Parallel, une entreprise d'infrastructure de développeuse pour des agents IA effectuant des travaux de connaissance sur le web, a considérablement réduit le temps et le coût de la recherche en utilisant GPT-6 Astra. Les outils de l'entreprise prennent en charge des applications allant du grounding web pour agents vocaux à la recherche pour institutions financières et légales. Auparavant, les réponses de haute qualité pour des tâches longues nécessitaient des modèles plus grands avec un raisonnement étendu, consommant plus de temps et de ressources. Avec GPT-6 Astra, Parallel a atteint la même qualité de recherche en moitié du temps avec environ 50% de réduction des coûts de code.

Dans un test impliquant six statistiques du marché du travail sur quatre États sur six mois, GPT-6 Astra a accompli le travail deux fois plus vite que les modèles précédents. L'agent a recherché plusieurs sites web, collecté des informations et compilé les résultats en un seul rapport. Selon Devin Gupta, Membre du personnel technique de Parallel Web Systems, Astra a émis des requêtes de recherche plus ciblées et a mieux focalisé sur la tâche finale en incorporant ses connaissances du monde.

L'efficacité accrue permet à Parallel de répartir la recherche entre plusieurs agents. GPT-6 Astra peut déléguer des tâches spécifiques à des sous-agents, permettant un travail simultané et réduisant le temps passé sur des recherches séquentielles. Cela offre un meilleur chemin des questions complexes aux réponses de recherche avec moins d'attente, des coûts moindre et plus de capacité pour des tâches de recherche exigeantes à grande échelle.