Asana reduziu em 76 vezes o custo do seu agente de navegação com IA em testes internos, após corrigir a forma como o agente reutilizava 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 com GPT-6.1 Sol, ante pelo menos US$ 36,21 num modelo concorrente.
- Só as mudanças no fluxo de trabalho já tinham reduzido o custo em 29 vezes, antes de qualquer troca de modelo.
- Os números vêm de um teste específico e não foram auditados de forma independente.
Teste da Asana com o StackAI
A OpenAI divulgou os resultados em um estudo de caso publicado em 9 de outubro, um dia depois de os engenheiros da Asana tornarem público o estudo de 144 execuções que embasa os dados.
Os testes analisaram um agente de navegação embutido no StackAI, plataforma de automação adquirida pela Asana, que percorre sites, preenche formulários e coleta informações sem necessidade de código. Em cada execução, o agente precisava reunir dados sobre 32 livros.
Rodando em um modelo concorrente, a configuração original em produção custava pelo menos US$ 36,21 e levava no mínimo 22,5 minutos por execução — algumas nem chegavam ao fim por baterem no limite de etapas. A versão otimizada, usando GPT-6.1 Sol, passou a custar em média US$ 0,47 e cerca de quatro minutos por execução, com 100% das respostas corretas.
O GPT-6 Astra, da OpenAI, operando dentro da ferramenta de programação Codex, identificou que o agente reenviava praticamente todo o histórico crescente de textos 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 acumular até 20 screenshots antes de voltar a uma só, e quadruplicavam o limite de histórico. Com o GPT-6.1 Sol, 89% dos dados de entrada passaram a vir do cache.
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Frank Hidalgo sobre os custos
Frank Hidalgo, diretor de tecnologia (CTO) do StackAI, afirmou que a pesquisa levaria de um a dois meses se feita manualmente, mas foi concluída em 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 disponibilizar 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 do ajuste do fluxo de trabalho, não da troca de modelo.
As mesmas mudanças cortaram o custo em 29 vezes no modelo concorrente. O GPT-6.1 Sol gerou uma redução adicional de 2,6 vezes, mantendo a mesma tabela de preços — diferença que a análise atribui à eficiência superior do modelo no uso de cache.
Nenhuma entidade externa auditou esses números.
Não é o primeiro resultado público da Asana usando o Codex. Em 7 de agosto, os engenheiros da empresa relataram que agentes Codex migraram os testes de front-end da companhia de uma biblioteca obsoleta em cerca de duas semanas — um projeto que eles estimavam levar aproximadamente mais cinco anos. A conta totalizou cerca de US$ 12 mil.
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