Perplexity AI in italiano: cos’è, come funziona e quanto costa nel 2026

«Funziona in italiano?» è la prima domanda di chi arriva su Perplexity. La risposta breve è sì: puoi scrivere in italiano e ricevere risposte in italiano, anche quando le fonti che il sistema legge sono in inglese. Basta un’impostazione per renderlo il comportamento predefinito.

La domanda più interessante viene dopo: quando conviene davvero aprirlo al posto di Google, quanto costa oggi e che cosa cambia per un’azienda che usa la ricerca AI ogni giorno.

In questa guida trovi:

• Come impostare l’italiano come lingua di risposta, e che cosa resta in inglese
• Che cos’è un motore di risposta e come recupera le informazioni
• Quattro casi concreti in cui batte Google — e quattro in cui non lo batte
• Cinque abitudini che migliorano le risposte, e come si leggono le citazioni senza perdere un’ora
• Piani e prezzi aggiornati al 2026, con il conto del tempo che fa risparmiare davvero
• Le novità del 2026: Comet gratuito, Computer, Model Council, Finance
• Privacy e dati: cosa verificare prima di portarlo dentro un’azienda
• Come si usa in azienda, fra API per agenti e ricerca sui dati interni
• La migrazione da chiudere entro il 27 settembre 2026, per chi ha integrazioni in produzione

In questo articolo scoprirai:

• Sì, si usa in italiano: ecco come si imposta
• Che cos’è: un motore di risposta, non un chatbot
• Quattro casi in cui conviene aprirlo al posto di Google
• Come ottenere risposte migliori: cinque abitudini che funzionano
• Quanto costa nel 2026: piani e prezzi

Sì, si usa in italiano: ecco come si imposta

Il comportamento predefinito è semplice: se scrivi la domanda in italiano, la risposta arriva in italiano. Il sistema però continua a cercare nella lingua in cui esiste il materiale migliore, quindi capita spesso di ricevere una sintesi in italiano costruita su documenti inglesi, con le citazioni che puntano all’originale.

Se non vuoi dipendere dalla lingua della singola domanda, puoi fissarla una volta per tutte nelle impostazioni del profilo.

Impostare la lingua di risposta preferita

1. Apri le Impostazioni del tuo account e vai alla sezione Profilo.
2. Scorri fino alla voce «Lingua di risposta preferita».
3. Seleziona Italiano dal menu a tendina: da quel momento le risposte arrivano in italiano anche se poni la domanda in un’altra lingua.
4. Nella stessa sezione puoi indicare chi sei e di cosa ti occupi: è il contesto che il sistema riusa per calibrare tono e livello di dettaglio.

Anche il centro assistenza ufficiale in italiano documenta questa impostazione, il che aiuta quando devi risolvere un problema di account o di fatturazione.

Cosa resta comunque in inglese

Tre cose non cambiano lingua e conviene saperlo prima:

• Le fonti citate. Su temi tecnici, scientifici o finanziari la maggior parte dei documenti è in inglese: la sintesi è in italiano, il link che apri no.
• Parte della documentazione e delle novità di prodotto, che escono prima in inglese: il changelog ufficiale è pubblicato solo in inglese.
• I nomi delle funzioni (Comet, Labs, Spaces, Deep Research), che restano invariati nell’interfaccia italiana.

Per una ricerca in italiano su un tema locale — normativa, bandi, cronaca — vale la pena scrivere la domanda in italiano: orienta il recupero verso fonti italiane, che altrimenti rischiano di restare fuori.

Che cos’è: un motore di risposta, non un chatbot

Perplexity AI è un motore di risposta conversazionale: invece di restituire un elenco di link, cerca sul web in tempo reale, incrocia le fonti e scrive una risposta con citazioni numerate cliccabili. La differenza con un assistente generalista è tutta lì: ogni affermazione dovrebbe essere riconducibile a un documento che puoi aprire e controllare. È così che l’azienda presenta il prodotto sul sito ufficiale.

La promessa non è «ti do un link», ma «ti do una risposta e ti mostro da dove viene». È il motivo per cui ha attecchito fra ricercatori, giornalisti, analisti e consulenti prima che nel pubblico generalista.

Chi c’è dietro e a che punto è oggi

La società nasce a San Francisco nel 2022 da quattro ricercatori con background in machine learning e sistemi distribuiti — Aravind Srinivas (ex OpenAI e DeepMind), Denis Yarats (ex Meta AI), Johnny Ho (ex Quora) e Andy Konwinski (co-fondatore di Databricks) — e viene lanciata a dicembre dello stesso anno, quasi in contemporanea con ChatGPT.

