Computer i e-post, GPT-5.6 Terra og Luna, og Grok 4.6

Computer i e-post: send, videresend eller legg til Computer i en tråd via e-post

Send eller videresend en e-post til computer@perplexity.com for å starte en Computer-økt fra e-post. Computer leser trådteksten og svarer bare den verifiserte avsenderen i samme tråd ved hjelp av avsenderens eksisterende koblinger, tillatelser og minne. Støtte for «svar til alle» for bedrifter kommer snart. Tilgjengelig nå for alle Computer-brukere.

Prøv Computer i e-post for å:

• Deleger en ny oppgave: «Bygg en 5-årig DCF for TSMC og send den tilbake som en Excel-modell.»
• Arbeid fra en tråd: «Oppsummer denne kontrakten og utform et svar jeg kan bruke til å svare på de åpne spørsmålene deres.»
• Gjør et vedlegg om til et leveranseprodukt: «Rydd opp i den vedlagte CSV-filen for hovedbokføringen, rens dataene og send tilbake et formaterte regneark i firmaets format.»

Lær mer: Computer fungerer nå i e-post · Slik fungerer Computer i e-post

GPT-5.6 Terra og Luna: standarder for Computer-subagenter og planlagte automatiseringer

GPT-5.6 Terra er nå standardmodellen for Computer-subagenter og er tilgjengelig som en orkestratormodell, mens GPT-5.6 Luna er primærmodellen for planlagte automatiseringer. Bruk Terra til komplekst arbeid i flere trinn og Luna til gjentakende arbeidsflyter uten å velge en modell for hver kjøring.

Prøv GPT-5.6 Terra og Luna i Computer for å:

• Start komplekst subagentarbeid: «Bruk GPT-5.6 Terra til å undersøke de nyeste markedsskiftene og oppsummere konsekvensene.»
• Kjør gjentakende arbeid effektivt: «Overvåk disse konkurrentene hver ukedag og send meg en konsis oppsummering.»
• Koordiner en oppgave i flere trinn: «Bruk Terra som orkestrator og koordiner subagentene som trengs for å utarbeide dette lanseringsnotatet.»

Lær mer: GPT-5.6-modellreferanse

Grok 4.6: modelltilgang på tvers av Perplexity og Perplexity Computer

Grok 4.6 er tilgjengelig for alle Pro- og Max-abonnenter i Perplexity og Perplexity Computer. Grok 4.6 er bygget for langsiktig arbeid i flere trinn, og matcher Fables WANDR-poengsum på 0,496 til 7,58 USD per oppgave mot 20,30 USD, og leverer den samme ytelsen på benchmarks til 62,7 % lavere kostnad.

Prøv Grok 4.6 i Perplexity og Computer for å:

• Sammenlign alternativer: «Sammenlign deledende lønnsplattformer for et selskap med 200 ansatte, inkludert priser og integrasjoner.»
• Undersøk en beslutning: «Undersøk de nyeste politiske endringene i USA som påvirker dette markedet, og siter primærkildene.»
• Planlegg en oppgave: «Lag en lanseringsplan for dette prosjektet, med milepæler, eiere og risikoer.»

Lær mer: Grok 4.6 i agent-API-et · Modellorkestrering i Perplexity Computer

DeepSeek V4 Pro: US-hostet modelltilgang i Perplexity Computer

Velg DeepSeek V4 Pro i Perplexity Computer for krevende resonnering, koding og arbeid med lang kontekst, med modellinferens hostet i USA.

Prøv DeepSeek V4 Pro i Computer for å:

• Undersøk et marked: «Sammenlign de ledende lønnsplattformene for et selskap med 200 ansatte, inkludert priser og integrasjoner.»
• Gjennomgå en kodebase: «Gjennomgå denne lagringsplassens autentiseringsflyt, identifiser hullene med høyest risiko, og foreslå løsninger.»
• Forbered et beslutningsnotat: «Analyser disse leverandørforslagene og anbefal det beste alternativet for våre sikkerhets- og budsjettkrav.»

Lær mer: Tilgjengelighet og valg av Computer-modeller · Tilgang til Perplexity-hostede modeller med åpen vekt

Søk som kode: billigere og mer pålitelig forskning i Computer

Søk som kode-optimaliseringer rulles ut i Computer, og rutearbeid søker gjennom et helhetlig SDK-basert grensesnitt. To oppdateringspakker økte utførelsespåliteligheten fra 81,9 % til 92,6 %; virkelige arbeidsflyter viste også høyere brukertilfredshet til 8 % lavere kostnad per oppgave.

