**아사나(Asana)**가 인공지능 브라우저 에이전트의 데이터 재사용 방식을 손질하고 OpenAI의 GPT-6.1 Sol 모델로 갈아탄 뒤, 내부 테스트에서 실행당 비용을 76배 낮췄다고 양사가 밝혔다.
핵심 포인트
- 최적화된 아사나 브라우저 에이전트는 GPT-6.1 Sol 기반에서 실행당 평균 0.47달러를 기록했다. 경쟁 모델 사용 시 최소 36.21달러였다.
- 모델을 바꾸기 전, 워크플로 구조 개편만으로도 비용이 29배 줄었다.
- 모든 수치는 제한된 범위의 단일 테스트 결과이며, 외부의 독립 검증을 거치지 않았다.
아사나 StackAI 브라우저 에이전트 테스트
OpenAI는 이 결과를 10월 9일자 케이스 스터디로 공개했으며, 하루 전 아사나 엔지니어들이 144회 실행에 기반한 상세 연구를 먼저 올렸다.
테스트 대상은 아사나가 인수한 자동화 플랫폼 StackAI 내 브라우저 에이전트였다. 이 에이전트는 코딩 없이 웹사이트를 탐색하고, 양식을 작성하며, 정보를 수집한다. 각 실행(run)은 32권의 도서 정보를 수집하도록 지시받았다.
경쟁 모델을 사용한 초기 프로덕션 설정에서, 실행당 비용은 최소 36.21달러였고 소요 시간은 최소 22.5분에 달했다. 일부 실행은 단계(step) 제한에 걸려 작업을 마치지 못했다. 반면 GPT-6.1 Sol 기반으로 최적화한 버전은 실행당 평균 비용이 0.47달러, 소요 시간은 약 4분 수준으로 줄었고, 모든 실행이 정답을 반환했다.
OpenAI의 GPT-6 Astra는 코딩 도구 Codex 내에서 에이전트 동작을 분석하던 중, 에이전트가 페이지 텍스트와 스크린샷으로 구성된 기록(history)을 거의 모든 호출에서 ‘풀 프라이스’로 반복 전송하고 있다는 점을 포착했다. Astra는 이후 기록을 캐시에 저장해 재사용하고, 스크린샷을 20장까지 누적한 뒤 그 이후부터는 다시 1장으로 줄이는 방식, 그리고 기록 길이 제한을 4배로 늘리는 방식 등을 테스트했다. GPT-6.1 Sol 환경에서 이 구조를 적용하자 입력 토큰의 89%가 캐시에서 공급됐다.
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프랭크 이달고 “모델 선택 제약, 비용 최적화로 풀렸다”
프랭크 이달고(Frank Hidalgo) StackAI 최고기술책임자(CTO)는 이번 연구를 수작업으로 진행했다면 1~2개월은 걸렸을 것이라며, 실제로는 약 일주일 만에 마무리됐다고 설명했다. 그는 비용 부담 탓에 그동안 아사나가 고객에 제안할 수 있는 모델 선택 폭이 제한적이었지만, 에이전트가 가벼워지면서 더 빠른 모델을 쓰면서도 운영비를 줄일 수 있게 됐다고 말했다.
AI 라우팅 업체 OrcaRouter는 별도 분석에서, 이번 비용 절감의 상당 부분이 모델 교체가 아니라 워크플로 수정에서 나왔다고 지적했다.
동일한 구조 개선만 적용했을 때, 경쟁 모델에서도 비용이 29배 줄었다. 이후 GPT-6.1 Sol로 옮기면서 같은 정가 기준으로 추가 2.6배 절감이 이뤄졌는데, OrcaRouter는 이 격차가 Sol이 캐시를 더 효율적으로 활용한 덕분이라고 분석했다.
다만 이 모든 수치는 현재까지 외부 기관의 감사를 거치지 않았다.
아사나가 Codex 활용 성과를 공개한 것은 이번이 처음이 아니다. 8월 7일 아사나 엔지니어들은, 노후화된 프런트엔드 테스트 라이브러리에서 최신 스택으로의 마이그레이션 작업을 Codex 에이전트가 약 2주 만에 끝냈다고 밝혔다. 기존 계획상 약 5년이 걸릴 것으로 봤던 작업으로, 당시 청구액은 약 1만2,000달러였다.
