Asana 借助 GPT-6.1 Sol 将浏览器测试模型成本降低 76 倍

OpenAI News 报道称，Asana 在 Codex 中使用 GPT-6 Astra，使其浏览器代理在测试中成本降低 76 倍、速度提升 5 倍。此举目的是为客户提供能力更强的模型。

此前浏览器代理的成本和速度通常是实际部署的主要障碍；此次测试显示，同一类代理任务在换用新模型后，成本与延迟可同时出现数量级改善，可能改变相关产品的定价与可用性边界。

证据仅说明 Asana 在 Codex 中使用 GPT-6 Astra 后取得上述指标，未披露模型选择、提示策略、缓存或推理架构等具体机制；成本与速度的改善可能来自模型本身的效率提升，也可能来自调用方式或测试条件的调整。

若指标可复现，产品团队可把原先因成本过高而无法开放的浏览器代理功能，转为面向更多用户或更高调用量的常规能力，研发侧也需重新评估模型选型、调用频次和单位经济模型。

• 在浏览器代理或自动化测试场景中，团队可对照测试 GPT-6 Astra 与现有模型的单次任务成本与耗时，验证是否达到相近倍数改善。
• 产品团队可针对此前因成本被搁置的高频代理功能，重新做一次商业化可行性评估，并设定可量化的成本阈值。

• 76 倍成本降低和 5 倍速度提升的具体测试条件、任务类型与基线模型是什么？
• GPT-6.1 Sol 与 GPT-6 Astra 是否为同一模型的不同名称？
• 该结果是否已在 Asana 生产环境复现，还是仅限于浏览器测试？
• 成本降低是否以模型能力或输出质量为代价？