Asanaは社内検証で、AIブラウザエージェントのデータ再利用方法を抜本的に見直し、あわせてOpenAIのGPT-6.1 Solに切り替えた結果、実行コストを最大76分の1まで圧縮したと明らかにした。
重要ポイント
- 最適化後のエージェントはGPT-6.1 Sol上で1回あたり平均0.47ドル。競合モデル時の少なくとも36.21ドルから大幅に低減。
- モデルを切り替える前に行ったワークフロー改善だけでコストは29分の1に。
- ただし、いずれも特定条件下での単一テストに基づく社内試算であり、第三者監査は受けていない。
AsanaのStackAIテスト
OpenAIは10月9日付のケーススタディでこの結果を公開し、その前日にAsana側のエンジニアが144回分の実行ログに基づく詳細な検証結果を公表した。
対象となったのは、Asanaが買収した自動化プラットフォームStackAI内のブラウザエージェントだ。コードを書かずにWebサイトを横断し、フォーム入力や情報収集を行うもので、テストでは「32冊の書籍に関するデータ収集」を1回のタスクとして評価した。
競合モデルを用いた従来の本番設定では、1タスクあたりのコストは少なくとも36.21ドル、実行時間は最低でも22.5分。途中でステップ上限に達し、処理が完了しないケースもあった。一方、最適化後にGPT-6.1 Solで動かした場合、平均コストは0.47ドル前後、実行時間は約4分まで短縮され、すべてのタスクで正しい結果が返ってきたという。
OpenAIのGPT-6 Astraは、コード支援ツールCodex内部でこのエージェントの挙動を解析。その結果、ページ本文やスクリーンショットの履歴がほぼ毎回フルサイズで再送信され、トークン課金が積み上がっていることを突き止めた。Astraはその後、履歴データをキャッシュし、スクリーンショットは最大20枚まで蓄積してから1枚に絞り込む設計に変更し、履歴上限も4倍に拡大するなどの改善案を検証。GPT-6.1 Sol上では、その結果として入力の89％がキャッシュからの再利用になった。
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CTOフランク・イダルゴが語るコストインパクト
フランク・イダルゴStackAI最高技術責任者（CTO）は、こうした分析を人手で行えば1〜2カ月はかかったが、実際には約1週間で終わったと説明する。従来はモデル利用コストが制約となり、顧客に提供できるモデル選択肢が限られていたが、エージェントのスリム化により、より高速なモデルを使いながら運用コストを抑えられるようになったという。
一方で、AIルーティング企業OrcaRouterの分析では、「コスト削減の大部分はモデル切り替えではなく、ワークフロー側の修正に起因する」と指摘されている。
同じワークフロー改善を競合モデルに適用しただけでも、コストは29分の1に縮小。そこにGPT-6.1 Solへ切り替えたことで、同じ定価にもかかわらずさらに2.6倍分の追加削減が生まれたと試算している。この差は、モデル側がキャッシュをどれだけ効率的に活用できるかに起因すると結論づけている。
なお、これらの数値はいずれもAsanaとOpenAIによる内部検証に基づくものであり、現時点で第三者による監査や再現検証は行われていない。
AsanaがCodexによる成果を公表するのは今回が初めてではない。8月7日には、同社エンジニアが老朽化したフロントエンド用ライブラリからのテスト移行について、当初は約5年かかると見込んでいた作業をCodexエージェントが約2週間で完了させたと報告。その費用は約1万2,000ドルだったという。
