Parallel réduit de moitié temps et coûts avec GPT‑6 Astra
GPT‑6 Astra a permis aux agents de Parallel d’analyser et de synthétiser des données sur le marché du travail deux fois plus vite et à moitié prix qu’avec les modèles précédents.
50 %
Moins de temps pour accomplir les tâches de recherche
50 %
Réduction du coût du code
Parallel(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre) crée une infrastructure destinée aux développeurs pour les agents d’IA qui effectuent du travail intellectuel sur le Web. Ses outils prennent en charge aussi bien l’ancrage Web des agents vocaux que la recherche pour les institutions financières et les clients du secteur juridique, en combinant des modèles de pointe avec la recherche Web.
Pour les tâches de recherche les plus longues de Parallel, l’obtention d’une réponse de grande qualité exigeait généralement un modèle plus imposant doté d’un raisonnement prolongé, ce qui consommait davantage de temps et de ressources. L’entreprise a constaté une nette amélioration du temps et des coûts avec GPT‑6 Astra.
« Avec Astra, nous avons démontré qu’il est possible d’obtenir des recherches de qualité équivalente beaucoup, beaucoup plus rapidement, avec moins d’appels de recherche et moins de tokens. »
Lors d’un test de GPT‑6 Astra, Parallel a demandé à son agent d’étudier six statistiques différentes sur le marché du travail dans quatre États sur une période de six mois. L’agent devait effectuer des recherches sur plusieurs sites Web, recueillir l’information et compiler les résultats dans un seul rapport de recherche.
GPT‑6 Astra a pu effectuer le travail deux fois plus vite que les modèles précédents, tout en réduisant d’environ 50 % le coût du code et en offrant la même qualité de recherche.
Parallel a également constaté que GPT‑6 Astra effectuait des recherches plus ciblées et nécessitait moins d’étapes pour parvenir à un résultat utile.
« Astra a lancé des requêtes de recherche plus ciblées et s’est mieux concentré sur la tâche finale, en intégrant ses connaissances générales, comparativement aux modèles précédents. »
Cette efficacité accrue permet aussi à Parallel de répartir plus facilement la recherche entre plusieurs agents. GPT‑6 Astra peut déléguer des tâches de recherche précises à des sous-agents, ce qui permet de travailler simultanément et de réduire le temps consacré à parcourir une seule suite de recherches.
Parallel dispose désormais d’un meilleur parcours entre une question complexe et une réponse étayée par la recherche, avec moins d’attente, des coûts réduits et une plus grande capacité à réaliser à grande échelle des tâches de recherche exigeantes.
