何が起きたか
AsanaのFrank Hidalgo氏がGPT‑6 Astra in Codexに調査させ、144回の実験でGPT‑6.1 Sol上の最適化が平均0.47ドル・約4分となり、Model Bより76倍安く5倍速くなった。
なぜ重要か
モデルコストが下がれば、Asanaは顧客に高性能なモデルを提供しながら運用コストを抑えられるため、提供できるモデルの選択肢がコストで制限されにくくなるとみられる。
誰に効くか自社でブラウザ操作のAIエージェントを運用する情シス担当やプロダクト責任者は、モデル単価ではなくワークフロー設計でコストと速度を大きく変えられる可能性がある。
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AsanaはStackAIを買収し、コードを書かずにWebサイト操作やフォーム入力を自動化するワークフローを提供してきた。利用規模が大きくなると、わずかな非効率が積み上がる。そこでStackAI CTOのFrank Hidalgo氏は、GPT‑6 Astra in Codexにエージェントの調査と改善策の比較を任せた。人手なら1〜2か月と見積もられた作業は約1週間で終わった。
履歴を編集するたびに内容が変わるため、単純なキャッシュでは効果がなく、消えた情報を再取得する必要も生じていた。Hidalgo氏は提示された修正から、キャッシュ範囲の拡張、保持テキスト量の増加、スクリーンショットの一括削除の3つを選んだ。
GPT‑6 Astraは実験用にコードをリファクタリングし、履歴予算2種類とキャッシュ・スクリーンショット方針6種類を4モデルで各3回試す144回の実験を実施した。最良の方針はスクリーンショットを20枚まで蓄積してから直近1枚に削減するもので、履歴が長く保持されるほど回答が得られる実行数も増え、予算拡大時には18回すべてが正答した。この結果はCommandに記録され、チケット、プルリクエストを経て本番に反映された。
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