Fra gli investitori figurano Jeff Bezos e NVIDIA (Reuters, 2024). Sulla dimensione attuale conviene essere onesti: l’azienda non pubblica dati ufficiali di utenti, e le stime di settore che circolano nel 2026 — nell’ordine delle decine di milioni di utenti attivi mensili e di una valutazione sopra i 20 miliardi di dollari — non sono confermate dalla società. Il dato più solido è di prodotto, non di finanza: nel febbraio 2026 Perplexity ha annunciato l’abbandono definitivo della pubblicità, scegliendo di vivere di abbonamenti ed enterprise per non contaminare le risposte con contenuti sponsorizzati.

Il nome dell’azienda è circolato a lungo fra i possibili obiettivi di acquisizione di Apple; alla fine Apple ha scelto Gemini per il nuovo Siri, ma quella trattativa mancata resta il segnale più chiaro di quanto valga oggi un motore di ricerca AI indipendente.

Come recupera le informazioni

Il meccanismo è a due fasi: prima il sistema recupera e filtra documenti dal web, poi un modello linguistico li sintetizza e aggancia ogni passaggio alla sua fonte. È lo schema del retrieval-augmented generation, quello che riduce le allucinazioni rispetto a un modello che risponde solo con ciò che ha in memoria.

Se vuoi capire come funziona il RAG che c’è sotto, è il concetto che spiega sia la forza sia il limite di questo strumento: la risposta vale quanto valgono i documenti che è riuscito a trovare.

Il modello proprietario si chiama Sonar ed è ottimizzato per la ricerca; gli abbonati possono però scegliere i modelli di punta di OpenAI, Anthropic e Google direttamente dall’interfaccia — nel 2026 il menu del piano Pro include fra gli altri GPT-5 e Claude Opus 4.6. Il listino dei modelli cambia più volte l’anno: la lista aggiornata dei modelli inclusi negli abbonamenti sta sempre nel centro assistenza ufficiale.

Quattro casi in cui conviene aprirlo al posto di Google

La domanda giusta non è quale strumento sia «migliore», ma quale ti fa arrivare prima a una risposta che puoi difendere. Questi sono i quattro casi in cui la differenza si vede davvero.

1. Quando la risposta sta in cinque pagine diverse

«Come sono cambiati gli obblighi di rendicontazione per le PMI negli ultimi due anni?» è una domanda che su Google costa dieci schede aperte e mezz’ora di lettura. Qui ottieni una sintesi ordinata con i riferimenti accanto a ogni passaggio, e la mezz’ora la spendi solo sulle due fonti che contano davvero.

Il vantaggio cresce con la complessità: per una domanda a risposta secca (l’altezza di una montagna, l’orario di un negozio) il motore tradizionale resta più veloce.

2. Quando devi verificare un dato prima di citarlo

Se stai per mettere un numero in una slide o in un articolo, la citazione numerata accanto alla frase è la funzione che ti salva: apri la fonte, controlli l’anno e il metodo, e scopri in trenta secondi se quel dato regge o se è la copia di una copia.

È il caso d’uso in cui uno strumento generalista senza citazioni native è più rischioso: ti dà una cifra plausibile senza dirti da dove arriva.

3. Quando il materiale è in inglese ma tu ragioni in italiano

Documentazione tecnica, paper, filing societari, report di settore: quasi tutto nasce in inglese. Chiedendo in italiano ottieni la sintesi nella tua lingua e i link agli originali, senza il passaggio intermedio del traduttore — e senza perdere la possibilità di controllare la formulazione esatta sulla fonte.

Per un professionista italiano che lavora su fonti anglofone è, nella pratica quotidiana, il risparmio di tempo più consistente.

4. Quando la ricerca è di mercato o finanziaria

La sezione Finance mette insieme quotazioni, grafici, trimestrali e giudizi degli analisti, e nel 2026 ha aggiunto i collegamenti diretti ai documenti depositati presso la SEC, aperti alla pagina in cui compare la voce che stai leggendo. Puoi chiedere in linguaggio naturale che cosa è successo a un titolo o a un settore e ricevere una risposta ancorata ai numeri.

Vale lo stesso per l’analisi competitiva: monitorare cosa hanno annunciato tre concorrenti nell’ultimo trimestre è un lavoro che qui si fa in una query.