Prøv Søk som kode i Computer for å:

• Undersøk et marked: «Sammenlign de ledende lønnsplattformene for et selskap med 200 ansatte, inkludert priser, integrasjoner og ny kundeomtale.»
• Verifiser en påstand: «Finn primærkildene bak denne statistikken og fortell meg om bevisene støtter den.»
• Undersøk et emne: «Kartlegg de nyeste investeringene i KI-datasentre etter selskap og siter alle kilder.»

Lær mer: Tenker nytt om generering av søk som kode

Koblingsgodkjenninger: paus handlinger før de kjøres

Sett et koblingsverktøy til Spør alltid når du vil at Perplexity skal pause før det utfører handlinger. Godkjenn en enkelt handling, tillat verktøyet for resten av tråden, eller avvis det; gjentakende kjøringer arver tillatelser på trådnivå.

Prøv kontroller for koblingsgodkjenning for å:

• Gjennomgå kommunikasjon før den forlater kontoen din: «Utform kundeoppdateringen i Gmail, men spør alltid før du sender den.»
• Beskytt bedriftsposter: «Forbered den nye muligheten i Salesforce og vent på godkjenning før du oppretter den.»
• Kjør gjentakende arbeid med en stående tillatelse: «Samle ukens kalender- og CRM-aktivitet hver mandag, og legg ut oppsummeringen på Slack ved hjelp av godkjenningen jeg ga for denne tråden.»

Lær mer: Still inn Spør alltid for Microsoft 365-koblingsverktøy

Perplexity Search SDK: skriv, ranger og filtrer søkearbeidsflyter i Python

Python Search SDK lar agenter fordele søk, og deretter filtrere, fjerne duplikater og rangere resultater i kode. Installer den som pplx-srch-sdk for å bygge søkearbeidsflyter rundt din egen applikasjonslogikk.

Prøv Perplexity Search SDK for å:

• Installer SDK-en: Legg til pplx-srch-sdk i et Python-miljø og autentiser med din Perplexity API-nøkkel.
• Kjør parallelle søk: Fordel flere søk fra én arbeidsflyt, og samle deretter resultatene i kode.
• Form resultater i kode: Filtrer, fjern duplikater og ranger returnerte resultater før du sender dem til applikasjonen eller agenten din.

Lær mer: Oversikt over Perplexity Search SDK

Kimi K3: US-hostet tilgang i Perplexity Agent API

Bygg agentarbeidsflyter med Kimi K3 gjennom Perplexity Agent API. Modellen er hostet på US-baserte servere og er oppført i modellkatalogen for Agent API.

Prøv Kimi K3 i Agent API for å:

• Undersøk et marked: «Undersøk de nyeste endringene i dette markedet og returner et sitert notat.»
• Analyser et problem: «Sammenlign disse alternativene, forklar avveiningene, og anbefal en vei videre.»
• Planlegg et prosjekt: «Gjør dette målet om til en trinnvis utførelsesplan med milepæler og risikoer.»

Lær mer: Kimi K3 i modellkatalogen for Agent API

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning: modelltilgang i Agent API

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning er lagt til i modellkatalogen for Perplexity Agent API.

Prøv NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning for å:

• Håndter agentoppgaver: «Valider disse resultatene, flagg inkonsekvenser, og returner de neste handlingene.»
• Støtt subagenter: «Del denne arbeidsflyten inn i parallelle oppgaver og oppsummer funnene.»
• Kjør arbeid med høyt volum: «Behandle disse postene, klassifiser hver enkelt, og returner en strukturert rapport.»

Lær mer: NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning i modellkatalogen for Agent API

Perplexity API MCP Server: installer den som en agentutvidelse

Installer Perplexitys MCP-server direkte fra dens lagringsplass i klienter som støtter agentutvidelser 1.0.0. Gi agenten din nettsøk i sanntid, resonnering og forskning gjennom Perplexity API.

Prøv Perplexity API MCP Server som en agentutvidelse for å:

• Installer én gang: Legg til lagringsplassen som en agentutvidelse i en klient som støtter standarden.
• Konfigurer tilgang: Sett PERPLEXITY_API_KEY i klientens utvidelses- eller MCP-innstillinger.
• Bruk Perplexity-verktøy: Gi agenten din tilgang til nettsøk i sanntid, resonnering og forskning gjennom Perplexity API.

Lær mer: Installer Perplexity API MCP Server