Asana во внутренних испытаниях сократила расходы на работу своего браузерного ИИ‑агента в 76 раз после того, как изменила логику повторного использования данных и перешла на модель OpenAI GPT-6.1 Sol, сообщили компании.
Ключевые факты:
- Оптимизированный агент Asana на GPT-6.1 Sol в среднем обходился в $0,47 за запуск против как минимум $36,21 на конкурирующей модели.
- Одни только изменения в рабочем процессе снизили затраты в 29 раз ещё до смены модели.
- Данные получены в рамках узкого теста и не проходили независимый аудит.
Тест Asana StackAI
OpenAI опубликовала результаты 9 октября в формате кейс-стади — на день позже, чем инженеры Asana выложили собственный отчёт по 144 прогонкам.
Испытания касались браузерного агента внутри платформы автоматизации StackAI, которую Asana приобрела. Агент без написания кода ходит по сайтам, заполняет формы и собирает данные. Каждый запуск требовал собрать информацию о 32 книгах.
В исходной боевой конфигурации на конкурирующей модели один запуск стоил минимум $36,21 и занимал не менее 22,5 минуты, причём часть прогонов упиралась в лимит шагов и не завершалась. Оптимизированная версия на GPT-6.1 Sol обходилась в среднем в $0,47 и около четырёх минут, при этом каждый запуск возвращал корректный результат.
GPT-6 Astra от OpenAI, работая внутри инструмента программирования Codex, обнаружила, что агент почти на каждом вызове повторно отправлял растущую историю текста страниц и скриншотов по полной стоимости. Затем Astra протестировала доработки: кеширование истории, накопление скриншотов до 20 перед обрезкой до одного и четырёхкратное увеличение лимита истории. На GPT-6.1 Sol после этого 89% входящих данных стали приходить из кеша.
Также по теме: Интеллектуальный интерфейс ChatGPT встраивает графики и калькуляторы прямо в ответы для 1,2 млрд пользователей
Фрэнк Идальго о себестоимости
По словам технического директора StackAI Фрэнка Идальго, вручную такое исследование заняло бы у него один‑два месяца, тогда как с новыми инструментами ушла примерно неделя. Ранее высокая стоимость ограничивала набор моделей, которые Asana могла предлагать клиентам для подобных задач, отметил он, а более «лёгкий» агент позволяет дать заказчикам более быструю модель и параллельно снизить операционные затраты.
В компании по маршрутизации ИИ‑запросов OrcaRouter заявили, что основная часть экономии связана не со сменой модели, а именно с переработкой рабочего процесса.
Те же изменения снизили расходы на конкурирующей модели в 29 раз. Переход на GPT-6.1 Sol дал дополнительное 2,6‑кратное снижение при одинаковом прайс‑листе — в OrcaRouter это связали с тем, насколько эффективно новая модель использует кеш.
Ни одна внешняя организация пока не проводила аудит этих цифр.
Это не первый публичный кейс Asana с Codex. 7 августа её инженеры сообщили, что агенты Codex за примерно две недели перенесли фронтенд‑тесты компании с устаревшей библиотеки, хотя сами разработчики рассчитывали на работу примерно на пять лет. Счёт за вычисления составил около $12 000.
Читайте далее: Сможет ли TRON защитить $95 млрд в стейблкоинах от квантовых атак? Джастин Сан уверяет, что экосистема готова
