Perplexity 把「搜尋」與「問答」合而為一：輸入問題後，它即時檢索網頁、呼叫大型語言模型，直接生成一段附來源引用的回答，而不是丟給你十條連結自行點閱。官方將其定位為「答案引擎」（answer engine），口號是 "Where Knowledge Begins"，並強調每個回答都附上可查證的來源。它由前 OpenAI 研究員 Aravind Srinivas 等四人於 2022 年創立，是目前 AI 搜尋產品中規模最大、爭議也最多的代表之一。收錄它的原因很直接：當你想快速掌握陌生主題、又需要能核對出處的答案時，它是當前最常被提及的選項之一。

站點速覽

  • 網址：https://www.perplexity.ai/
  • 類型：AI 答案引擎／對話式搜尋
  • 費用：基本功能免費；Pro 訂閱 20 美元／月或 200 美元／年；Max 訂閱 200 美元／月；API 按用量計費（價格截至 2026-08-31，詳見下文）
  • 註冊要求：不註冊即可使用基本搜尋（據 Bloomberg 報導）；註冊後才能保存紀錄並跨裝置同步
  • 平台：網頁版、iOS、Android、Chrome 擴充功能，另有獨立 AI 瀏覽器 Comet
  • 介面語言：iOS 版提供含繁體中文、簡體中文在內的 51 種介面語言（據 App Store 頁面，截至 2026-08-31）

站點背景

Perplexity AI, Inc. 於 2022 年 8 月由 Aravind Srinivas、Denis Yarats、Johnny Ho 與 Andy Konwinski 四人創立，總部位於舊金山，創辦團隊成員曾任職於 OpenAI、Google DeepMind 等研究機構。核心產品於 2022 年 12 月 7 日公開上線，其後陸續推出 iOS（2023 年 4 月）與 Android 應用。以上沿革見 Wikipedia 條目及其引用的 TechCrunch、Forbes 報導。

規模方面有兩個可參考的數據點：執行長 Aravind Srinivas 在 2025 年 6 月的 Bloomberg 科技峰會上表示，公司於 2025 年 5 月處理了 7.8 億次查詢（公司自述口徑，未經獨立審計）；2025 年 9 月，公司完成估值 200 億美元的融資（Reuters 報導）。2025 年 7 月，公司發表以 Chromium 為基礎的 AI 瀏覽器 Comet，同年 10 月起開放免費下載。

Apple App Store 中的 Perplexity 頁面：上方為官方應用圖示、名稱與「Ask. Research. Trusted Answers」標語，下方為官方展示截圖，呈現問答介面、來源引用與應用連接等能力

核心能力：直接給出附引用的答案

Perplexity 的基本流程是「提問—檢索—生成—引用」：送出問題後，系統即時搜尋網頁，以大型語言模型把多個來源整理成連貫的回答，並在句末標註編號引用，點擊即可跳回原始網頁。回答之後可以繼續追問，對話脈絡會保留在同一個 Thread 中。

在此之上，功能分為幾個層次（名稱以官方為準）：

  • Pro Search 與 Deep Research：針對複雜問題的引導式深度檢索；Deep Research 會進行多輪搜尋，產生篇幅更長的研究報告。
  • 檔案與空間：支援上傳 PDF、試算表等檔案，與網頁內容一併檢索；Spaces／Library 用於整理過往的研究。
  • 模型選擇：付費用戶可在 OpenAI、Anthropic、Google 等廠商的模型之間切換，也可使用 Perplexity 自研的 Sonar 系列模型。
  • 語音與助理：行動版支援語音提問；Android 版提供可跨應用執行操作的 Assistant。
  • Discover：按主題瀏覽資訊的公開內容流。

需要說明的是，上述功能邊界隨版本調整頻繁，免費帳戶各項能力的具體額度官方並未長期固定，本文不予列舉。

訂閱方案與開發者 API

截至 2026-08-31，個人用戶的價格體系為：基本功能免費；Pro 每月 20 美元（年付 200 美元），包含更強的模型選擇、更多 Deep Research 額度與檔案上傳等；Max 每月 200 美元，面向高頻用戶，提供 Labs 不限量、最新模型優先使用權等（Max 方案於 2025 年 7 月推出）。上述價格與 App Store 應用程式內購買列表一致。此外還有面向團隊的 Enterprise 方案。