E i quattro casi in cui Google resta meglio

• Ricerche locali: orari, indirizzi, recensioni, indicazioni stradali. Le mappe e le schede attività non hanno equivalenti.
• Query navigazionali: se sai già quale sito vuoi aprire, la sintesi è un passaggio in più.
• Acquisti con prezzi e disponibilità in tempo reale sul mercato italiano, dove il comparatore tradizionale è ancora più affidabile.
• Quando ti serve la fonte primaria integrale e non la sua sintesi: un testo di legge o un contratto si legge per intero, non riassunto.

Come ottenere risposte migliori: cinque abitudini che funzionano

Uno strumento di ricerca restituisce quanto gli dai. La distanza fra una risposta generica — quella che ti fa dire «lo sapevo già» — e una risposta utilizzabile sta quasi sempre nella formulazione della domanda e nel modo in cui tratti le fonti che ti tornano indietro. Sono abitudini che si imparano in una settimana e che poi non si perdono più.

Come si scrive una domanda che merita una risposta buona

Metti il perimetro dentro la domanda. Periodo, paese, tipo di fonte accettata. «Obblighi di fatturazione elettronica per i forfettari, aggiornati al 2026, con riferimento ai documenti dell’Agenzia delle Entrate» produce un risultato di un altro ordine rispetto a «fattura elettronica forfettari». Il perimetro non serve a essere pedanti: serve a dire al sistema quali documenti scartare.

Una domanda alla volta. Tre domande impacchettate in un unico messaggio producono tre mezze risposte, e la più importante delle tre finisce quasi sempre schiacciata in una riga.

La seconda domanda è quella che vale. La prima risposta è materiale grezzo: il valore arriva dai rilanci — «da dove viene esattamente questo numero», «questa regola vale anche per chi ha meno di dieci dipendenti», «qual è la data di pubblicazione della fonte più recente che hai usato».

Chiedi il disaccordo, non la conferma. «Quali sono le obiezioni più solide a questa tesi?» è la domanda che protegge dagli errori, perché costringe il recupero a cercare documenti che contraddicono la prima risposta invece di rinforzarla.

Come si leggono le citazioni senza perderci un’ora

Aprirle tutte è impossibile e inutile. Si aprono quelle agganciate a numeri, date e affermazioni che finiranno in un documento firmato da te: sono il 20% delle citazioni e contengono il 100% del rischio.

Su ciascuna guardi tre cose, nell’ordine: chi pubblica, quando, e se il dato è primario o ripreso da qualcun altro. Il terzo controllo è quello che salta più spesso e che costa di più, perché esiste un effetto di riciclo ben noto a chi fa ricerca: quattro fonti apparentemente indipendenti che citano tutte lo stesso comunicato stampa non sono quattro conferme, sono una sola.

Un segnale d’allarme facile da riconoscere: se le fonti proposte hanno tutte la stessa data e lo stesso registro — cinque articoli di testate tecnologiche pubblicati nello stesso pomeriggio — non stai leggendo un consenso, stai leggendo la propagazione di un annuncio. In quel caso la fonte da aprire è quella che gli altri stanno citando.

Quanto costa nel 2026: piani e prezzi

Il listino è in dollari e si articola su un piano gratuito, due abbonamenti individuali, una tariffa agevolata per il mondo della formazione e un’offerta per le aziende. Per i clienti italiani si aggiunge l’IVA, e l’importo effettivo in euro dipende dal cambio del giorno.

Quale piano conviene davvero

Il gratuito basta a capire se lo strumento fa per te e regge l’uso occasionale. Il Pro è la scelta naturale di chi lo apre ogni giorno per lavoro: venti dollari al mese sono meno di un’ora fatturata, e il ritorno arriva dalla scelta del modello e dalle ricerche approfondite senza contatore. Pagandolo annualmente il conto scende a poco meno di 17 dollari al mese, e se studi o insegni la tariffa agevolata dimezza la spesa.

Il Max ha senso in due situazioni sole: uso intensivo tutto il giorno, oppure necessità di flussi automatizzati e di funzioni sperimentali appena escono. Per un utilizzo individuale medio, dieci volte il prezzo del Pro non si giustifica.

Prima di sottoscrivere, verifica il listino sul sito ufficiale: nel 2026 è cambiato più di una volta, soprattutto sul perimetro delle funzioni incluse nel Pro.

