Parallel، شركة تطوير البنية التحتية للمطورين لوكالات الذكاء الاصطناعي التي تؤدي العمل المعرفي على الويب، استخدمت GPT-6 Astra لتقليل وقت البحث والتكلفة بشكل كبير. تدعم أدوات الشركة تطبيقات تتراوح من grounding الويب لوكالات الصوت إلى الأبحاث للمؤسسات المالية والقانونية. سابقاً، كانت الإجابات عالية الجودة للمهام الطويلة تتطلب نماذج أكبر مع استدلال مطوَّل، تستهلك وقتاً وموارد أكثر. باستخدام GPT-6 Astra، حققت Parallel نفس جودة البحث في نصف الوقت تقريباً 50% تقليل في تكلفة الكود.

في اختبار تضمن ستة إحصائيات لسوق العمل عبر أربع ولايات على مدى ستة أشهر، أكمل GPT-6 Astra المهمة ضعف السرعة مقارنة بالنماذج السابقة. لقد بحث الوكيل عن مواقع متعددة، جمع المعلومات، وأعد النتائج في تقرير واحد. وفقاً لـ Devin Gupta، عضوstaff تقني في Parallel Web Systems، أصدر Astra استعلامات بحث أكثر استهدافًا وركز بشكل أفضل على المهمة النهائية من خلال دمجه معرفته بالعالم.

سمح التحسن في الكفاءة لـ Parallel بتقسيم البحث بين عدة وكلاء. يمكن لـ GPT-6 Astra تكليف مهام محددة لوكالات فرعية، مما يسمح بالعمل المتوازي وتقليل الوقت المستغرق في عمليات البحث التسلسلية. هذا يوفر مساراً أفضل من الأسئلة المعقدة إلى الإجابات البحثية مع انتظار أقل، وتكاليف أقل، وسعة أكبر لمهام البحث المكثفة بحجم كبير.