Basis 借助 GPT‑6 Astra，将税务工作簿完成时间缩短一半
GPT‑6 Astra 完成复杂任务的用时比 GPT‑5.6 Sol 缩短了 50%，对用户意图的理解也更加深入。
工作簿测试
50%
在 Basis 的测试中，完成含 50 张工作表的税务工作簿，用时较 Sol 缩短。
内部评估
20%
Basis 内部评估得分的大致提升幅度。
Basis（在新窗口中打开） 开发 AI 智能体，将会计人员日常的大量手动工作自动化，帮助他们从重复性任务中抽身，投入战略性工作。该公司的研究重点是让智能体可靠地完成耗时较长的任务。借助 GPT‑6 Astra，智能体能更好地理解会计人员希望达成的目标。
“GPT-6 Astra 能更透彻地理解用户的意图和所面临的问题。”
Basis 用一份包含 50 张工作表的复杂税务工作簿，对比了 GPT‑6 Astra 与 GPT‑5.6 Sol 的表现。任务要求准确、可靠地完成这份工作簿，而 GPT‑6 Astra 的速度明显更快。
“GPT-6 Astra 完成那份工作簿所需的时间，仅为 GPT-5.6 Sol 的一半。”
Basis 还注意到，GPT‑6 Astra 在任务开始时就能做出更好的决策，帮助 Basis 的智能体以更直接的方式完成工作，减少纠错耗时。Troyanovsky 表示，这也提高了模型的 token 使用效率。
Basis 还让 GPT‑6 Astra 随任务进展调整推理强度：遇到较难的步骤时增加计算量，步骤较简单时则减少计算量。模型在进行这些调整时，仍能保持缓存完整。Troyanovsky 表示，这有助于降低成本、缩短响应时间，让 Basis 及其客户能以更低的成本执行长时间运行的任务。
采用 GPT‑6 Astra 后，Basis 的内部评估得分提升了约 20%。这得益于模型对用户意图的更好理解，包括何时提问、明确指出所做的假设，以及遵循指令。
Basis 会评估智能体的工作过程和最终答案，包括它们是否遵循模板、是否在处理税务问题时查阅一手资料，以及是否检查自己的工作。GPT‑6 Astra 能从更广泛的上下文中推断出这些要求，无需过多明确指示。
这减少了 Basis 针对具体情形逐一编写规则的需要，也让团队更有信心，相信智能体能够应对内部测试尚未覆盖的情况。