Quanto tempo fa risparmiare davvero: il conto da fare prima di abbonarsi

Non esiste un dato ufficiale sul tempo risparmiato, e diffidare delle percentuali che circolano è sano: dipendono troppo dal tipo di lavoro. Il conto però si può fare con i propri numeri, e vale più di qualunque media di settore. Quello che segue è un esempio dichiaratamente ipotetico, costruito per mostrare il metodo — i valori sono da sostituire con i tuoi.

Prendi un consulente che fa sei ricerche strutturate a settimana: temi che richiedono di leggere più fonti e produrre una sintesi difendibile. Prima, ogni ricerca costa in media otto schede aperte e trentacinque minuti fra lettura e riscrittura. Con un motore di risposta la raccolta scende a una decina di minuti, ma — ed è la parte che quasi nessuno mette nel conto — si aggiungono otto minuti di verifica delle citazioni. Totale: diciotto minuti contro trentacinque.

Diciassette minuti a ricerca, sei ricerche a settimana, fanno circa un’ora e quaranta a settimana e sette ore al mese. Con una tariffa di cinquanta euro l’ora, il valore recuperato è nell’ordine dei 350 euro contro un abbonamento da venti dollari più IVA: il pareggio arriva entro la prima ricerca del mese. La formula, se la vuoi riusare, è semplice: (minuti prima − minuti dopo − minuti di verifica) × ricerche al mese × costo orario.

Il conto va però rifatto al contrario per chi non fa ricerca di mestiere. Due o tre domande a settimana per curiosità professionale non giustificano nessun abbonamento: il piano gratuito copre esattamente quel profilo. E c’è una voce che non si può togliere dal calcolo senza barare: i minuti di verifica. Chi li azzera non sta risparmiando tempo, sta spostando il rischio più avanti, dove costa molto di più.

Le novità del 2026

Se conoscevi lo strumento del 2024, oggi trovi un prodotto diverso: non più solo una casella di ricerca, ma un insieme di ambienti di lavoro. Queste sono le quattro novità che cambiano l’uso quotidiano, tutte tracciate negli annunci ufficiali dell’azienda.

Comet non è più a pagamento

Il browser Comet nasce nel 2025 come funzione riservata al piano più costoso ed è oggi scaricabile gratuitamente su Windows, macOS, Android e iOS. Integra un assistente che legge le pagine aperte, le riassume, compila moduli e porta a termine sequenze di operazioni al posto tuo.

Nel marzo 2026 è arrivata una versione enterprise con controlli di sicurezza pensati per settori regolamentati. L’abbonamento Comet Plus, a parte, sblocca i contenuti degli editori partner.

Computer, Projects e la memoria di lavoro

Computer è l’ambiente agentico esteso nel 2026 agli abbonati Pro: esegue compiti in più passaggi, si collega ad altri strumenti aziendali e mantiene il contesto fra una sessione e l’altra grazie a una memoria che si costruisce sui tuoi file, connettori e decisioni passate.

Accanto sono arrivati i Projects, pensati per lavori lunghi e condivisi, evoluzione naturale degli Spaces per i team che ricercano sullo stesso brief.

Model Council: più modelli sulla stessa domanda

Dal luglio 2026 puoi far rispondere alla stessa domanda da due a otto modelli diversi, di fornitori diversi, e ricevere un unico report che mostra dove concordano e dove divergono. È il modo più onesto di trattare una risposta AI: quando tre modelli su cinque dissentono, quella è un’area su cui non puoi appoggiarti senza verificare.

La funzione consuma crediti a consumo, quindi si usa sulle domande che contano, non su tutte.

Deep Research e Labs producono documenti

Deep Research esegue in autonomia decine di ricerche e restituisce un report strutturato con citazioni; Labs trasforma un prompt in artefatti veri — presentazioni, fogli di calcolo, dashboard, piccole applicazioni web. Nel 2026 i due si sono avvicinati: la ricerca approfondita può consegnare direttamente il deliverable, non solo il testo.

Resta una regola di mestiere: il report va letto e verificato prima di girarlo a un cliente. Lo strumento accelera la raccolta, non si assume la responsabilità.

Rispetto a ChatGPT, Claude e Gemini

La differenza non è la potenza del modello — spesso è lo stesso — ma cosa il prodotto ottimizza. Qui l’ottimizzazione è la tracciabilità della fonte.

