时间:2026年10月10日(OpenAI 官方博客同步发文,约北京时间 10:40 推送;Asana 工程博客早些时候已上线)
地点:美国(OpenAI 旧金山、Asana 旧金山总部)、测评覆盖 GPT-6.1 Sol 及三家前沿模型厂商
人物:Asana StackAI CTO Frank Hidalgo 博士、Asana CPO Arnab Bose、OpenAI GPT-6 Astra 在 Codex 中运行的智能体、Asana Command 软件交付平台团队
事件详情:OpenAI 10 月 10 日在官方博客以"Asana 浏览器代理成本降至 0.47 美元 / 提速 5 倍"为题,转载 Asana 工程团队披露的浏览器智能体优化结果:Asana 通过旗下 StackAI 平台为客户构建可跨网站填表、抓取信息的浏览器代理,原本每次执行成本至少 36.21 美元、平均耗时 22.5 分钟以上;StackAI CTO Frank Hidalgo 借 GPT-6 Astra 在 Codex 中自动审计代码、定位瓶颈,确立三项修复——把缓存范围扩展到智能体的浏览历史、把历史预算从 12 万字符扩到 48 万字符、把截图删除从逐帧改为累积 20 张再批量裁剪。优化后,在 GPT-6.1 Sol 上单次成本降至 0.47 美元、约 4 分钟,相比原生产环境的"Model B"实现 76 倍成本下降与 5 倍加速,并且输入 89% 来自缓存、缓存价格仅为未缓存价的 5%。整个实验共进行 144 次主实验加 12 次追加,覆盖 GPT-6.1 Sol 与 Model A/B/C 共四个模型六组策略三重复,原始请求、用量与结果全程记录在 Asana Command 里,最终以工单与 PR 形式进入生产。Frank Hidalgo 估计原本手动完成需要 1-2 个月,GPT-6 Astra 在 Codex 协助下只用了一周。
背景:Asana 浏览器代理原方案缓存了系统提示与工具定义,但每一步都会重传持续膨胀的页面文本与截图,并在每步裁剪历史,使缓存前缀几乎每一步都被改写而无法复用;GPT-6.1 Sol 缓存输入价格为每百万 token 0.10 美元(仅为标准输入价的 5%),优化空间因此来自"如何让缓存真的命中"而非"换更便宜的模型"。本次研究还佐证了 GPT-6.1 Sol 在长上下文代理场景下的两个关键事实:12 万字符预算下,Model C 与 GPT-6.1 Sol 都频繁撞到步数上限;提到 48 万字符后,GPT-6.1 Sol 18 次实验全部返回正确答案,而之前只能完成 3 次。Asana 已把改动推送到 StackAI 的浏览器导航路径上,并计划把类似实验模板接入平台评估,让客户可以横向对比成本、时延与答案质量。
影响:研究把"模型便宜 ≠ 代理便宜"的行业常识量化为 76 倍差距,给出可复制的工程范式——缓存要打到浏览历史层、截图批量裁剪、长上下文预算与并发实验台,对所有运行浏览器或桌面智能体的企业都有直接借鉴价值;同时进一步强化 OpenAI 的"GPT-6.1 Sol 是默认代理模型、Astra 留给最难的科研/安全工作"的定位。Asana 则凭 0.47 美元/次 的边际成本,可以更激进地把更智能的模型接进 StackAI 客户的工作流,并准备把这套实验范式开放给客户做内部对比。
总结:Asana 76 倍降本故事把 OpenAI 的两条产品线——GPT-6.1 Sol 的极致缓存经济性、GPT-6 Astra 在 Codex 中自动做实验的能力——串成了同一个案例:当缓存策略、长上下文与并发实验被正确组合时,浏览器代理单次成本可以从 36 美元级跌到 0.47 美元级,速度从 22 分钟级跌到 4 分钟级,且所有 18 次实验都给出正确答案;这是企业级 AI 代理从演示走向规模化运营的标志性里程碑。
参考来源:
1. https://openai.com/index/asana-browser-agent
2. https://asana.com/inside-asana/cut-browsers-agent-cost
3. https://hellomarvisaitoday.com/articles/7ed1f5ce-98a1-4e7c-af5c-1ff2fd4e0ea1
4. https://byteiota.com/gpt-6-1-sol-astra-level-coding-one-fifth-price
5. https://www.eesel.ai/blog/gpt-6-1-sol
6. https://www.bestblogs.dev/en/status/2105786452902891987
7. https://www.openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-gpt-6-1-sol
8. https://platform.openai.com/docs/models/gpt-6.1-sol







