Asanaは2026年10月9日(現地時間)、OpenAIのGPT-6.1 Solを活用したブラウザエージェントの最適化により、モデルコストを最大76倍削減し、実行速度を最大5倍高速化したと発表した。同社はOpenAIの技術をStackAIプラットフォームを通じて自動化ワークフローの効率向上に役立てており、顧客に提供するサービスの質を大幅に向上させることを目指している。
AsanaのStackAI最高技術責任者（CTO）であるフランク・イダルゴ (Frank Hidalgo) 氏は、ブラウザエージェントの高速化とコスト削減に向け、GPT-6 AstraをCodex内で指揮し、詳細な調査、改善テスト、および結果の比較を実施した。同氏の推定によれば、手作業で1〜2カ月を要する作業が約1週間で完了したという。
Asanaは、GPT-6.1 Solと既存のモデルを含む他の3つのモデルを比較するため、144回の実行テストを実施した。この検証により、GPT-6.1 Solを適用した最適化ワークフローは、全体としてモデルコストを最大76倍削減できることを確認した。具体的には、元のプロダクション設定（モデルBを使用）と比較した場合、最適化されたワークフローの推定モデルコストは平均0.47ドルとなり、コストは29倍安く、実行速度は5倍速くなった。1回の実行あたり約4分で完了したという。
この最適化の主な内容は、GPT-6 Astraがエージェントの非効率性を特定したことに基づく。これには、キャッシュの拡張、テキスト保持量の増加、スクリーンショットのバッチ処理による削除ポリシーの改善が含まれる。特に、ブラウジング履歴を保持する文字数予算を大きく設定することと、スクリーンショットを20枚まで蓄積してから最も新しいものにカットバックするポリシーが有効であった。
フランク・イダルゴ氏は、これまでのモデルコストが顧客に提供できるモデルの種類を制限していたと指摘する。しかし、エージェントの効率を高めることで、より高性能で高速なモデルを顧客に提供しつつ、運用コストを削減できると説明した。Asanaは、これらの変更をStackAIのブラウザナビゲーションにリリースし、同様の実験を容易にするツールの開発を進めている。将来的には、これらのテストをプラットフォームの評価に組み込み、顧客や社内チームがエージェント設定時のコスト、実行時間、応答品質を比較できるようにする計画である。
さらにAsanaは現在、GPT-6 AstraをCodex内で利用し、製品リリース前の機能テストにも活用している。Astraがプラットフォームを操作し、様々な入力を試して、人間によるQAレビュー担当者にバグを報告している。
参考: OpenAI Blog — 2026年10月9日 01:00 (JST)