Parallel удвічі скоротила час і вартість досліджень з GPT‑6 Astra
З GPT‑6 Astra агенти Parallel досліджують і узагальнюють дані ринку праці вдвічі швидше та вдвічі дешевше, ніж із попередніми моделями.
50%
Менше часу на виконання дослідницьких завдань
50%
Зниження вартості коду
Parallel(відкривається у новому вікні) створює інфраструктуру для розробників ШІ-агентів, які виконують інтелектуальну роботу в інтернеті. Її інструменти охоплюють усе: від заземлення голосових агентів на вебданих до досліджень для фінансових установ і юридичних клієнтів — завдяки поєднанню передових моделей із вебпошуком.
Для найтриваліших дослідницьких завдань Parallel якісна відповідь зазвичай вимагала більшої моделі з розширеним міркуванням, а отже — більше часу й ресурсів. Завдяки GPT‑6 Astra компанія суттєво скоротила час і витрати.
«З Astra ми довели, що дослідження такої самої високої якості можна виконати набагато, набагато швидше — з меншою кількістю пошукових викликів і токенів».
Під час одного з тестів GPT‑6 Astra компанія Parallel доручила своєму агенту дослідити шість різних показників ринку праці в чотирьох штатах за пів року. Агент мав виконати пошук на кількох вебсайтах, зібрати інформацію та звести результати в єдиний дослідницький звіт.
GPT‑6 Astra виконала роботу вдвічі швидше за попередні моделі, приблизно на 50% знизивши вартість коду й зберігши ту саму якість дослідження.
Parallel також відзначила, що GPT‑6 Astra виконувала точніші пошуки й потребувала менше кроків для отримання корисного результату.
«Astra формувала точніші пошукові запити й краще зосереджувалася на кінцевому завданні, використовуючи свої знання про світ ефективніше за попередні моделі».
Завдяки вищій ефективності Parallel також може практичніше розподіляти дослідження між кількома агентами. GPT‑6 Astra може делегувати окремі дослідницькі завдання субагентам, щоб робота виконувалася паралельно й витрачалося менше часу на послідовний пошук.
Тепер Parallel має ефективніший шлях від складного запитання до обґрунтованої дослідженням відповіді: менше очікування, нижчі витрати й більше можливостей масштабно виконувати складні дослідницькі завдання.
