Przejdź do treści głównej
OpenAI

28 września 2026

Basis: skoroszyt podatkowy 2× szybciej z GPT‑6 Astra

GPT‑6 Astra wykonywał złożone zadania w czasie o 50% krótszym niż GPT‑5.6 Sol i wykazał się głębszym zrozumieniem intencji użytkownika.

Rozmiar przedsiębiorstwa: Start-up
Region: Ameryka Północna
Branża: Technologia
Produkty: API

Test wypełniania skoroszytu

50%

Mniej czasu na wypełnienie skoroszytu podatkowego z 50 arkuszami w porównaniu z modelem Sol w teście Basis.

Testy wewnętrzne

20%

Przybliżona poprawa wyników w wewnętrznych testach Basis.

Ładowanie…

Basis⁠(otwiera nowe okno) tworzy agentów AI, którzy automatyzują znaczną część codziennej, ręcznej pracy księgowych, pozwalając im poświęcać czas na zadania strategiczne zamiast powtarzalnych czynności. Firma koncentruje badania na agentach, którzy potrafią niezawodnie wykonywać długotrwałe zadania. Dzięki GPT‑6 Astra dostrzega, że lepiej rozumieją oni, co księgowi chcą osiągnąć.

„GPT-6 Astra lepiej radzi sobie z dogłębnym rozumieniem intencji użytkownika i samego problemu”.
—Mitch Troyanovsky, współzałożyciel Basis

Wypełnianie skoroszytu podatkowego z 50 arkuszami w czasie krótszym o połowę

Basis porównało GPT‑6 Astra i GPT‑5.6 Sol, wykorzystując złożony skoroszyt podatkowy z 50 arkuszami. Zadanie polegało na dokładnym i rzetelnym wypełnieniu skoroszytu. GPT‑6 Astra wykonał je wyraźnie szybciej.

„GPT-6 Astra potrafi wypełnić ten skoroszyt w czasie o połowę krótszym niż GPT-5.6 Sol”.
—Mitch Troyanovsky, współzałożyciel Basis

Basis zauważyło też, że GPT‑6 Astra podejmuje lepsze decyzje na początku zadania. Dzięki temu agenci Basis sprawniej zmierzają do celu i poświęcają mniej czasu na poprawianie błędów. Jak mówi Troyanovsky, sprawia to również, że model efektywniej wykorzystuje tokeny.

Dostosowanie intensywności rozumowania do zadania

Basis wykorzystuje też GPT‑6 Astra do dostosowywania intensywności rozumowania w trakcie zadania: model zwiększa nakład obliczeń przy trudniejszych krokach i zmniejsza go przy łatwiejszych. Model może wprowadzać te zmiany bez naruszania zawartości pamięci podręcznej. Według Troyanovsky’ego pomaga to obniżyć koszty i skrócić czas odpowiedzi, dzięki czemu długotrwałe zadania są bardziej opłacalne dla Basis i jego klientów.

Budowanie zaufania do działania w praktyce

Dzięki GPT‑6 Astra Basis odnotowało poprawę wyników w wewnętrznych testach o około 20%. Wynikała ona z lepszego rozumienia intencji użytkownika, w tym tego, kiedy zadawać pytania, wskazywać przyjęte założenia i stosować się do instrukcji.

Basis ocenia sposób pracy swoich agentów i ich końcowe odpowiedzi, sprawdzając między innymi, czy trzymają się szablonów, sięgają do źródeł pierwotnych w kwestiach podatkowych i weryfikują własną pracę. GPT‑6 Astra potrafi wywnioskować te oczekiwania z szerszego kontekstu, potrzebując mniej szczegółowych instrukcji.

Ogranicza to potrzebę tworzenia przez Basis reguł dla poszczególnych sytuacji i daje zespołowi większą pewność, że agenci poradzą sobie także w przypadkach nieobjętych wewnętrznymi testami.