**아사나(Asana)**가 자사 AI 브라우저 에이전트의 데이터 재사용 구조를 손본 뒤, OpenAI의 GPT-6.1 Sol 모델로 전환하면서 내부 테스트 기준 실행당 비용을 76배 줄였다고 양사가 밝혔다.
핵심 포인트
- 최적화된 아사나 에이전트는 GPT-6.1 Sol에서 실행당 평균 0.47달러로, 경쟁 모델 사용 시 최소 36.21달러에서 크게 하락.
- 모델 교체 전 워크플로 구조만 손본 것만으로도 비용이 29배 감소.
- 수치는 특정한 좁은 조건의 테스트 결과이며, 외부 기관의 독립 감사는 받지 않음.
아사나 StackAI 테스트
OpenAI는 10월 9일자 케이스 스터디에서 해당 결과를 공개했다. 이는 전날 아사나 엔지니어들이 공개한 144회 실행 테스트를 토대로 한 것이다.
테스트 대상은 아사나가 인수한 자동화 플랫폼 StackAI 내 브라우저 에이전트로, 웹사이트 탐색·양식 작성·정보 수집 등을 코드 작성 없이 수행하는 에이전트다. 각 실행(run)마다 32권의 도서 정보를 수집하도록 지시했다.
기존 프로덕션 환경에서 경쟁 모델을 사용할 때는 실행당 최소 36.21달러, 소요 시간은 최소 22.5분이 들었다. 일부 실행은 중간에 스텝 제한에 걸려 끝까지 수행되지 못했다. 반면 GPT-6.1 Sol을 적용한 최적화 버전은 실행당 평균 0.47달러, 시간은 약 4분 수준으로 줄었고, 모든 실행에서 정답을 반환했다.
OpenAI의 GPT-6 Astra는 Codex 코딩 도구 안에서 해당 브라우저 에이전트의 동작을 분석한 결과, 에이전트가 페이지 텍스트와 스크린샷으로 구성된 이력(history)을 거의 모든 호출에서 매번 그대로 다시 보내며 ‘정가’를 지불하고 있다는 점을 포착했다. Astra는 이후 이력을 캐시에 저장해 재활용하고, 스크린샷은 20장까지 누적한 뒤 1장으로 줄이며, 이력 길이 제한을 4배 확대하는 등의 개선안을 시험했다. GPT-6.1 Sol 적용 후에는 입력 토큰의 89%가 캐시에서 공급됐다.
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프랭크 이달고, 비용 구조 설명
프랭크 이달고(Frank Hidalgo) StackAI 최고기술책임자(CTO)는, 사람이 수작업으로 했다면 1~2개월 걸렸을 연구 작업이 약 일주일 만에 끝났다고 설명했다. 그는 그동안 브라우저 에이전트 운영비가 높아, 고객에게 제공할 수 있는 모델 선택 폭에 제약이 있었다며, 더 ‘가벼운’ 에이전트를 구현하면서 더 빠른 모델을 쓰면서도 전체 운영비를 낮출 수 있게 됐다고 말했다.
AI 라우팅 업체 OrcaRouter는 블로그 분석에서, 비용 절감 효과의 상당 부분은 모델 교체가 아니라 워크플로 자체를 고친 데서 비롯됐다고 지적했다.
동일한 워크플로 변경만으로도 경쟁 모델에서 비용이 29배 줄었으며, 그 이후 GPT-6.1 Sol로 옮기면서 같은 정가 기준으로 추가로 약 2.6배 비용이 감소했다. OrcaRouter는 이 격차가 GPT-6.1 Sol이 캐시를 얼마나 효율적으로 활용하느냐와 연관돼 있다고 분석했다.
다만 이러한 수치는 모두 아사나·OpenAI 측의 자체 산출 결과이며, 외부 제3자의 공식 감사나 검증은 이뤄지지 않았다.
이번이 아사나의 첫 공개 Codex 활용 사례는 아니다. 지난 8월 7일, 아사나 엔지니어들은 프런트엔드 테스트를 노후 라이브러리에서 이전하는 작업을 Codex 에이전트로 약 2주 만에 마쳤다고 밝혔다. 기존 예상으로는 5년 가까이 걸릴 수 있다고 봤던 작업이다. 당시 총 비용은 약 1만2천 달러 수준이었다.
