Parallel halverte forskningstid og kostnader med GPT‑6 Astra
Med GPT‑6 Astra kunne Parallels agenter undersøke og sammenstille arbeidsmarkedsdata på halve tiden og til halve kostnaden av tidligere modeller.
50 %
Mindre tid til forskningsoppgaver
50 %
Reduserte kodekostnader
Parallel(åpnes i et nytt vindu) utvikler infrastruktur for utviklere som lager AI-agenter som utfører kunnskapsarbeid på nettet. Verktøyene støtter alt fra nettbasert forankring for taleagenter til undersøkelser for finansinstitusjoner og juridiske kunder, ved å kombinere banebrytende modeller med nettsøk.
For Parallels mest langvarige forskningsoppgaver krevde et svar av høy kvalitet vanligvis en større modell med utvidet resonnering, noe som tok mer tid og krevde flere ressurser. Med GPT‑6 Astra har selskapet oppnådd store forbedringer i tids- og kostnadsbruk.
«Med Astra har vi vist at man kan få forskning av samme høye kvalitet mye, mye raskere, med færre forskningskall og færre tokener.»
I en test av GPT‑6 Astra ba Parallel agenten sin om å undersøke seks ulike typer arbeidsmarkedsstatistikk fra fire delstater over seks måneder. Agenten måtte søke på flere nettsteder, samle inn informasjon og sammenstille funnene i én forskningsrapport.
GPT‑6 Astra fullførte arbeidet på halvparten av tiden sammenlignet med tidligere modeller og reduserte kodekostnadene med rundt 50 %, samtidig som forskningskvaliteten var den samme.
Parallel observerte også at GPT‑6 Astra utførte mer målrettede søk og brukte færre trinn på å komme frem til et nyttig resultat.
«Astra utførte mer målrettede søk og holdt bedre fokus på den overordnede oppgaven ved å bruke sin kunnskap om verden, sammenlignet med tidligere modeller.»
Den økte effektiviteten gjør det også mer praktisk for Parallel å fordele forskningen mellom flere agenter. GPT‑6 Astra kan delegere bestemte forskningsoppgaver til underagenter, slik at arbeidet kan foregå parallelt og det brukes mindre tid på å gå gjennom én enkelt søkesekvens.
Parallel har nå en bedre vei fra komplekse spørsmål til grundig undersøkte svar, med mindre ventetid, lavere kostnader og større kapasitet til å håndtere krevende forskningsoppgaver i stor skala.
