아사나(Asana)가 GPT-6.1 솔(GPT-6.1 Sol)을 활용해 브라우저 에이전트의 실행 비용을 기존보다 76분의 1 수준으로 낮추고 작업 속도도 5배 높였다. 오픈AI(OpenAI)는 10월 9일 공식 블로그에서 아사나의 실험 결과를 소개했다.
브라우저 에이전트 비용을 낮춘 방법
아사나가 진행한 144회 실험에서 최적화된 작업 흐름은 GPT-6.1 솔 기준 1회 실행에 평균 0.47달러의 모델 비용이 들었고, 작업 시간은 약 4분이었다. 기존 운영 환경에서 사용한 모델 B와 비교하면 비용은 76배 낮고 속도는 5배 빨랐다. 모델 B는 GPT-6.1 솔과 같은 가격대의 다른 프런티어 모델이다.
실험은 공개 데모 도서 목록에서 책 32권의 정보 6개씩을 수집하는 동일한 작업으로 진행됐다. GPT-6.1 솔과 모델 A·B·C 등 4개 모델을 대상으로 기록 보관량 12만자와 48만자, 캐시와 스크린샷 처리 방식 6가지를 조합해 비교했다. 각 조합은 모델별로 3회씩 시험했다. 최적 설정은 대화 기록을 더 많이 보관하고, 스크린샷이 20장 쌓일 때까지 유지한 뒤 가장 최근 화면만 남기는 방식이었다.
GPT-6 아스트라가 실험과 분석 지원
아사나의 스택AI(StackAI) CTO 프랭크 이달고(Frank Hidalgo)는 GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)를 코덱스(Codex)에서 실행해 에이전트의 코인베이스(codebase)와 모델 요청 과정을 살폈다. 그 결과 에이전트가 고정 지침과 도구 정의는 캐시에 저장하면서도, 웹페이지 텍스트와 스크린샷이 누적된 기록은 매 요청마다 다시 전송한다는 점을 확인했다. 기록을 줄이는 과정에서 내용이 바뀌면 캐시 효율도 떨어질 수 있었다.
아사나는 이 문제를 해결하기 위해 기록 캐시를 늘리고 보관할 텍스트 분량을 확대했으며, 스크린샷을 매 단계가 아니라 묶음 단위로 삭제하는 방안을 시험했다. GPT-6.1 솔에서 세 가지 변경을 적용하자 실행 비용은 기존 1.97달러에서 0.47달러로 줄었다. 입력의 89%가 캐시에서 처리됐고, 캐시 입력 가격은 캐시되지 않은 입력 가격의 5%였다. 작업은 기존 모델 B 환경에서 최소 22.5분 걸렸지만 최적화된 설정에서는 약 4분으로 단축됐다.
GPT-6 아스트라는 작업 흐름을 실행하고 요청, 사용량 기록, 결과를 살폈으며, 별도 모델 세션도 결과를 검토했다. 실험 기록은 아사나의 소프트웨어 개발 플랫폼 커맨드(Command)에 저장됐으며, 분석 결과는 작업 티켓과 코드 변경 요청으로 이어져 실제 운영 환경에 반영됐다. 이달고 CTO는 수작업으로 한두 달 걸릴 것으로 예상한 작업을 약 일주일 만에 마쳤다고 설명했다. 이번 결과는 브라우저 에이전트의 기록 관리와 캐시 정책을 조정해 비용과 처리 시간을 줄인 사례다.