Asana conseguiu reduzir em 76 vezes o custo do seu agente de navegação com IA em testes internos, após corrigir a forma como o agente reaproveitava dados e migrar para o modelo GPT-6.1 Sol da OpenAI, segundo as empresas.
Principais pontos:
- O agente otimizado da Asana passou a custar em média US$ 0,47 por execução no GPT-6.1 Sol, ante pelo menos US$ 36,21 em um modelo concorrente.
- Só as mudanças de fluxo de trabalho, antes de qualquer troca de modelo, já reduziram o custo em 29 vezes.
- Os números vêm de um teste específico e ainda não foram auditados de forma independente.
Teste com StackAI da Asana
A OpenAI divulgou os resultados em um estudo de caso publicado em 9 de outubro, um dia após os engenheiros da Asana liberarem o estudo de 144 execuções que sustenta os dados.
Os testes focaram um agente de navegação dentro do StackAI, plataforma de automação adquirida pela Asana, que acessa sites, preenche formulários e coleta informações sem necessidade de código. Cada execução pedia ao agente que reunisse dados sobre 32 livros.
No modelo concorrente, a configuração original em produção custava pelo menos US$ 36,21 e levava ao menos 22,5 minutos por execução, já que algumas rodadas batiam em um limite de etapas antes de concluir. A versão otimizada, rodando no GPT-6.1 Sol, passou a custar em média US$ 0,47 e cerca de quatro minutos por execução — e todas as corridas retornaram a resposta correta.
O GPT-6 Astra, da OpenAI, operando dentro da ferramenta de codificação Codex, identificou que o agente reenviava praticamente todo o histórico crescente de texto de página e capturas de tela a preço cheio em quase todas as chamadas. O Astra então testou correções que colocavam esse histórico em cache, permitiam que as capturas se acumulassem até 20 antes de voltar a apenas uma, e quadruplicavam o limite de histórico. No GPT-6.1 Sol, 89% da entrada passou a vir do cache.
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Frank Hidalgo fala sobre custo
Frank Hidalgo, diretor de tecnologia do StackAI, afirmou que, se fizesse a pesquisa manualmente, levaria de um a dois meses, mas o processo demorou cerca de uma semana. Segundo ele, o custo antes limitava quais modelos a Asana podia oferecer aos clientes para esse tipo de tarefa; com um agente mais enxuto, a empresa consegue entregar um modelo mais rápido e, ao mesmo tempo, reduzir despesas operacionais.
Uma análise da empresa de roteamento de IA OrcaRouter argumenta que a maior parte da economia veio da correção do fluxo de trabalho, e não da troca de modelo.
As mesmas mudanças reduziram os custos em 29 vezes no modelo concorrente. O GPT-6.1 Sol trouxe uma economia adicional de 2,6 vezes com o mesmo preço de tabela, diferença atribuída na análise à forma como o modelo aproveita o cache.
Nenhuma entidade independente auditou os números até agora.
Não é o primeiro resultado público da Asana com o Codex. Em 7 de agosto, engenheiros da empresa relataram que agentes do Codex migraram os testes de front-end da companhia, antes baseados em uma biblioteca obsoleta, em cerca de duas semanas — um projeto que eles imaginavam levar aproximadamente mais cinco anos. A conta ficou em torno de US$ 12 mil.
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