AI 도구Dead Man Walking

Search as Code (SaC) 리뷰

AI 에이전트를 위한 새로운 검색 아키텍처로, Python 코드를 생성하여 검색 프리미티브를 직접 구성하고 다중 턴 도구 호출을 우회합니다.

shipped 2026년 6월 2일aifreemium

전체 리뷰 읽기↓

Search as Code (SaC) 방문↗

aiproduct-hunt

Search as Code (SaC) - AI tool for search code. Professional illustration showing core functionality and features.

1AI 모델이 보안 샌드박스 내에서 Python 코드를 생성하고 실행하여 온디맨드 검색을 가능하게 합니다.

2검색 작업을 위한 기존의 다중 턴 함수 호출 인터페이스를 우회하여 효율성을 향상시킵니다.

32026년 6월부터 Perplexity의 Agent API 및 Computer 제품에 통합되었습니다.

4SDK 내에서 검색 스택 구성 요소를 원자적 프로그래밍 가능 프리미티브로 노출합니다.

𝕏 in ↑↗

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 quadrant How 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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HTML

<a href="https://www.stork.ai/en/search-as-code-sac" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/search-as-code-sac?style=dark" alt="Search as Code (SaC) - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>

Markdown

[![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

Search as Code (SaC)란 무엇인가요?

Search as Code (SaC)는 Perplexity AI가 개발한 새로운 검색 아키텍처 도구로, AI 에이전트와 개발자가 검색 작업을 프로그래밍 방식으로 제어할 수 있도록 합니다. 모델이 보안 샌드박스 내에서 Python 코드를 생성하고 실행하여 온디맨드로 맞춤형 검색 파이프라인을 조립하고 기존의 다중 턴 도구 호출 인터페이스를 우회할 수 있습니다. 이 아키텍처는 SDK 내에서 검색 스택 구성 요소를 프로그래밍 가능 프리미티브로 노출함으로써 AI 모델이 검색과 상호 작용하는 방식을 변화시키고, 복잡하고 다단계적인 작업에 맞춰 고도로 맞춤화되고 효율적인 정보 검색을 가능하게 합니다. SaC는 수백 또는 수천 건의 검색 작업을 포함할 수 있는 장기간에 걸쳐 복잡하고 개방형 작업을 완료해야 하는 AI 에이전트를 위해 설계되었으며, 에이전트가 자체 하네스 내에서 매우 구체적인 검색 전략을 직접 정의하고 구현할 수 있도록 합니다.

quick facts

요약 정보

속성	값
개발사	Perplexity AI
비즈니스 모델	Freemium
가격	Freemium
플랫폼	API
API 사용 가능	예
통합 제품	Perplexity Agent API, Perplexity Computer

features

Search as Code (SaC)의 주요 기능

Search as Code (SaC)는 AI 에이전트에게 정보 검색 프로세스에 대한 세분화된 제어 권한을 부여하고 모놀리식 검색 서비스를 넘어설 수 있도록 설계된 일련의 기능을 제공합니다.

1모델이 보안 샌드박스 내에서 Python 코드를 생성하고 실행할 수 있도록 합니다.
2작업 요구 사항에 따라 온디맨드로 맞춤형 검색 파이프라인을 조립합니다.
3검색 작업을 위한 기존의 다중 턴 도구 호출 인터페이스를 우회합니다.
4SDK 내에서 검색 스택 구성 요소를 원자적 프로그래밍 가능 프리미티브로 노출합니다.
5검색, 순위 지정, 필터링, fanouts 및 렌더링을 포함한 개별 검색 단계에 대한 직접적인 제어를 제공합니다.
6후보 목록 및 순위 신호와 같은 중간 상태에 대한 효율적인 접근을 제공합니다.
7에이전트가 실시간으로 맞춤형 검색 파이프라인을 설계하고 최적화할 수 있도록 합니다.
8검색 워크플로우에서 조건부 실행, 비동기 작업 및 병렬 처리를 지원합니다.

use cases

Search as Code (SaC)는 누가 사용해야 하나요?

Search as Code (SaC)는 주로 고급 AI 에이전트 개발 및 고도로 맞춤화되고 동적인 정보 검색이 필요한 시스템을 위해 설계되었습니다.

