherche de code basés sur l'IA.

1
Exa AI Search APIOn StorkCompare

Exa is a web search engine built from scratch for AI workflows, optimized for relevance, freshness, and semantically-driven results rather than click-based ranking.

Similar to SaC, Exa provides structured, up-to-date information for AI agents and RAG systems, acting as a retrieval layer. While SaC emphasizes programmable primitives for dynamic pipeline assembly, Exa focuses on delivering highly relevant and semantically understood results tailored for AI consumption.

2
Parallel AI Search↗

Parallel is an AI-native web search and research API designed as infrastructure for AI systems to search, retrieve, verify, and reason over live web information.

Parallel, like SaC, targets AI agents as its primary users, providing a different kind of web infrastructure for AI systems. It aims to go deeper into how AI agents interact with the web, offering a foundational layer for complex reasoning, which aligns with SaC's goal of evolving search to programmable primitives.

3
Cloudflare AI Search↗

Cloudflare AI Search offers a plug-and-play search primitive with hybrid search capabilities and built-in storage, allowing dynamic instance creation and management via API for agents.

Cloudflare AI Search directly positions itself as a 'search primitive' for agents, enabling developers to dynamically create and manage search instances, which closely mirrors SaC's concept of programmable primitives. It simplifies the infrastructure needed for agents to access and search data, similar to how SaC aims to provide building blocks for agentic search.

4
Brave Search APIOn StorkCompare

Brave Search API provides direct, structured API access to its independently built web index, offering flexibility and customization for RAG pipelines and AI systems.

The Brave Search API offers a foundational retrieval API for AI products, emphasizing control over ranking and summarization, and providing structured results. This aligns with SaC's goal of moving beyond monolithic search by offering customizable building blocks, though Brave's focus is on its independent index and structured output rather than the dynamic assembly of search pipelines through code generation.

❓

Questions fréquentes

+Qu'est-ce que Search as Code (SaC) ?

Search as Code (SaC) est un nouvel outil d'architecture de recherche développé par Perplexity AI qui permet aux agents d'IA et aux développeurs de contrôler les opérations de recherche de manière programmatique. Il permet aux modèles de générer et d'exécuter du code Python dans un environnement sécurisé (sandbox), d'assembler des pipelines de récupération sur mesure à la demande et de contourner les interfaces traditionnelles d'appel d'outils multi-tours.

+Search as Code (SaC) est-il gratuit ?

Search as Code (SaC) fonctionne sur un modèle freemium. Bien que la tarification spécifique de l'architecture sous-jacente ne soit pas détaillée, ses fonctionnalités sont intégrées aux offres de produits plus larges de Perplexity, qui incluent généralement un accès gratuit aux fonctionnalités de base avec des niveaux premium potentiels ou une tarification basée sur l'utilisation pour les capacités avancées.

+Quelles sont les principales fonctionnalités de Search as Code (SaC) ?

Les principales fonctionnalités de Search as Code (SaC) incluent la capacité des modèles d'IA à générer et exécuter du code Python dans un environnement sécurisé (sandbox), l'assemblage de pipelines de récupération sur mesure à la demande, le contournement des interfaces d'appel d'outils multi-tours, l'exposition des composants de la pile de recherche en tant que primitives programmables atomiques, et le contrôle direct sur les étapes individuelles de la recherche comme la récupération, le classement et le filtrage.

+Qui devrait utiliser Search as Code (SaC) ?

Search as Code (SaC) est destiné aux agents d'IA nécessitant une récupération d'informations hautement personnalisée et dynamique pour des tâches complexes et ouvertes. Il s'adresse également aux développeurs de systèmes d'IA qui ont besoin de permettre aux modèles d'IA de programmer et de contrôler directement la pile de recherche, et aux chercheurs visant à améliorer l'efficacité et la capacité des agents d'IA en matière de récupération d'informations.

+Comment Search as Code (SaC) se compare-t-il aux alternatives ?

Search as Code (SaC) se distingue en permettant aux agents d'IA de contrôler le processus de recherche de manière programmatique par la génération de code, offrant un contrôle granulaire sur les primitives de recherche. Cela contraste avec les outils de recherche de code traditionnels basés sur l'IA qui se concentrent sur la recherche de code existant, et avec d'autres API de recherche comme Exa, Tavily, Firecrawl et Parallel AI Search, qui fournissent souvent des primitives de recherche plus spécifiques ou de plus haut niveau, ou se concentrent sur des aspects spécifiques comme la compréhension sémantique ou le web scraping.

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