Tecnología
Asana reduce costos de su agente de navegador 76 veces con GPT-6.1 Sol
El caso de Asana ilustra cómo la elección del modelo adecuado puede transformar la viabilidad económica de los agentes de IA. Usando GPT-6.1 Sol en lugar de versiones anteriores, el equipo obtuvo una reducción de 76 veces en costo y una aceleración de 5 veces en tareas de navegador automatizadas. Este tipo de benchmarks internos son cada vez más relevantes porque el costo por tarea define si un agente puede escalarse a producción real o queda como prototipo. El caso demuestra que la optimización de modelo, no solo la arquitectura del agente, es una palanca crítica de eficiencia.
Tu acción
Evalúa si tu agente o pipeline de IA usa el modelo más costoso por defecto; benchmarka GPT-6.1 Sol en tus tareas de menor complejidad y mide el delta de costo y latencia.