面向開發者，Perplexity 提供獨立的 API 平台（docs.perplexity.ai）：直接回傳答案的 Agent API、回傳原始搜尋結果的 Search API（5 美元／千次請求）、託管開源模型的 Router API，以及 Embeddings API；Sonar 模型按 token 計費（例如 sonar 模型輸入為 1 美元／百萬 token，詳見官方定價頁）。API 與網頁版訂閱是兩套獨立的計費體系。

Perplexity API Platform 官方文件首頁，左側為 Router API、Agent API 等文件導覽，內文展示 Python 呼叫範例

隱私與資料蒐集

Perplexity 的隱私聲明（最近更新於 2026 年 7 月 2 日）載明：註冊帳戶、送出的查詢、上傳的文件與付費資訊都會被蒐集，另有透過 Cookie、裝置與伺服器日誌自動蒐集的資料。App Store 隱私標籤顯示，購買紀錄、位置、識別碼、使用資料與診斷資訊會連結到用戶身分。聲明同時指出，企業版與 API 產品的資料處理由單獨條款涵蓋。如果你會把敏感問題或內部文件交給搜尋工具，這一點值得留意。

版權爭議與爬蟲行為

在使用 Perplexity 之前，有必要知道它是當前與內容出版方衝突最多的 AI 公司之一。據 Wikipedia 條目彙整：2024 年 6 月，Forbes 公開指責其改寫付費報導卻未充分署名；同月 Wired 的調查稱其使用未公開的 IP 與偽裝的 User-Agent 抓取已聲明禁止抓取的網站；此後《紐約時報》發出停止侵權通知，道瓊斯與《紐約郵報》提起訴訟，BBC、讀賣新聞、朝日新聞、日經新聞與 Reddit 也先後在 2025 年採取法律行動。

2025 年 8 月，Cloudflare 發表調查報告，稱在封鎖其公開聲明的爬蟲後，仍觀察到 Perplexity 改用偽裝成一般瀏覽器的未聲明爬蟲繼續抓取，並據此將其移出「已驗證機器人」名單；Perplexity 否認相關指控。作為回應爭議的一環，公司於 2024 年 7 月推出出版商分成計畫，與 Time、Fortune、Der Spiegel 等媒體分享廣告收入。這些爭議不影響一般用戶使用產品，但關係到其內容來源的長期可持續性。

適用場景

  • 快速建立對陌生主題的整體認知：直接給出結構化概述與出處，省去逐條點開搜尋結果的時間。
  • 需要核對來源的事實性查詢：每個論斷附引用，方便回溯原文驗證——這一點比純聊天機器人更適合研究型問題。
  • 時效性強的問題：即時檢索網頁，比受訓練截止日期限制的離線模型更適合查新聞、價格、賽程等資訊。
  • 多語言提問：介面覆蓋含中文在內的數十種語言，適合跨語言檢索。

局限

  • 答案仍可能出錯。有引用不等於結論正確，它可能誤讀來源、過度概括或引用不相關的網頁；關鍵資訊應點開引用原文核實。
  • 免費版的邊界不清晰且經常調整。Pro Search、Deep Research、檔案上傳、模型選擇等能力都向付費檔傾斜，免費額度以官方當時說明為準。
  • 面對付費牆內容時能力受限：它無法繞過各網站的付費牆，答案品質受公開可抓取內容的限制。
  • 隱私代價：查詢內容會被蒐集並可能用於改進服務，不適合輸入敏感或機密資訊。
  • 版權爭議未決：多起訴訟與爬蟲爭議仍在進行中，其內容取得方式未來可能被迫調整。
  • 中文支援以介面語言為主：介面提供繁／簡中文，但中文回答品質與中文來源覆蓋深度未經驗證，不應預設等同於英文體驗。

同類參考

  • ChatGPT／Gemini：通用聊天機器人，同樣提供連網搜尋，但產品重心在對話與生成，而非檢索引用。
  • Google AI Mode：搜尋引擎原生的 AI 答案，覆蓋面與來源生態更完整。
  • Kagi：付費無廣告搜尋引擎，AI 摘要只是附加能力，定位更接近傳統搜尋。

參考資料