Asana ha ridotto di 76 volte i costi del proprio browser agent nei test interni, intervenendo sul riuso dei dati e passando al modello OpenAI GPT-6.1 Sol, secondo quanto comunicato dalle due società.
Punti chiave:
- L’agent ottimizzato di Asana è sceso in media a 0,47 dollari per esecuzione su GPT-6.1 Sol, da almeno 36,21 dollari con un modello concorrente.
- Le sole modifiche al flusso di lavoro hanno ridotto i costi di 29 volte, prima ancora del cambio di modello.
- I numeri derivano da un test molto specifico e non sono stati verificati da terze parti.
Il test su StackAI di Asana
OpenAI ha pubblicato i risultati in uno studio di caso del 9 ottobre, un giorno dopo che gli ingegneri di Asana avevano diffuso l’analisi tecnica basata su 144 esecuzioni.
I test riguardavano un browser agent integrato in StackAI, una piattaforma di automazione acquisita da Asana, progettata per navigare siti web, compilare moduli e raccogliere informazioni senza scrivere codice. Ogni esecuzione chiedeva all’agente di raccogliere dati su 32 libri.
Con il modello concorrente e la configurazione originaria in produzione, ogni run costava almeno 36,21 dollari e richiedeva almeno 22,5 minuti, perché alcune esecuzioni arrivavano al limite di step senza completare il compito. La versione ottimizzata su GPT-6.1 Sol si è attestata su una media di 0,47 dollari e circa quattro minuti per run, con il 100% delle risposte corrette.
All’interno dello strumento di coding Codex, il modello GPT-6 Astra di OpenAI ha individuato che l’agent reinviava quasi a ogni chiamata l’intera cronologia di testi di pagina e screenshot, pagando ogni volta il prezzo pieno. Astra ha poi testato correzioni che mettevano in cache la cronologia, permettevano di accumulare fino a 20 screenshot prima di tornare a uno e quadruplicavano il limite di storia. Su GPT-6.1 Sol, a quel punto l’89% dell’input proveniva dalla cache.
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Il commento di Frank Hidalgo sui costi
Frank Hidalgo, chief technology officer di StackAI, ha spiegato che, svolto manualmente, lo stesso lavoro di ricerca gli avrebbe richiesto da uno a due mesi, mentre con questi strumenti è stato completato in circa una settimana. In passato, ha aggiunto, i costi limitavano i modelli che Asana poteva proporre ai clienti per questo tipo di attività; un agent più leggero permette ora di offrire un modello più rapido riducendo allo stesso tempo la spesa operativa.
Una valutazione della società di routing AI OrcaRouter ha sostenuto che la parte principale dei risparmi deriva dall’ottimizzazione del flusso di lavoro, più che dal cambio di modello.
Le stesse modifiche hanno infatti ridotto i costi di 29 volte sul modello concorrente. GPT-6.1 Sol ha poi portato un ulteriore taglio di 2,6 volte a parità di listino, un differenziale che l’analisi attribuisce all’efficienza con cui il modello sfrutta la cache.
Nessun soggetto indipendente ha finora certificato i dati.
Non è il primo risultato pubblico di Asana con Codex. Il 7 agosto, i suoi ingegneri hanno spiegato che gli agent Codex hanno spostato in circa due settimane i test di front-end dell’azienda da una libreria obsoleta, un lavoro che internamente stimavano potesse richiedere ancora circa cinque anni. Il conto finale è stato di circa 12.000 dollari.
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