• vs ChatGPT: più versatile per scrittura, codice e creatività, ed è quello che le persone aprono anche per usi personali — al punto che c’è chi lo usa come interlocutore emotivo. Per la ricerca fattuale con citazioni verificabili, però, la differenza gioca a favore del motore di risposta.
• vs Claude AI: imbattibile sull’analisi di documenti lunghi che gli carichi tu; meno adatto quando la risposta deve venire dal web di oggi.
• vs Google e AI Mode: Google resta superiore su locale, navigazionale e copertura dell’indice; le sintesi generative però mostrano meno chiaramente da dove viene ogni affermazione.
• vs Gemini: vince se lavori dentro Workspace; perde in indipendenza, perché non ti lascia scegliere il modello di un altro fornitore.

Il tratto distintivo è proprio questo: la modularità. Poter cambiare modello a seconda della domanda, e dal 2026 farne rispondere più d’uno insieme, è una libertà che gli assistenti legati a un solo laboratorio non offrono.

I limiti da conoscere prima di adottarlo

• Vale quanto le sue fonti. Se il web su quel tema è povero o sbagliato, la risposta lo sarà: la citazione dice da dove viene un dato, non che sia vero.
• Non è uno strumento di scrittura lunga né di lavoro creativo: per quello esistono assistenti migliori.
• Niente banche dati accademiche a pagamento nella versione standard: paywall, archivi giuridici e full-text scientifici restano fuori.
• Copertura italiana disomogenea: su normativa locale e cronaca territoriale le fonti indicizzate sono meno dense che in inglese.
• Le citazioni vanno aperte. Capita che un riferimento sostenga solo in parte la frase a cui è agganciato: sul dato che finisce in un documento ufficiale, il controllo alla fonte non è facoltativo.

Privacy e dati: cosa verificare prima di portarlo in azienda

La domanda che arriva sempre, appena lo strumento entra in un contesto professionale, è dove finiscono le domande che gli fai. Vale la pena distinguere tre livelli, perché le garanzie non sono le stesse.

Il piano individuale è un servizio consumer. Va trattato come tale: quello che non scriveresti in una mail a un fornitore esterno non si incolla in una casella di ricerca pubblica. Nomi di clienti, dati personali di terzi, numeri non ancora comunicati al mercato, codice proprietario, bozze contrattuali — nessuna di queste cose ha motivo di finire lì dentro, indipendentemente da quanto siano rassicuranti le condizioni d’uso del momento.

Il piano Enterprise è quello che aggiunge SSO, gestione centralizzata degli account e controlli sulla conservazione dei dati, come descritto nella pagina ufficiale dedicata alle aziende. È il livello in cui esiste un interlocutore contrattuale: se il tuo responsabile della protezione dei dati deve firmare qualcosa, l’abbonamento da venti dollari non gliela dà.

Sul fronte GDPR contano due cose sole, e sono entrambe questioni contrattuali: chi è il titolare del trattamento e dove risiedono i dati. Parliamo di una società statunitense, quindi il trasferimento extra-UE e l’accordo sul trattamento vanno regolati per iscritto, non dedotti da una pagina di supporto. Qui una nota di onestà è dovuta: non abbiamo verificato riga per riga le condizioni di ogni piano, e cambiano più volte l’anno. Nelle impostazioni dell’account esiste una sezione dedicata all’uso dei dati per il miglioramento del servizio: va guardata alla fonte, oggi, non su un articolo scritto sei mesi fa — questo compreso.

In azienda: API, agenti e ricerca sui dati interni

Per un’impresa la ricerca AI è due cose distinte: uno strumento che i colleghi usano dal browser, e un componente che gli sviluppatori integrano nei processi. La seconda strada passa dalle API.

Cosa cambia con l’Agent API

Nel 2026 la piattaforma API di Perplexity per agenti ha sostituito l’endpoint di ricerca come interfaccia principale: non più solo «fai una query e ricevi una risposta con le fonti», ma strumenti nativi per costruire agenti AI che cercano, ragionano e agiscono in sequenza.

C’è una data da segnare: secondo la documentazione ufficiale sui modelli, il vecchio Sonar Chat Completions è supportato fino al 27 settembre 2026. La finestra è ormai stretta: chi ha integrazioni in produzione su quell’endpoint deve avere la migrazione già pianificata, non ancora da decidere.

