一年前要寫這篇，結論很簡單：搜尋用 Perplexity，其他用 ChatGPT。Perplexity 在搜尋深度跟來源標註是完勝。
2026 年要重寫，故事變了。ChatGPT 內建的 Web Search 進步很多，日常搜尋、快速查證、release / pricing 找資料這些場景已經追上甚至超車 Perplexity；Perplexity 真正還領先的是 Deep Research mode（學術 paper、多源引用、密集 citation）。
先給結論：日常搜尋 / 寫作 / 整合多功能 → ChatGPT 已是合理 default。深度研究 / 學術文獻 / 要密集引用來源 → Perplexity 的 Deep Research mode 仍領先。只要選一個的話，多數人選 ChatGPT。
日常搜尋：ChatGPT 已追上甚至贏
問「過去 N 天某產品 release 了什麼」、「某政策最新版本是什麼」、「某 AI 工具現在價格多少」這種短時效查證，ChatGPT 的 Web Search 命中率比 Perplexity Pro Search 還高。
實際對比過幾種任務：問新發布的功能 / 模型版本 / 政府公告，ChatGPT 通常一次就抓到正確 source；Perplexity Pro Search 偶爾會漏掉新 release（特別是 Sonar 2 chat default mode），要再追問一次。
ChatGPT 的 citation 在這類短查證已經夠用：每段答案末尾會附 source link，點進去能對得上。Perplexity 的 [1][2][3] 編號標註雖然更精細，但對「我只想知道答案是什麼」的場景，差別感受不大。
深度研究：Perplexity Deep Research 仍領先
要做正式 research，特別是學術 paper recall 跟密集引用，Perplexity 的 Deep Research mode（注意：是側邊欄獨立的「Deep research」按鈕，不是 Pro Search 也不是 Sonar 2 chat）還是 elite。
實測場景：找特定領域的學術論文、做產業 landscape scan、需要 50-100 個 source 的 cross-reference research，Perplexity Deep Research 出來的報告結構、citation 密度、source traceability 都是同級難敵。
ChatGPT 也有 Deep Research（Plus 以上）。實際體驗：narrative framework 強、會主動標 unverified；但搜尋深度跟 source 結構化程度不如 Perplexity DR。
簡單分流：
- academic paper / 找文獻 → Perplexity Deep Research
- decision tree / framework / 開放式大問題 → ChatGPT Deep Research
- 混合場景 / 高 stakes → 兩家都跑，cross-check
來源標註：差距縮小了
這曾經是 Perplexity 最大優勢，現在沒那麼絕對。
Perplexity 的逐段編號標註在「找一句話的出處」場景仍然最快。寫文章引用具體數據、要快速 verify 某句話來源，[1][2][3] 點開就到。
ChatGPT 的 source link 雖然主要在答案末尾，但 2026 年的版本會在每個段落順便提及 source（「根據 X 報導」），點進去也能 verify。差別比一年前小很多。
對「不需要追到原始出處」的快速查證，兩家都夠用。對「正式引用、要逐句 verify」的 research，Perplexity 的標註方式仍是首選。
ChatGPT 的整合性 — 無爭議的勝點
ChatGPT 不只是搜尋，是「什麼都能做」。
搜完直接接續對話：搜到資料後可以說「整理成表格」、「根據這些資訊幫我寫一段分析」、「翻成英文」。Perplexity 的搜尋結果偏獨立輸出，要進一步處理得複製到別處。
發想 / 寫作 / 程式碼 / 圖片生成：這些 Perplexity 做不了或做得很基礎，ChatGPT 都是強項。要看 ChatGPT 跟其他模型在寫作上的差異，可以看 Claude vs ChatGPT。
不用切換工具：本來就在 ChatGPT 工作，順手問一個需要搜尋的問題，它幫你搜，不用另開 Perplexity。這種「不打斷工作流」的方便性是真實的。
Perplexity 的雷：Best mode 別當預設
這是 2026 年才浮上來的問題。Perplexity 的 model dropdown 有個「Best」選項，會自動 routing 給它認為最適合的 model。聽起來方便，實際上這個 mode 出來的回答常會混入幻覺：真的 entity ID 配上假的 metadata 或假的 URL binding。
預設請用 Sonar 2 chat 當保守 baseline；要做 research 切側邊欄獨立的「Deep research」按鈕；不要用 Best 當日常 default。
附帶說明：要派 Deep Research 是按側邊欄獨立的「Deep research」按鈕，不是在 model dropdown 選某個 model。容易搞混的點是 Perplexity 的訂閱 plan 叫「Perplexity Pro」，但 model dropdown 內的選項是 Sonar 2 / Best / GPT-5.4 等等，兩件事不一樣。
