Perplexityの「Tokenmaxxing Model Council」が複数のボット視点を提供

AI検索企業Perplexityは火曜日、5ヵ月前に開始した「Model Council」機能をクラウドベースのプラットフォームComputerに拡張し、ユーザーがマルチモデルクエリを構成する方法を増やした。Model Councilの背後にあるアイデアは、「単一の問題に対してトップモデルのボードを構築できるようにする」ことだ。委員会に割り当てられプロンプトを与えられたモデルは、問題に独立して取り組み、その結論がどこで一致し、どこで分かれるかを説明する統合レポートを作成する。

Perplexityの広報責任者Jesse Dwyer氏によると、Model Councilはオーケストレーターモデルに並列サブエージェントを起動するよう指示するスキルとして機能し、各サブエージェントは完全なエージェントとして問題に独立して取り組む。「すべての視点が終了するまで待機バリアが保持され、ユーザーが選択したモデルが『議長』として機能します」とDwyer氏は電子メールで述べた。「すべての視点の出力を読み、それらを統合し、モデルがどこで一致し、どこで分岐するかを明示的に示します。」

2月に当初リリースされたとき、Model CouncilはPerplexity上で利用可能な3つのモデルに限定され、ユーザーの選択肢はなかった。クエリを送信すると、その時点で利用可能なモデルから合成モデルが回答を作成するだけだった。ComputerへのModel Council追加により、ユーザーは2～8つのモデルをAIアドバイザリーボードとして選択できるようになり、オプションはOpenAI、Anthropic、Googleなどの最先端ラボからGLMやKimiなどのオープンウェイトモデルまで多岐にわたる。分析の深さもカスタマイズ可能で、合成モデルがレポートを作成するだけでなく、Computerは「その統合をレポート、ボードデッキ、その他の作業可能なアセットに変換する」ことができる。

Computerは、モデルオーケストレーション層のウェブインターフェースである。Perplexityは改良・拡張されたModel Councilが、「判断、トレードオフ、リスク評価など、単一の正解がない状況」を含む曖昧な質問に理想的であると説明している。モデル間の対話により「コンセンサスと対立がどこにあるかが示される」からだ。「コンセンサスは人々に前進する自信を与えます」と同社は述べている。「ギャップはどこをより深く掘り下げるべきかを示します。」

Model Councilには、法的質問、財務照会、企業意思決定、ビジネス成長モデリング、さらにはエンジニアリングなど、多くの使用例が意図されている。Computerに追加されたことで、ユーザーは回答を「研ぎ澄ます」ために追加の詳細を求めたり、より強力な結果を得るために具体的なフォローアップ質問をしたりできるようになった。Perplexityはまた、ユーザーが委員会に信頼レベルを尋ね、さまざまなモデルが集合的な回答についてどう考えているかを確認することを推奨している。「不一致はしばしば異なる前提から生じるため、各モデルにその結論の背後にある前提を述べるよう依頼してください。」

もちろん、これには代償が伴う。Model Councilへのアクセスは以前はエンタープライズ層（Proは月額34ドル/席、Maxは月額271ドル）および個人Max（月額200ドル）の顧客に限定されていた。Computerへの拡張により、個人のMaxおよびPro（月額20ドル）ユーザー、およびエンタープライズ層のユーザーも利用可能になった。しかし、改革されたModel Councilのコストはそれだけではない。Computerは使用量ベースの課金に依存しているからだ。Proユーザーは初回4,000ボーナスクレジット、Maxユーザーは35,000クレジットと毎月10,000クレジットの更新を受け取る。エンタープライズProは8,000ボーナスクレジットと席あたり月500クレジット、エンタープライズMaxは45,000ボーナスプールと席あたり月15,000クレジットを獲得する。

Perplexityによると、100 Computerクレジットは1ドルに相当する。「軽い」タスク（文書の要約とポイント抽出など）は100～350クレジットを消費する。「重い」タスク（ピッチデッキなどの作業可能なアセット作成）は最大2,275クレジットを消費する可能性がある。Computerクレジットは製品レベルで機能し、生のAIトークン使用量に直接マッピングされないため、Model Councilセッションで何クレジット消費されるかは不明で、Perplexityも具体的な数字は明らかにしなかった。言い換えれば、前述の曖昧な問題について委員会の意見を聞きたい場合、コストがかかる可能性がある。AIトークンは非常に高価になり得るからだ。「クエリの複雑さは、特定のモデル選択よりもトークン使用量に影響します」とDwyer氏は説明した。「Computerでの単純なクエリは1セント未満のコストで済みますが、複雑なタスクはより高くなります。」