Parallel reduziu para metade tempo e custo com GPT‑6 Astra
Com o GPT‑6 Astra, os agentes da Parallel pesquisaram e sintetizaram dados do mercado de trabalho em metade do tempo e por metade do custo dos modelos anteriores.
50%
Menos tempo para concluir tarefas de investigação
50%
Redução do custo de código
A Parallel(abre numa nova janela) cria infraestruturas para programadores destinadas a agentes de IA que realizam trabalho intelectual na Web. As suas ferramentas abrangem desde a fundamentação na Web para agentes de voz até à investigação para instituições financeiras e clientes do setor jurídico, combinando modelos de fronteira com pesquisa na Web.
Nas tarefas de investigação mais demoradas da Parallel, obter uma resposta de elevada qualidade implicava geralmente utilizar um modelo maior com raciocínio alargado, o que consumia mais tempo e recursos. Com o GPT‑6 Astra, a empresa registou uma melhoria significativa no tempo e no custo.
«Com o Astra, demonstrámos que é possível obter a mesma investigação de elevada qualidade muito, muito mais depressa, com menos chamadas de investigação e menos tokens.»
Num teste do GPT‑6 Astra, a Parallel pediu ao seu agente que investigasse seis estatísticas diferentes do mercado de trabalho em quatro estados, ao longo de seis meses. O agente teve de pesquisar em vários sites, recolher informações e compilar as conclusões num único relatório de investigação.
O GPT‑6 Astra conseguiu concluir o trabalho em metade do tempo dos modelos anteriores, reduzindo o custo de código em cerca de 50%, sem comprometer a qualidade da investigação.
A Parallel também observou que o GPT‑6 Astra efetuava pesquisas mais específicas e precisava de menos passos para chegar a um resultado útil.
«O Astra realizou pesquisas mais direcionadas e concentrou-se melhor no objetivo final, integrando o seu conhecimento do mundo, comparativamente aos modelos anteriores.»
Esta maior eficiência também torna mais prático para a Parallel distribuir a investigação por vários agentes. O GPT‑6 Astra pode delegar tarefas de investigação específicas a subagentes, permitindo que o trabalho decorra em simultâneo e reduzindo o tempo gasto a percorrer uma única sequência de pesquisas.
A Parallel dispõe agora de um percurso mais eficaz entre uma pergunta complexa e uma resposta fundamentada em investigação, com menos tempo de espera, custos mais baixos e maior capacidade para realizar tarefas de investigação exigentes em grande escala.
