80 điểm: Search API của Perplexity dẫn đầu bảng xếp hạng Artificial Analysis

Search API của Perplexity vừa đạt 80 điểm và đứng đầu bảng xếp hạng Search API Index do Artificial Analysis công bố. Kết quả này cho thấy tầng tìm kiếm - nơi các AI agent thu thập dữ liệu tham chiếu từ web - đang trở thành một lĩnh vực cạnh tranh riêng biệt, tách khỏi năng lực của bản thân mô hình AI.

Theo Artificial Analysis công bố ngày 27, trong bảng xếp hạng Search API tính đến thời điểm đó, Perplexity Search medium đạt 80 điểm. Trong khi đó, Perplexity Search high đạt 79 điểm và Perplexity Search low đạt 77 điểm.

Trong số các dịch vụ cạnh tranh, Parallel Search advanced và Brave Search LLM context cùng đạt 75 điểm. Exa Search auto theo sau với 74 điểm.

Chỉ số này được tính bằng cách gộp điểm số DeepSearchQA, BrowseComp và AA-Omniscience với trọng số ngang nhau. Artificial Analysis cho biết họ giữ nguyên mô hình ứng viên GPT-5.6 Luna medium và cùng một hệ khung Stirrup, chỉ thay đổi nhà cung cấp Search API để so sánh.

Mức điểm chuẩn khi chỉ dùng riêng mô hình, không có Search API, là 33 điểm. Perplexity Search medium cao hơn mức nền này tới 47 điểm, nhưng khoảng cách với vị trí thứ hai chỉ là 5 điểm.

Bình luận: điểm đáng chú ý của kết quả này không nằm ở việc Perplexity bỏ xa đối thủ, mà ở việc Search API đã nâng hiệu suất của AI agent lên bao nhiêu. Khả năng tìm đúng dữ liệu gốc để chuyển cho mô hình đang nổi lên như một biến số riêng, quyết định chất lượng câu trả lời.

Search API không phải công cụ tự viết câu trả lời thay người dùng. Tài liệu chính thức của Perplexity mô tả Search API là một endpoint trả về kết quả tìm kiếm web đã được xếp hạng theo thời gian thực, dưới dạng dữ liệu có cấu trúc.

Tham số max_results của API này nhận giá trị từ 1 đến 20, mặc định là 10. Giá sử dụng là 5 USD (khoảng 130.000 đồng) cho mỗi 1.000 yêu cầu. Một yêu cầu POST /search thành công, dù chứa tối đa 5 truy vấn, vẫn chỉ được tính là 1 đơn vị tính phí.

Tuy nhiên, giới hạn xử lý được tính khác với đơn vị tính phí. Tài liệu của Perplexity nêu rõ Search API áp dụng giới hạn 50 query unit mỗi giây, với mức burst cũng là 50 query unit. Một yêu cầu chứa nhiều truy vấn có thể chỉ tính là 1 đơn vị tính phí, nhưng khi tính giới hạn tốc độ, mỗi truy vấn trong mảng đó đều được tính riêng thành 1 query unit.

Trong tài liệu công bố ngày 25 tháng 9 năm 2025, đội ngũ nghiên cứu của Perplexity cho biết hạ tầng tìm kiếm của công ty xử lý 200 triệu truy vấn mỗi ngày. Cũng trong tài liệu này, độ trễ trung vị theo đánh giá nội bộ được ghi nhận ở mức 358 mili giây.

Dù vậy, chỉ số của Artificial Analysis và đánh giá nội bộ của Perplexity không phải cùng một bài kiểm tra. Artificial Analysis sử dụng DeepSearchQA, BrowseComp và AA-Omniscience, còn đội ngũ Perplexity dùng SimpleQA, FRAMES, BrowseComp và HLE. Vì vậy, khó có thể gộp hai kết quả này thành một kết luận duy nhất.

Phản ứng từ giới phát triển hiện chưa thống nhất. Trong đợt kiểm tra ngày 23, All Them APIs đánh giá Search API của Perplexity vượt qua toàn bộ 9 lượt thử tìm kiếm và trả về nguồn quan trọng ở vị trí đầu tiên.

Ngược lại, cộng đồng người dùng Perplexity cũng ghi nhận các báo cáo lỗi cho thấy tài liệu, SDK và cách triển khai thực tế không khớp nhau. Các trường hợp được nêu gồm sự bất nhất khi vận hành của search_recency_filter, return_images, return_snippets và user_location_filter. Đây là lời nhắc rằng dù chỉ số hiệu suất cao, khi đưa vào ứng dụng thực tế vẫn cần kiểm tra lại tài liệu, cách triển khai và hoạt động của từng bộ lọc.

Các đối thủ cũng nhập cuộc so sánh bằng yếu tố giá và tốc độ. Trong bài so sánh đăng ngày 19, Parallel xếp Search API của Perplexity vào nhóm "raw retrieval endpoint", đồng thời cho rằng các chế độ fast và turbo của chính mình có mức giá thấp hơn.

Quyết định triển khai thực tế không chỉ dừng ở một chỉ số chất lượng duy nhất. Chi phí, độ trễ, độ sâu của kết quả trả về, độ ổn định của bộ lọc và giới hạn tốc độ đều là những yếu tố cần xem xét cùng lúc. Ý nghĩa lớn nhất của bảng xếp hạng lần này là hạ tầng tìm kiếm dành cho AI agent đang bắt đầu cạnh tranh như một nhóm sản phẩm độc lập.

TokenPost trước đó cũng đã đưa tin về việc Artificial Analysis cải tổ chỉ số đánh giá agent lập trình. Vì các benchmark luôn gắn với điều kiện đánh giá cụ thể, mức độ hữu dụng thực tế của Search API Perplexity sẽ phụ thuộc vào việc từng môi trường phát triển tự kiểm tra xem tài liệu, cách triển khai và giới hạn tốc độ có khớp với nhau hay không.