Asana logró reducir 76 veces el coste de su agente de navegador con inteligencia artificial en pruebas internas, tras corregir cómo reutilizaba los datos y migrar al modelo GPT-6.1 Sol de OpenAI, según explicaron ambas compañías.
Puntos clave:
- El agente optimizado de Asana costó de media 0,47 dólares por ejecución con GPT-6.1 Sol, frente a un mínimo de 36,21 dólares con un modelo competidor.
- Solo los cambios en el flujo de trabajo redujeron los costes 29 veces antes de cambiar de modelo.
- Las cifras proceden de una prueba muy acotada y no han sido auditadas de forma independiente.
Prueba con Asana StackAI
OpenAI publicó los resultados en un caso de estudio el 9 de octubre, un día después de que los ingenieros de Asana difundieran el análisis de 144 ejecuciones en el que se basa.
Las pruebas se centraron en un agente de navegador integrado en StackAI, la plataforma de automatización adquirida por Asana, que navega por sitios web, rellena formularios y recopila información sin necesidad de código. En cada ejecución se le pedía extraer datos de 32 libros.
Con un modelo rival, la configuración original en producción costaba al menos 36,21 dólares y tardaba un mínimo de 22,5 minutos por ejecución, ya que algunas se quedaban a medias al alcanzar el límite de pasos. La versión optimizada con GPT-6.1 Sol costó de media 0,47 dólares y rondó los cuatro minutos, y todas las ejecuciones devolvieron la respuesta correcta.
GPT-6 Astra de OpenAI, trabajando dentro de la herramienta de programación Codex, detectó que el agente reenviaba en casi cada llamada todo su historial creciente de texto de páginas y capturas de pantalla, pagando el coste íntegro una y otra vez. Astra probó entonces correcciones que almacenaban en caché ese historial, permitían acumular hasta 20 capturas antes de reducir de nuevo a una y cuadruplicaban el límite de historial. Con GPT-6.1 Sol, el 89% de la entrada pasó a venir de la caché.
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Frank Hidalgo y la factura de la IA
Frank Hidalgo, director de tecnología de StackAI, explicó que el estudio le habría llevado entre uno y dos meses de trabajo manual, pero se completó en aproximadamente una semana. El coste había limitado qué modelos podía ofrecer Asana a sus clientes para este tipo de tareas, añadió, y un agente más ligero le permite ahora proponer un modelo más rápido reduciendo a la vez los costes operativos.
Un análisis de la firma de enrutamiento de IA OrcaRouter sostiene que la mayor parte del ahorro procede de arreglar el flujo de trabajo, no del cambio de modelo.
Las mismas modificaciones abarataron 29 veces los costes con el modelo competidor. GPT-6.1 Sol añadió una reducción adicional de 2,6 veces manteniendo el mismo precio de lista, una brecha que el análisis atribuye a la eficiencia del modelo a la hora de aprovechar la caché.
Ningún tercero independiente ha auditado estas cifras.
No es el primer resultado público de Asana con Codex. El 7 de agosto, sus ingenieros explicaron que agentes basados en Codex migraron las pruebas de front‑end de la compañía desde una biblioteca obsoleta en unas dos semanas, una tarea que estimaban que les llevaría unos cinco años adicionales. La factura rondó los 12.000 dólares.
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