Parallel，一个为在网络上执行知识工作的AI代理提供开发基础设施的公司，利用GPT-6 Astra显著降低了研究时间和成本。该公司的工具支持从语音代理的网络定位到金融和法律机构研究的各类应用。先前，长时间任务的高质量答案需要更大的模型和延长的推理，消耗更多时间和资源。借助GPT-6 Astra，Parallel在一半的时间内实现了相同的研究质量，代码成本降低约50%。

在一次涉及六个劳动力市场统计数据 across 四个州 over 六个月的测试中，GPT-6 Astra 的工作速度是先前模型的两倍。代理搜索多个网站，收集信息，并将发现编译成单一报告。根据 Devin Gupta，Parallel Web Systems 的技术员，Astra 发出了更有针对性的搜索查询，并通过结合其世界知识更好地关注最终任务。

提高的效率使得Parallel能够将研究分配给多个代理。GPT-6 Astra 可以将具体任务委派给子代理，从而实现同时工作并减少顺序搜索所花费的时间。这为从复杂问题到研究答案提供了更好的路径，减少等待时间，降低成本，并增加大规模研究任务的容量。