Decisions API를 위한 웹 그라운딩

AI 의사결정 모델은 빠르고 비용 효율적이지만, 사용자가 보낸 내용과 학습 과정에서 배운 것만 알고 있습니다. 누군가가 여전히 회사의 CEO인지, 제품에 새 릴리스가 나왔는지처럼 변하는 사실에 관한 질문에 정확하게 답하려면 모델에 최신 정보가 필요합니다.

오늘부터 Perplexity의 Decisions API가 답변하기 전에 웹을 검색할 수 있습니다.

설정 하나("mode": "web_grounding")를 모든 Decisions API 요청에 추가하면 Perplexity Fast Search가 질문마다 쿼리를 하나씩 실행합니다. 결과는 근거로서 state에 추가되므로, 의사결정 모델은 지금 웹에 있는 정보를 반영한 확률을 반환합니다. state에는 텍스트를 입력하는 대신 URL을 지정해 모델이 특정 웹 페이지를 참조하도록 할 수도 있습니다.

현재 웹상의 사실에 의존하는 100개의 질문으로 구성된 공개 벤치마크 PWS-Decisions에서 정확도가 51%에서 86%로 상승했으며, 일반적인 응답 시간은 400ms 미만이었습니다.

의사결정 모델은 각 질문에 대한 답으로 숫자를 반환합니다. 사용자는 콘텐츠를 하나 이상의 질문과 함께 state(텍스트, JSON 또는 이미지)로 보냅니다. noul 질문(예 또는 아니요)의 경우 결과는 '예'일 확률입니다. choice 질문의 경우 결과는 사용자가 정의한 각 옵션에 대한 확률입니다. score 질문의 경우 결과는 루브릭의 각 수준에 대한 확률과 기대 점수입니다.

모델의 정보 출처는 두 가지입니다. 사용자가 보내는 state와 학습 과정에서 배운 것입니다. "이 리뷰가 결함을 보고하고 있나요?" 같은 질문에는 이것으로 충분합니다. 하지만 "이 사람이 아직 CEO인가요?"에 답하기에는 충분하지 않습니다. 학습 이후 답이 바뀌었을 수 있고, state에는 그런 내용이 전혀 없기 때문입니다. 웹 그라운딩은 세 번째 출처, 즉 요청 시점에 검색한 웹을 추가합니다. state는 URL일 수도 있으므로 사용자는 텍스트 대신 웹 페이지를 모델에 지정할 수 있습니다.

그라운딩은 모델 호출 전에 API 게이트웨이에서 실행됩니다. 게이트웨이는 요청에 포함된 각 질문에 대해 Fast Search 쿼리를 생성합니다. 쿼리는 병렬로 실행됩니다. 게이트웨이는 결과를 병합하고 중복 URL을 제거한 뒤, 제목, URL, 페이지 텍스트로 구성된 근거를 state에 추가합니다. state가 URL이면 검색 쿼리에 해당 URL이 포함되므로 페이지 자체가 근거로 반환되고, 모델은 그 텍스트를 바탕으로 답변합니다. 모델은 다른 Decisions API 요청과 동일하게 확률을 반환합니다. 검색이 실패하거나 시간 초과되면 모델은 반환된 근거만으로 답변합니다. 응답에는 search_results가 포함되므로 사용자는 모델이 본 내용을 확인할 수 있습니다. 사용자의 요청과 응답 형식은 그대로 유지됩니다. 달라지는 것은 모델이 답변할 때 활용하는 근거입니다.

328개의 참/거짓 주장을 동일한 의사결정 모델에 두 번, 즉 한 번은 웹 그라운딩을 사용해서, 한 번은 사용하지 않고 보냈습니다. 주장은 2026년 10월 뉴스와 위키백과의 희귀한 사실로 나뉘었으며, 각 참인 주장에는 세부 사항 하나만 다른 거짓 쌍이 있었습니다. state에는 어떤 근거도 제공하지 않았습니다.

웹 그라운딩을 사용하지 않았을 때 Decisions API는 주장의 56.4%에만 정답을 내놓아 추측과 비슷한 수준이었습니다. 웹 그라운딩을 사용하자 정답률이 97.3%로 높아졌고, 오류는 143개에서 9개로 줄었습니다. 대신 속도가 느려집니다. 지연 시간 중앙값은 139ms에서 366ms로, 95번째 백분위수 지연 시간은 514ms에서 742ms로 늘었습니다.

