核心用法
Perplexity Deep Search 是一个基于 Perplexity API 的命令行搜索工具，提供三种递进式搜索深度，通过统一入口 search.sh 脚本调用，支持多语言、时间过滤和域名限定。
三档模式设计：
- search（默认）：
sonar-pro模型，适合快速事实查询、新闻摘要、当前事件，单次成本约 $0.01 - reason：
sonar-reasoning-pro模型，用于复杂分析、多步骤推理、技术对比，单次成本约 $0.02 - research：
sonar-deep-research模型，生成深度报告、市场分析、文献综述，单次成本约 $0.40
关键特性：
- 所有结果附带来源引用（citations），提升可信度
- 支持
--recency时间过滤（小时/天/周/月）和--domains域名白名单 --json原生输出便于程序化处理- 仅需
PERPLEXITY_API_KEY环境变量即可运行
显著优点
1. 成本分层透明：明确的三档定价策略，用户可按需求精准控制预算
2. 引用溯源机制：区别于纯生成式AI，Perplexity 强制返回信息来源，降低幻觉风险
3. 实时信息获取：基于网络搜索而非固定知识库，适合追踪快速变化的领域（科技、政策、市场）
4. 轻量化部署：仅依赖 curl 和 jq，无重型运行时，适合 CI/CD 和自动化工作流
潜在缺点与局限性
- API 依赖风险：服务可用性完全绑定 Perplexity 商业平台，存在单点故障
- 成本陷阱：research 模式单次 $0.40，高频调用易失控；文档未提及速率限制或预算上限机制
- 输出可控性弱：无法自定义模型温度、token 上限或系统提示词，高级调优受限
- 隐私隐患：所有查询经第三方 API 处理，敏感领域（法律、医疗）需谨慎
适合人群
- 开发者/研究员：需程序化获取带引用的实时信息
- 内容创作者：快速生成有来源依据的专题素材
- 企业分析师：market research 模式的轻度自动化替代方案
常规风险
- API 密钥泄露：明文环境变量管理，建议配合密钥管理服务
- 引用质量参差：Perplexity 的 source grounding 不保证来源权威性，需人工复核
- 成本预估偏差：research 模式内部触发多轮搜索，实际成本可能高于标价