Asana в внутренних тестах снизила стоимость работы своего ИИ‑браузерного агента в 76 раз, оптимизировав повторное использование данных и переключившись на модель OpenAI GPT-6.1 Sol, сообщили компании.
Ключевые факты:
- Оптимизированный агент Asana на GPT-6.1 Sol обходился в среднем в $0,47 за запуск против как минимум $36,21 на конкурирующей модели.
- Одни лишь изменения рабочего процесса без смены модели дали 29‑кратное снижение затрат.
- Результаты основаны на одном узком тесте и не проходили независимый аудит.
Тест Asana StackAI
OpenAI опубликовала результаты 9 октября в формате кейс-стади — через день после того, как инженеры Asana выложили исходное исследование на 144 прогона.
Тестировался браузерный агент внутри платформы StackAI, системы автоматизации, купленной Asana. Агент без участия разработчиков переходит по сайтам, заполняет формы и собирает данные. В каждом прогоне ему поручали собрать информацию по 32 книгам.
В исходной продовой конфигурации на конкурирующей модели запуск стоил минимум $36,21 и занимал не меньше 22,5 минуты: часть прогонов упиралась в лимит шагов и не доходила до конца. Оптимизированная версия на GPT-6.1 Sol в среднем обходилась в $0,47 и занимала около четырёх минут, причём каждый запуск возвращал корректный результат.
Встроенный в инструмент программирования Codex ассистент GPT-6 Astra выяснил, что агент почти при каждом обращении повторно отправлял накопившийся массив текстов страниц и скриншотов по полной цене. Astra затем протестировала доработки, которые кэшировали историю, позволяли накапливать до 20 скриншотов перед очисткой до одного и в четыре раза увеличивали лимит истории. После этого на GPT-6.1 Sol 89% входящих данных стали приходить из кэша.
Также по теме: Интеллектуальный интерфейс ChatGPT встраивает графики и калькуляторы в ответы для 1,2 млрд пользователей
Фрэнк Идальго о себестоимости
По словам технического директора StackAI Фрэнка Идальго, вручную подобное исследование заняло бы у него один‑два месяца, но с инструментами Codex ушла примерно неделя. Ранее стоимость вычислений ограничивала набор моделей, которые Asana могла предлагать клиентам для таких задач, отметил он; более «лёгкий» агент позволяет дать более быструю модель и одновременно сократить операционные расходы.
Аналитика компании по маршрутизации ИИ‑запросов OrcaRouter заявила, что основная часть экономии пришлась именно на корректировку сценария работы агента, а не на смену модели.
Те же изменения снизили расходы на конкурирующей модели в 29 раз. Переход на GPT-6.1 Sol дал дополнительное 2,6‑кратное удешевление при той же прайс‑листе, что в анализе связывают с более эффективным использованием кэша самой моделью.
Независимого аудита этих расчётов не проводилось.
Для Asana это уже не первый публичный кейс с участием Codex. 7 августа её инженеры рассказали, что агенты Codex за две недели перенесли фронтенд‑тесты компании с устаревающей библиотеки — работу, которую ранее оценивали примерно в ещё пять лет. Счёт за вычисления составил около $12 000.
Читайте далее: Сможет ли TRON защитить $95 млрд в стейблкоинах от квантовых атак? Сан уверяет, что готов
