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OpenAI

28 सितंबर 2026

GPT‑6 Astra से बेसिस की कर कार्यपुस्तिका आधे समय में पूरी

GPT‑6 Astra ने जटिल काम पूरे करने में GPT‑5.6 Sol से 50% कम समय लिया और उपयोगकर्ता की मंशा को ज़्यादा गहराई से समझा.

कंपनी की साइज़: स्टार्टअप
क्षेत्र: उत्तरी अमेरिका
इंडस्‍ट्री: टेक्‍नोलॉजी
प्रॉडक्ट्स: API

कार्यपुस्तिका परीक्षण

50%

बेसिस के परीक्षण में 50 टैब वाली कर कार्यपुस्तिका पूरी करने में Sol की तुलना में कम समय लगा.

आंतरिक मूल्यांकन

20%

बेसिस के आंतरिक मूल्यांकन के अंकों में लगभग इतना सुधार हुआ.

लोड किया जा रहा है...

बेसिस⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित एजेंट बनाता है, जो लेखाकारों के रोज़ाना के कई काम अपने आप कर सकते हैं. इससे लेखाकार बार-बार दोहराए जाने वाले कामों के बजाय रणनीतिक कामों पर समय दे पाते हैं. कंपनी का शोध ऐसे एजेंट बनाने पर केंद्रित है जो लंबे काम भरोसेमंद ढंग से पूरे कर सकें. GPT‑6 Astra के साथ उसे यह दिख रहा है कि लेखाकार क्या हासिल करना चाहते हैं, इसकी समझ और बेहतर हुई है.

“GPT-6 Astra उपयोगकर्ता की मंशा और समस्या को गहराई से समझने में बेहतर है.”
—मिच ट्रोयानोव्स्की, सह-संस्थापक, बेसिस

50 टैब वाली कर कार्यपुस्तिका आधे समय में पूरी करना

बेसिस ने 50 टैब वाली एक जटिल कर कार्यपुस्तिका पर GPT‑6 Astra और GPT‑5.6 Sol की तुलना की. काम था कार्यपुस्तिका को सटीक और भरोसेमंद ढंग से पूरा करना. GPT‑6 Astra ने इसे काफ़ी तेज़ी से किया.

“GPT-6 Astra उस कार्यपुस्तिका को पूरा करने में GPT-5.6 Sol से आधा समय लेता है.”
—मिच ट्रोयानोव्स्की, सह-संस्थापक, बेसिस

बेसिस ने यह भी पाया कि GPT‑6 Astra काम की शुरुआत में बेहतर फ़ैसले लेता है. इससे बेसिस के एजेंट काम पूरा करने का ज़्यादा सीधा रास्ता अपना पाते हैं और ग़लतियाँ सुधारने में कम समय लगाते हैं. ट्रोयानोव्स्की कहते हैं कि इससे मॉडल टोकन का भी ज़्यादा कुशलता से इस्तेमाल करता है.

काम के हिसाब से रीज़निंग का स्तर तय करना

बेसिस GPT‑6 Astra से काम आगे बढ़ने के साथ रीज़निंग का स्तर भी बदलवाता है. कोई चरण मुश्किल हो तो वह ज़्यादा गणना करता है और आसान हो तो कम. मॉडल अपने कैश को जस का तस रखते हुए ये बदलाव कर सकता है. ट्रोयानोव्स्की कहते हैं कि इससे लागत और जवाब देने में लगने वाला समय कम होता है. नतीजतन, लंबे समय तक चलने वाले काम बेसिस और उसके ग्राहकों के लिए ज़्यादा किफ़ायती हो जाते हैं.

वास्तविक उपयोग में भरोसा बढ़ाना

GPT‑6 Astra के साथ बेसिस के आंतरिक मूल्यांकन के अंकों में लगभग 20% सुधार हुआ. इसकी वजह उपयोगकर्ता की मंशा की बेहतर समझ थी, जिसमें यह समझना भी शामिल है कि कब सवाल पूछने हैं, मान्यताओं को स्पष्ट करना है और निर्देशों का पालन करना है.

बेसिस अपने एजेंटों के काम करने के तरीक़े और उनके अंतिम जवाबों का मूल्यांकन करता है. इसमें यह भी जाँचा जाता है कि वे तय प्रारूपों का पालन करते हैं या नहीं, कर-संबंधी सवालों के लिए प्राथमिक स्रोतों से जानकारी लेते हैं या नहीं और अपने काम की जाँच करते हैं या नहीं. GPT‑6 Astra व्यापक संदर्भ से इन अपेक्षाओं को समझ सकता है, इसलिए उसे कम स्पष्ट निर्देश देने पड़ते हैं.

इससे बेसिस को हर अलग परिस्थिति के लिए नियम लिखने की ज़रूरत कम पड़ती है. टीम को यह भरोसा भी बढ़ता है कि उसके एजेंट उन परिस्थितियों को भी सँभाल सकते हैं जिन्हें आंतरिक परीक्षणों में शामिल नहीं किया गया था.