PWS-Decisions는 계정 자격 요건, 제품 기능, 정책 규칙, 빠르게 변하는 이벤트에 관한 폐쇄형 질문으로 구성된 공개 벤치마크입니다. 이 중 100개 질문이 공개되어 있으며, 참조 답변과의 정확한 일치 여부로 채점됩니다. 2026년 11월 4일에 Decisions API + Web Grounding(pplx-decider-v1.2)을 대상으로 이 질문들을 실행한 결과, 86개 질문에 정답을 맞혔습니다. 아래의 다른 결과는 벤치마크 제작자가 공개한 리더보드입니다. 이들이 발표한 Web Grounding 미사용 Decisions API의 결과 51%는 저희가 자체적으로 실행한 결과와 일치합니다.

100개의 공개 질문을 대상으로 당사 클라이언트에서 측정한 결과, Decisions API + Web Grounding 요청의 응답 시간은 중앙값 370ms, 95번째 백분위수 685ms였습니다. 벤치마크 작성자들은 2026년 10월 29일 자체 클라이언트에서 전체 300개 질문 세트로 측정한 결과, 자사 API의 응답 시간이 560ms와 710ms라고 보고했습니다. 공개된 리더보드와 비교하면 Decisions API + Web Grounding은 공개 세트 정확도가 가장 높으며 응답 시간 중앙값은 400ms 미만입니다.

웹 그라운딩을 활성화하면 데이터만으로는 답할 수 없는 질문, 즉 학습 이후 사실이 바뀌었고 웹에 새로운 정보가 게시된 경우의 질문에 답할 수 있습니다. 몇 가지 예:

최근 뉴스를 기준으로 고객사를 선별합니다. 전체 고객사 목록을 대상으로 "최근 90일 이내에 투자를 유치했나요?"를 확인합니다.
사용 중인 도구를 추적합니다. 정기적으로 "고정한 버전보다 최신인 안정 릴리스가 있나요?"를 검토합니다.
에이전트가 실행하기 전에 확인합니다. 예약하기 전에 "이 이벤트가 아직 진행되나요?"를 확인합니다.

각 답변은 개발자의 코드가 바로 활용할 수 있는 확률이며, 그 근거가 된 웹 출처가 함께 제공됩니다.

모든 Decisions API 요청에 "mode": "web_grounding"을 추가하세요. state에는 주장이나 기록 같은 텍스트 또는 URL을 사용할 수 있습니다.

웹을 기준으로 주장을 검증해 보세요:

bash

curl -X POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "pplx-decider-v1.2",
    "mode": "web_grounding",
    "state": "Claim: The James Webb Space Telescope launched in December 2021.",
    "questions": {
      "supported": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Is the claim true?"
      }
    }
  }'

응답에는 모델이 읽은 페이지인 search_results가 추가됩니다. 11월 4일에 이 요청은 0.99를 넘는 "예" 확률을 반환했으며, 첫 번째 결과는 NASA의 우주선 기록이었습니다.

페이지의 URL을 state로 전달하면 모델이 해당 페이지를 참조하도록 지정할 수 있습니다:

bash

curl -X POST https://api.perplexity.ai/v1/decisions \
  -H "Authorization: Bearer $PERPLEXITY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "pplx-decider-v1.2",
    "mode": "web_grounding",
    "state": "https://pypi.org/project/requests/",
    "questions": {
      "newer_stable_release": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Has this package published a stable release newer than 2.31.0 as of today?"
      }
    }
  }'

Perplexity Python 라이브러리에서는 요청 본문에 mode를 전달하세요:

python

from perplexity import Perplexity

client = Perplexity()

response = client.decisions.create(
    model="pplx-decider-v1.2",
    state="Claim: The James Webb Space Telescope launched in December 2021.",
    questions={"supported": {"type": "noul", "instructions": "Is the claim true?"}},
    extra_body={"mode": "web_grounding"},
)

print(response.answers["supported"].noul)

완료된 검색 1건당 입력 토큰 비용과 별도로 $0.001의 비용이 발생합니다. 검색 근거는 입력 토큰에 포함됩니다. Web Grounding을 사용하는 요청에는 최대 100개의 질문을 포함할 수 있습니다.

웹 그라운딩 문서를 살펴보며 시작해 보세요.

의사결정 모델의 작동 방식

웹 그라운딩의 작동 방식

웹 그라운딩 테스트

PWS-Decisions

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