1**AI Agents:** 수백 또는 수천 건의 검색 작업이 필요한 복잡하고 개방형 작업을 위한 맞춤형 검색 파이프라인을 구축하기 위해.
2**Developers Building AI Systems:** AI 모델이 검색 스택을 직접 프로그래밍하고 제어하여 다중 턴 함수 호출 인터페이스를 우회할 수 있도록 하기 위해.
3**Researchers in AI:** 모델이 생성한 Python 코드를 통해 검색 작업을 조율하여 정보 검색에서 AI 에이전트의 효율성과 기능을 향상시키기 위해.

pricing

Search as Code (SaC) 가격 및 요금제

Search as Code (SaC)는 Freemium 모델로 운영됩니다. 무료 티어의 사용 제한 또는 프리미엄 기능에 대한 가격 책정에 대한 구체적인 세부 정보는 기반 아키텍처 자체에 대해 공개적으로 자세히 설명되어 있지 않지만, Perplexity의 더 넓은 제품 제공 범위에 통합되어 있습니다.

1Freemium: Perplexity의 Agent API 및 Computer 제품 내에서 잠재적인 사용 제한이 있는 핵심 기능에 대한 접근 또는 구매 가능한 프리미엄 기능.

competitors

Search as Code (SaC) vs 경쟁사

Perplexity의 Search as Code (SaC)는 미리 정의된 검색 결과를 단순히 소비하거나 기존 코드베이스를 검색하는 것이 아니라, AI 에이전트가 검색 프로세스 자체를 프로그래밍 방식으로 제어할 수 있도록 함으로써 차별화됩니다. 이러한 아키텍처적 변화는 기존 검색 API 및 AI 기반 코드 검색 도구와 비교하여 더 깊은 수준의 제어를 제공합니다.

Exa AI Search APIOn Stork Compare

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.

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.

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.

Brave Search APIOn Stork Compare

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.

❓

자주 묻는 질문

+Search as Code (SaC)란 무엇인가요?

+Search as Code (SaC)는 무료인가요?

Search as Code (SaC)는 Freemium 모델로 운영됩니다. 기반 아키텍처에 대한 구체적인 가격은 자세히 설명되어 있지 않지만, 그 기능은 Perplexity의 더 넓은 제품 제공 범위에 통합되어 있으며, 이는 일반적으로 핵심 기능에 대한 무료 접근과 고급 기능에 대한 잠재적인 프리미엄 티어 또는 사용량 기반 가격 책정을 포함합니다.

+Search as Code (SaC)의 주요 기능은 무엇인가요?

Search as Code (SaC)의 주요 기능은 AI 모델이 보안 샌드박스에서 Python 코드를 생성하고 실행할 수 있도록 하는 것, 온디맨드로 맞춤형 검색 파이프라인을 조립하는 것, 다중 턴 도구 호출 인터페이스를 우회하는 것, 검색 스택 구성 요소를 원자적 프로그래밍 가능 프리미티브로 노출하는 것, 그리고 검색, 순위 지정, 필터링과 같은 개별 검색 단계에 대한 직접적인 제어를 제공하는 것입니다.

+Search as Code (SaC)는 누가 사용해야 하나요?

Search as Code (SaC)는 복잡하고 개방형 작업을 위해 고도로 맞춤화되고 동적인 정보 검색이 필요한 AI 에이전트를 위한 것입니다. 또한 AI 모델이 검색 스택을 직접 프로그래밍하고 제어할 수 있도록 해야 하는 AI 시스템을 구축하는 개발자, 그리고 정보 검색에서 AI 에이전트의 효율성과 기능을 향상시키려는 연구자를 위한 것입니다.

+Search as Code (SaC)는 다른 대안들과 어떻게 비교되나요?

Search as Code (SaC)는 AI 에이전트가 코드를 생성하여 검색 프로세스를 프로그래밍 방식으로 제어할 수 있도록 함으로써 차별화되며, 검색 프리미티브에 대한 세분화된 제어를 제공합니다. 이는 기존 코드를 찾는 데 중점을 두는 기존 AI 기반 코드 검색 도구와 대조되며, Exa, Tavily, Firecrawl, Parallel AI Search와 같은 다른 검색 API와도 대조됩니다. 이들은 종종 더 주관적이거나 높은 수준의 검색 프리미티브를 제공하거나, 시맨틱 이해 또는 웹 스크래핑과 같은 특정 측면에 중점을 둡니다.

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