Asana、GPT-6.1 Sol によるブラウザテストでモデルコストを76倍削減
概要
Asana は Codex の GPT-6 Astra を活用し、StackAI のブラウザエージェントを最適化するため、キャッシュ、履歴保持、スクリーンショット方針を複数のフロンティアモデルで検証した。GPT-6.1 Sol 上の最適化ワークフローは、1回あたり推定コスト約0.47ドル、所要時間約4分となり、元の本番環境より76倍安く、5倍高速だった。Model B では、推定コストが少なくとも36.21ドルから1回あたり1.24ドルへと29倍削減された。入力の89%が未キャッシュ価格の5%でキャッシュされたため、各呼び出しは約3倍安くなり、履歴予算の拡大により正答を返す実行が18回中3回から18回すべてに増えた。Asana は StackAI のブラウザナビゲーション変更をリリースし、同様のテストをプラットフォーム評価に組み込む計画である。
(出典：OpenAI)