Skip to content
Stork.AIstork.ai
AI ИнструментDead Man Walking

Обзор Search as Code (SaC)

Новая архитектура поиска для AI агентов, которая генерирует код на Python для прямого составления поисковых примитивов, минуя многоэтапные вызовы инструментов.

shipped 2 июн. 2026 г.aifreemium
Читать полный обзор↓
Посетить Search as Code (SaC)↗
aiproduct-hunt
Search as Code (SaC) - AI tool for search code. Professional illustration showing core functionality and features.
1Позволяет AI моделям генерировать и выполнять код на Python в безопасной песочнице для извлечения информации по запросу.
2Обходит традиционные многоэтапные интерфейсы вызова функций для поисковых операций, повышая эффективность.
3Интегрирован в продукты Perplexity Agent API и Perplexity Computer по состоянию на июнь 2026 года.
4Предоставляет компоненты поискового стека как атомарные программируемые примитивы в рамках 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
</>Embed "Featured on Stork" Badge▼
Badge previewBadge preview light
<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>
[![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

Что такое Search as Code (SaC)?

Search as Code (SaC) — это новый инструмент архитектуры поиска, разработанный Perplexity AI, который позволяет AI агентам и разработчикам программно управлять поисковыми операциями. Он позволяет моделям генерировать и выполнять код на Python в безопасной песочнице, собирая индивидуальные конвейеры извлечения информации по запросу и минуя традиционные многоэтапные интерфейсы вызова инструментов. Эта архитектура преобразует взаимодействие AI моделей с поиском, предоставляя компоненты поискового стека в виде программируемых примитивов в рамках SDK, что обеспечивает высоконастраиваемое и эффективное извлечение информации, адаптированное для сложных, многоэтапных задач. SaC разработан для AI агентов, которым необходимо выполнять сложные, открытые задачи в течение длительных периодов, потенциально включающих сотни или тысячи операций извлечения, позволяя им определять и реализовывать высокоспецифичные стратегии поиска непосредственно в своих системах.

quick facts

Краткие факты

АтрибутЗначение
РазработчикPerplexity AI
Бизнес-модельFreemium
ЦенообразованиеFreemium
ПлатформыAPI
Доступен APIДа
Интегрированные продуктыPerplexity Agent API, Perplexity Computer

features

Ключевые особенности Search as Code (SaC)

Search as Code (SaC) предоставляет набор возможностей, разработанных для обеспечения AI агентам детального контроля над процессами извлечения информации, выходя за рамки монолитных поисковых сервисов.

  • 1Позволяет моделям генерировать и выполнять код на Python в безопасной песочнице.
  • 2Собирает индивидуальные конвейеры извлечения информации по запросу на основе требований задачи.
  • 3Обходит традиционные многоэтапные интерфейсы вызова инструментов для поисковых операций.
  • 4Предоставляет компоненты поискового стека как атомарные программируемые примитивы в рамках SDK.
  • 5Обеспечивает прямой контроль над отдельными этапами поиска, включая извлечение, ранжирование, фильтрацию, разветвления и рендеринг.
  • 6Предлагает эффективный доступ к промежуточному состоянию, такому как списки кандидатов и сигналы ранжирования.
  • 7Позволяет агентам проектировать и оптимизировать индивидуальные поисковые конвейеры в процессе выполнения.
  • 8Поддерживает условное выполнение, асинхронные операции и параллелизм в поисковых рабочих процессах.

use cases

Кому следует использовать Search as Code (SaC)?

Search as Code (SaC) в первую очередь предназначен для разработки продвинутых AI агентов и систем, требующих высоконастраиваемого и динамического извлечения информации.