價格與方案
| Perplexity | ChatGPT | |
|---|---|---|
| 免費版搜尋 | Pro Search 有限額度（次數官方會調整） | 搜尋功能跟著 ChatGPT 免費版 |
| 付費版 | Pro US$20/月、Max 更高 | Go US$8 / Plus US$20 / Pro US$200 |
| Deep Research | Pro tier 即有（額度配額制） | Plus 以上可用（Pro tier 額度更多） |
| 來源標註 | 逐段編號，學術 / 密集引用首選 | 段落內順帶提，末尾附 link |
| 整合多功能 | 搜尋為主 | 寫作 / 圖片 / 程式碼全包 |
Perplexity Pro 跟 ChatGPT Plus 都是 US$20。ChatGPT 2026 年多了 Go 方案（US$8/月），但 Go 的搜尋體驗跟免費版差不多，真正有感的搜尋升級要到 Plus。
怎麼選
按使用情境決定：
只想要一個多功能 AI 助手 → ChatGPT。日常搜尋夠用、寫作 / 圖片 / 程式碼一站全包。
搜尋是日常重度需求 + 偶爾深度研究 → ChatGPT 為主，需要正式 research 時臨時用 Perplexity 免費版的 Deep Research（額度有限但可用）。
深度研究 / 學術 paper / 密集引用是常態 → 兩家都訂。ChatGPT Plus + Perplexity Pro 加起來約 NT$1,300/月，重度使用者覺得合理。
只想試試 → 先免費版兩家都用一陣子，看哪邊符合你的搜尋習慣再決定要不要付費。
實務上很多人 2026 年的路徑是這樣：本來訂 Perplexity Pro 為主，後來發現 ChatGPT 內建搜尋已夠用，改回 ChatGPT Plus 為主，需要 academic 才偶爾開 Perplexity 免費版。
詳細的 Perplexity 功能介紹看 Perplexity 完整教學；ChatGPT 完整功能看 ChatGPT 完整教學。
小企鵝的經驗
一年前我寫過 Perplexity 在搜尋上是首選，當時是真的。2026 年用了一輪比較下來，日常搜尋我已經改回以 ChatGPT 為主：找新 release、查 pricing、查證 fact、寫文章前的快速 background scan，ChatGPT 一次就到位的命中率比 Perplexity Pro Search 高。
Perplexity 我留著做兩件事：(1) 找學術 paper、跑 Deep Research 報告，特別是要密集 citation 的場景；(2) 偶爾做 cross-check — 同一個問題雙邊問，避免單一模型的盲點。Perplexity 的 Best mode 我已經不用了，hallucination 的比例真的太高。
中文搜尋的限制兩家其實都有，要查台灣本地內容（法規 / 新聞 / 店家）還是要回 Google。但這方面 ChatGPT 跟 Perplexity 差距不大，不會是選哪家的決定因素。
本文僅供參考，不構成任何投資或消費建議。
常見問題
Q: Perplexity 跟 ChatGPT 最大的差別是什麼？
兩個都能搜，但路線不同。ChatGPT 是通用 AI 助手，搜尋是內建功能，2026 年已大幅進步。Perplexity 專做搜尋，有獨立的 Deep Research mode，在學術與深度研究場景仍領先。日常搜尋 ChatGPT 命中率已經追上，整合性也比較好。
Q: 只能選一個的話選哪個？
多數人選 ChatGPT。日常搜尋夠用、寫作 / 圖片 / 程式碼一站全包，整合性是 Perplexity 比不上的。除非你的主要場景就是 academic paper recall 或密集引用 research，那才選 Perplexity。
Q: 兩個都訂的話一個月多少？
Perplexity Pro 約 US$20/月，ChatGPT Plus 約 US$20/月，加起來大概 NT$1,300 左右。重度搜尋使用者覺得這個價格合理，但 2026 年的趨勢是只訂 ChatGPT Plus 也夠用，需要 Deep Research 時臨時開 Perplexity 免費版。
Q: Perplexity 的 Deep Research 跟 ChatGPT 的 Deep Research 一樣嗎？
走的路線不同。Perplexity Deep Research 是「academic 文獻 + 密集引用」最強，會搜 50-100 個 source、結構化報告、source traceability 完整。ChatGPT Deep Research 偏「narrative framework + 開放式大問題」，會主動標 unverified，但搜尋深度跟 source 結構化程度不如 Perplexity DR。
Q: 中文搜尋哪個比較好？
兩家差距 2026 年都縮小了。台灣本地內容（法規 / 新聞 / 店家）兩邊都不是強項，還是要回 Google。中文世界的脈絡 ChatGPT 略勝一些，但這不會是選哪家的決定因素。
整理：Penna｜小企鵝 Penchan