Asana ha logrado reducir 76 veces el coste de su agente de navegador con IA en pruebas internas, tras corregir cómo reutilizaba los datos y migrar al modelo GPT-6.1 Sol de OpenAI, según explican ambas compañías.
Claves:
- El agente optimizado de Asana tuvo un coste medio de 0,47 dólares por ejecución con GPT-6.1 Sol, frente a al menos 36,21 dólares con un modelo rival.
- Solo los cambios en el flujo de trabajo recortaron los costes 29 veces antes de cambiar de modelo.
- Las cifras proceden de una prueba muy acotada y no han sido auditadas por terceros.
Prueba de Asana con StackAI
OpenAI publicó los resultados el 9 de octubre en un estudio de caso, un día después de que los ingenieros de Asana difundieran el análisis de 144 ejecuciones en el que se basa.
Las pruebas se realizaron sobre un agente de navegador integrado en StackAI, la plataforma de automatización que Asana adquirió y que permite navegar por sitios web, rellenar formularios y recopilar información sin escribir código. En cada ejecución se le pedía reunir datos de 32 libros.
Con un modelo rival, la configuración original en producción costaba como mínimo 36,21 dólares y tardaba al menos 22,5 minutos por ejecución, ya que algunas se quedaban bloqueadas en un límite de pasos antes de terminar. La versión optimizada con GPT-6.1 Sol se quedó en una media de 0,47 dólares y unos cuatro minutos por ejecución, y todas 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 siempre el precio completo. Astra probó después correcciones que almacenaban en caché ese historial, permitían acumular hasta 20 capturas antes de reducir de nuevo a una y multiplicaban por cuatro el límite de historial. Con GPT-6.1 Sol, el 89% de los datos de entrada pasó a salir de la caché.
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Frank Hidalgo y la factura
Frank Hidalgo, director de tecnología de StackAI, afirma que este tipo de investigación le habría llevado entre uno y dos meses a mano, pero con estas herramientas se cerró en aproximadamente una semana. El coste había limitado hasta ahora qué modelos podía ofrecer Asana a sus clientes para este tipo de tareas, señala, y un agente más ligero le permite ofrecer un modelo más rápido reduciendo a la vez los costes operativos.
Un análisis de la firma de ruteo de IA OrcaRouter defiende que la mayor parte del ahorro procede de optimizar el flujo de trabajo, y no tanto del cambio de modelo.
Las mismas modificaciones abarataron 29 veces el coste sobre el modelo rival. GPT-6.1 Sol añadió un recorte adicional de 2,6 veces con el mismo precio de lista, una diferencia que el análisis atribuye a la eficiencia del modelo usando la caché.
Ningún tercero ha auditado por ahora estas cifras.
No es el primer resultado público de Asana con Codex. El 7 de agosto, sus ingenieros explicaron que los agentes de Codex migraron en unas dos semanas las pruebas de front-end de la compañía desde una librería obsoleta, un proyecto que esperaban que les llevase unos cinco años más. La factura total rondó los 12.000 dólares.
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