  • 1**AI Агенты:** Для построения индивидуальных конвейеров извлечения информации для сложных, открытых задач, требующих сотен или тысяч операций извлечения.
  • 2**Разработчики AI Систем:** Для предоставления AI моделям возможности напрямую программировать и контролировать поисковый стек, минуя многоэтапные интерфейсы вызова функций.
  • 3**Исследователи в области AI:** Для организации поисковых операций посредством сгенерированного моделью кода на Python с целью повышения эффективности и возможностей AI агентов в извлечении информации.

pricing

Цены и планы Search as Code (SaC)

Search as Code (SaC) работает по модели freemium. Конкретные детали относительно лимитов использования для бесплатного уровня или ценообразования для премиум-функций не раскрываются публично для самой базовой архитектуры, но она интегрирована в более широкие продуктовые предложения Perplexity.

  • 1Freemium: Доступ к основным функциям с потенциальными ограничениями использования или премиум-функциями, доступными для покупки в продуктах Perplexity Agent API и Perplexity Computer.

competitors

Search as Code (SaC) против конкурентов

Search as Code (SaC) от Perplexity отличается тем, что позволяет AI агентам программно контролировать сам процесс поиска, а не просто потреблять предопределенные результаты поиска или искать в существующих кодовых базах. Этот архитектурный сдвиг обеспечивает более глубокий уровень контроля по сравнению с традиционными поисковыми API и инструментами поиска кода на базе AI.

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.

❓

Часто задаваемые вопросы

+Что такое Search as Code (SaC)?

Search as Code (SaC) — это новый инструмент архитектуры поиска, разработанный Perplexity AI, который позволяет AI агентам и разработчикам программно управлять поисковыми операциями. Он позволяет моделям генерировать и выполнять код на Python в безопасной песочнице, собирая индивидуальные конвейеры извлечения информации по запросу и минуя традиционные многоэтапные интерфейсы вызова инструментов.

+Является ли Search as Code (SaC) бесплатным?

Search as Code (SaC) работает по модели freemium. Хотя конкретные цены для базовой архитектуры не детализированы, ее функциональные возможности интегрированы в более широкие продуктовые предложения Perplexity, которые обычно включают бесплатный доступ к основным функциям с потенциальными премиум-уровнями или ценообразованием на основе использования для расширенных возможностей.

+Каковы основные особенности Search as Code (SaC)?

Ключевые особенности Search as Code (SaC) включают возможность AI моделям генерировать и выполнять код на Python в безопасной песочнице, сборку индивидуальных конвейеров извлечения информации по запросу, обход многоэтапных интерфейсов вызова инструментов, предоставление компонентов поискового стека в виде атомарных программируемых примитивов и обеспечение прямого контроля над отдельными этапами поиска, такими как извлечение, ранжирование и фильтрация.

+Кому следует использовать Search as Code (SaC)?

Search as Code (SaC) предназначен для AI агентов, которым требуется высоконастраиваемое и динамическое извлечение информации для сложных, открытых задач. Он также предназначен для разработчиков, создающих AI системы, которым необходимо предоставить AI моделям возможность напрямую программировать и контролировать поисковый стек, а также для исследователей, стремящихся повысить эффективность и возможности AI агентов в извлечении информации.

+Как Search as Code (SaC) сравнивается с альтернативами?

Search as Code (SaC) отличается тем, что позволяет AI агентам программно контролировать процесс поиска посредством генерации кода, предлагая детальный контроль над поисковыми примитивами. Это контрастирует с традиционными инструментами поиска кода на базе AI, которые фокусируются на поиске существующего кода, а также с другими поисковыми API, такими как Exa, Tavily, Firecrawl и Parallel AI Search, которые часто предоставляют более предвзятые или высокоуровневые поисковые примитивы, или фокусируются на конкретных аспектах, таких как семантическое понимание или веб-скрапинг.

For builders

This page is doing a job for someone else’s tool.

AI agents read it. Buyers find it. Backlinks accrue. Your tool can have one too — live in 24 hours, indexed by Claude, ChatGPT, and Perplexity, queryable via MCP.

List your toolWhat you get