Asana 近日在一項內部實驗中表示，旗下 AI 瀏覽代理成本在調整資料重複使用方式，並改採用 OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 模型後，整體支出縮水達 76 倍。
重點整理：
- Asana 優化後、採用 GPT-6.1 Sol 的代理，單次平均成本約 0.47 美元，遠低於競品模型起跳至少 36.21 美元。
- 只靠工作流程與快取調整、在未更換模型前，成本就先降了 29 倍。
- 數據僅來自單一窄範圍測試，尚未經第三方獨立稽核。
Asana StackAI 測試細節
OpenAI 在 10 月 9 日發布一篇案例研究，整理這次實驗成果；前一日，Asana 工程團隊也公開了背後共 144 次執行的研究數據。
測試標的是整合在 StackAI 內的一個瀏覽代理。StackAI 是 Asana 收購而來的自動化平台，這個代理可以自動開網站、填表與蒐集資訊，使用者不必寫程式碼。實驗中，每次執行都要求代理整理 32 本書的相關資料。
在尚未優化前、且採用競品模型的原始生產環境，每次執行成本至少 36.21 美元，耗時至少 22.5 分鐘，部分執行甚至因步驟數上限而提早中止。優化後改跑 GPT-6.1 Sol，單次平均成本壓到約 0.47 美元、時間約四分鐘，每一次都成功產出正確結果。
OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 Codex 程式代理工具內側錄此代理時，發現代理幾乎每次呼叫都重新送出不斷膨脹的頁面文字與截圖歷史，相當於一次又一次付「全額」費用。Astra 隨後測試了一套修正方案：將歷史內容快取起來、允許截圖最多累積 20 張再縮回 1 張，並將可保留的歷史長度放大四倍。切換到 GPT-6.1 Sol 後，約有 89% 的輸入來自快取，而非新計費的內容。
延伸閱讀： ChatGPT 智慧介面上線，為 12 億用戶在答案中直接嵌入圖表與計算器
CTO Frank Hidalgo：成本壓力與研究時間
Frank Hidalgo，StackAI 技術長表示，若完全以人工方式做這份研究，可能得花上一到兩個月；借助工具後，實際只花了約一週。他坦言，過去模型成本曾限制 Asana 能提供給客戶的選項，如今代理本身更「輕量」後，反而能在壓低營運成本的同時，改用更快的模型提供服務。
AI 路由公司 OrcaRouter 的一篇分析則主張，多數節省其實來自工作流程與快取機制的修正，而不是模型更換本身。
相同的一套流程改造，套在競品模型上就能讓成本下降 29 倍；再換上 GPT-6.1 Sol，在官方牌價相同的前提下，額外再壓出約 2.6 倍降幅。分析將這段差距，歸因於 Sol 對快取利用效率較高。
目前這組數字尚未由外部單位審核，仍屬單一廠商自行公布的案例結果。
這也不是 Asana 首度公開 Codex 的應用成效。今年 8 月 7 日，該公司工程團隊曾分享，表示透過 Codex 代理，僅花約兩週就把前端測試自一套老舊函式庫全面遷移出去，原本預估要五年才能完成，實際帳單約 1.2 萬美元。