I modelli disponibili via API restano quattro — ricerca base, ricerca avanzata, ragionamento e ricerca approfondita — con citazioni strutturate in ogni risposta e compatibilità con il formato OpenAI, che rende l’integrazione meno costosa del previsto.

Cosa NON risolve un motore di risposta pubblico

Un motore che cerca sul web pubblico non sa nulla del tuo listino, dei tuoi contratti, dei ticket di assistenza o delle procedure interne. Per quelle domande — che in azienda sono la maggioranza — serve un sistema che interroghi le fonti interne verificate, con il controllo su chi può vedere cosa.

È un progetto di ordine di grandezza diverso da un abbonamento da venti dollari: quanto costa implementare un agente AI in azienda dipende da connettori, volumi di documenti e requisiti di sicurezza, non dal numero di postazioni.

Migrare dall’endpoint Sonar: cosa fare entro il 27 settembre 2026

Se non hai integrazioni via API, questa sezione non ti riguarda: la scadenza tocca il codice, non l’abbonamento. Se invece hai qualcosa in produzione che chiama Sonar Chat Completions, la documentazione per sviluppatori è il punto di partenza, e restano pochi mesi. Cinque passi, nell’ordine in cui conviene affrontarli.

1. Inventario prima di tutto. Quante chiamate, da quali servizi, con quale modello e con quale volume mensile. È mezza giornata di lavoro e cambia completamente la stima di quello che viene dopo: spesso si scopre che l’endpoint è chiamato da due script dimenticati oltre che dal servizio principale.
2. Separa i casi meccanici da quelli architetturali. Chi usa lo schema «domanda dentro, risposta con fonti fuori» ha una migrazione quasi meccanica. Chi ha costruito un proprio orchestratore sopra Sonar deve invece decidere cosa delegare all’Agent API e cosa continuare a controllare in casa: è una scelta di architettura, non un cambio di URL.
3. La compatibilità con il formato OpenAI riduce il costo, non lo azzera. Cambiano la struttura delle citazioni restituite e la semantica dei parametri di ricerca: i test che verificano la forma dell’output vanno riscritti, non solo rieseguiti.
4. Rimisura i costi su un campione reale. Una fatturazione a passi agentici non è proporzionale a una fatturazione per query: stimare per analogia è il modo più veloce per trovarsi una sorpresa in fattura al primo mese pieno.
5. Doppio binario per due settimane. Far girare vecchia e nuova integrazione in parallelo sulle stesse domande, e confrontare le risposte, è l’unico modo per accorgersi di una regressione prima che se ne accorga un cliente.

Il rischio vero non è tecnico, è di calendario: una dismissione annunciata con mesi di anticipo tende a essere ricordata la settimana prima, quando il team è occupato da altro e non resta margine per il doppio binario.

Perplexity, ricerca interna e visibilità: cosa cambia per chi pubblica

Il confine è netto e conviene averlo chiaro prima di scegliere lo strumento: un motore di risposta pubblico risponde sul mondo, un agente aziendale risponde sulla tua azienda. Sono due problemi diversi, e nessuno dei due strumenti risolve bene quello dell’altro.

È il perimetro di Mimír AI Agent: agnostico rispetto al modello come Perplexity, ma con la ricerca ancorata ai documenti aziendali e la protezione dei dati come requisito, non come opzione. Chi valuta le due strade in parallelo di solito scopre che non sono alternative, ma livelli diversi dello stesso stack informativo.

C’è poi il rovescio della medaglia, per chi pubblica contenuti: quando le persone leggono risposte sintetiche invece di aprire dieci schede, essere citati dai motori di risposta diventa un obiettivo distinto dal posizionamento classico. Il click non è più l’unica unità di misura: comparire come fonte in una sintesi vale, per il brand, quanto una posizione in prima pagina.

Fonti

• Perplexity — sito ufficiale
• Perplexity Enterprise — pagina ufficiale per le aziende
• Perplexity Docs — documentazione ufficiale per sviluppatori
• Perplexity Docs — modelli disponibili e fine supporto Sonar Chat Completions (27 settembre 2026)
• Perplexity — changelog ufficiale delle novità di prodotto
• Centro assistenza (italiano) — impostazioni del profilo e lingua di risposta
• Centro assistenza — modelli inclusi negli abbonamenti
• Perplexity Blog — annunci ufficiali
• Comet — pagina ufficiale del browser
• Tom’s Guide — l’abbandono della pubblicità (febbraio 2026)
• Reuters — Bezos e NVIDIA investono in Perplexity (2024)