Asana obniżyła koszt agenta przeglądarki 76 razy. Większość oszczędności dało lepsze zarządzanie pamięcią

OpenAI opublikował 9 października historię Asany, która z pomocą GPT-6 Astra w Codeksie przebudowała swojego agenta przeglądarki. Agent działa w StackAI, platformie przejętej przez Asanę, i dla klientów sam przechodzi przez strony, wypełnia formularze i zbiera dane. Po zmianach jeden przebieg testowego zadania kosztował średnio 0,47 dolara zamiast co najmniej 36,21 dolara. Szczegóły są w historii klienta na stronie OpenAI.

To historia napisana przez dostawcę modelu, więc liczby trzeba czytać ostrożnie. Pochodzą z badania na 144 przebiegach jednego zadania: agent zbierał sześć informacji o każdej z 32 książek z publicznego katalogu demonstracyjnego. Według Asany to zadanie podobne do tych, które zlecają agentowi niektórzy jej klienci.

Skąd się wzięło „76 razy taniej”

Liczba 76 porównuje dwie rzeczy naraz: nowy sposób pracy agenta i nowy model. Wcześniej agent działał na modelu, który OpenAI nazywa tylko „Model B”: wydanym latem 2026 roku przez inną firmę z czołówki, w tej samej cenie co GPT-6.1 Sol. Rozbicie wyników pokazuje, co dało więcej.

Wariant	Średni koszt przebiegu	W złotych
Model B, stary sposób pracy	co najmniej 36,21 USD	ok. 141,30 zł
Model B, nowy sposób pracy	1,24 USD	ok. 4,84 zł
GPT-6.1 Sol, większy limit historii, stare zasady	1,97 USD	ok. 7,69 zł
GPT-6.1 Sol, nowy sposób pracy	0,47 USD	ok. 1,83 zł

Przeliczenie po kursie NBP z tabeli 197/A/NBP/2026 z 9 października 2026, 1 USD = 3,9022 zł. Koszty to szacunki Asany, średnie z trzech przebiegów.

Na tym samym Modelu B sama zmiana sposobu pracy obniżyła koszt 29 razy. Przejście na GPT-6.1 Sol dało jeszcze 2,6 raza. Większość oszczędności zrobiła więc poprawka agenta, nie wybór modelu. Czas przebiegu spadł z co najmniej 22,5 minuty do około czterech.

Co dokładnie poprawiono

Agent przy każdym kroku wysyła modelowi całą dotychczasową historię: tekst przeczytanych stron i zrzuty ekranu. Modele mają pamięć podręczną, czyli tańszą stawkę za fragmenty, które się nie zmieniły od poprzedniego zapytania. Agent Asany zapisywał w niej tylko stałe instrukcje i opis narzędzi, a rosnącą historię płacił za każdym razem po pełnej cenie.

Samo włączenie pamięci podręcznej by nie wystarczyło. Agent przy prawie każdym kroku usuwał stare zrzuty i przycinał tekst, więc historia ciągle się zmieniała i nie dało się jej powtórnie użyć. Nowa zasada pozwala zrzutom narosnąć do 20, a potem zostawia tylko najnowszy. Między takimi porządkami historia pozostaje bez zmian. W efekcie 89 proc. danych wysyłanych do modelu szło z pamięci podręcznej, po 5 proc. zwykłej ceny.

Większy limit historii poprawił też jakość. Przy mniejszym limicie GPT-6.1 Sol dał odpowiedź w 3 z 18 przebiegów, przy większym we wszystkich 18, za każdym razem poprawną.

Jak pracował Codex

Badanie prowadził GPT-6 Astra w Codeksie. Model najpierw opisał kod agenta i znalazł problem z pamięcią podręczną. Szef techniczny StackAI Frank Hidalgo wybrał trzy poprawki do sprawdzenia, a model przebudował kod i przeprowadził testy. Hidalgo szacuje, że ręcznie zajęłoby mu to od jednego do dwóch miesięcy, a z modelem zajęło około tygodnia.

Czego może się z tego nauczyć twoja firma

Jeśli płacisz za agenta, który długo pracuje na stronach albo dokumentach, warto sprawdzić, czy nie wysyła wciąż tej samej historii po pełnej cenie. O tańszej pamięci podręcznej w modelach GPT-6 pisaliśmy w tekście o zmianach w API OpenAI, a ceny modeli w złotych są w cenniku modeli. Asana wdrożyła zmiany w StackAI i planuje dodać takie testy do platformy, żeby klienci mogli porównać koszt, czas i jakość odpowiedzi przy ustawianiu agentów.