Asana, GPT-6.1 Sol로 브라우저 에이전트 비용 76배 절감

배경

OpenAI는 2026년 10월 9일 프로젝트 관리 소프트웨어 기업 Asana의 사례를 공개했다. Asana는 Codex를 이용해 자사 브라우저 에이전트를 다시 만들었다. 테스트에서 개선된 에이전트는 비용이 76분의 1로 줄고 속도는 5배 빨라졌다. 사례에 등장하는 모델은 GPT-6.1 Sol이다.

다만 근거 자료는 짧다. 원문은 테스트 환경의 비교 결과만 전할 뿐, 작업 구성, 기준 설정, 과금 방식은 밝히지 않았다. 따라서 76배는 Asana가 시험한 작업에 대한 결과로 읽어야 하며, 모든 브라우저 에이전트에 통하는 수치는 아니다.

브라우저 에이전트는 왜 비용이 많이 들고, 재설계로 어떻게 크게 줄일 수 있을까? 브라우저 에이전트는 페이지를 읽고, 다음 행동을 판단하고, 클릭하거나 입력한 뒤, 바뀐 화면을 다시 읽는 순환을 반복한다. 매 순환마다 모델의 입력과 출력이 소모되므로 총비용은 대략 단계당 토큰 수, 단계 수, 모델 단가를 곱한 값이다. 원문은 Asana가 이 중 무엇을 바꿨는지 밝히지 않았다.

심층 분석

같은 순환 구조가 속도 결과도 설명한다. 단계가 하나 늘 때마다 모델 호출과 대기 시간이 함께 늘어난다. 작업 경로를 줄이거나 매번 모델에 보내는 정보를 덜어내면 비용과 지연이 같이 좋아지는 경우가 많고, 이는 보고된 76배와 5배의 조합과 맞는다. 두 수치의 크기가 다른 점은 개선 요인이 하나가 아닐 가능성을 시사하지만, 세부 내역은 공개되지 않았다. Asana가 구체적으로 무엇을 바꿨는지에 대한 해석은 어디까지나 추론이다.

도구 선택도 눈에 띈다. 재구성은 OpenAI의 코딩 에이전트 Codex에서 이뤄졌다. 한 에이전트가 다른 에이전트를 다시 짓는 데 참여했고, 비용과 속도가 측정 가능한 합격 기준이 됐다. 새 기능이 아니라 이미 운영 중인 시스템을 대상으로 경제성을 수치로 확인했다는 점이 특징이다.

가장 의미 있는 부분은 절감분의 행방이다. Asana는 줄어든 비용을 이익으로 돌렸다고 하지 않았다. 대신 그 여유로 고객에게 더 성능 좋은 모델을 제공할 수 있게 됐다고 밝혔다. 엔지니어링으로 비용을 먼저 낮추고, 예산 일부를 더 강한 모델 GPT-6.1 Sol에 쓰는 순서다. 가격과 품질 중 하나를 포기하지 않겠다는 의도가 읽힌다.

산업 영향

기업용 소프트웨어 업체에는 현실적인 문턱이 있다. 작업 한 건의 비용이 구독료 안에 들어와야 에이전트 기능을 널리 배포할 수 있다. Asana는 팀 단위로 소프트웨어를 판다. 에이전트를 실행할 때마다 추론 비용이 크면 사용량이 늘수록 매출총이익이 압박받는다. 이 정도 절감이 실제 운영에서도 유지된다면, 제한적인 시범보다 기본 제공이 더 현실적인 선택이 된다.

OpenAI 입장에서는 모델, Codex, 기업 도입을 하나의 고객 사례로 묶은 셈이다. 더 강한 모델만이 아니라 에이전트를 더 싸고 빠르게 만드는 도구까지 제안에 포함된다는 메시지다. 두 회사 사이의 상업 조건은 원문에 없으므로 여기서는 다루지 않는다.

Anthropic, Google, 브라우저 자동화 스타트업 같은 경쟁사에도 비교 기준이 바뀐다. 벤치마크 점수는 여전히 중요하지만, 완료한 작업당 비용과 지연이 같은 자리에서 논의된다. 구매자는 이 워크플로를 끝내는 데 얼마가 들고 얼마나 걸리는지를 직접 물을 수 있다.

전망

지켜볼 점이 몇 가지 있다. 첫째는 정보 공개다. Asana나 OpenAI가 작업 유형, 개선 전후의 단계 수와 토큰 사용량, 페이지 정보를 표현하는 방식의 변경 여부를 밝히면, 76배 중 재사용 가능한 방법이 얼마인지 가늠할 수 있다. 둘째는 운영 데이터다. 테스트 결과가 실제 트래픽에 그대로 이어지지는 않는다. 실제 작업은 더 복잡하고 웹페이지는 덜 안정적이며, 재시도는 비용을 늘린다.

셋째는 고객 쪽 변화다. 더 강한 모델이 작업 성공률, 복잡한 워크플로 처리, 요금제 변화로 나타날지는 아직 보고되지 않았다. 넷째는 모방이다. 다른 소프트웨어 업체도 코딩 에이전트로 자사 에이전트를 재구성하고 비용과 지연을 엄격한 목표로 삼는다면, 경쟁은 엔지니어링 효율로 옮겨갈 것이다. 그때는 작업당 비용을 꾸준히 낮추는 쪽이 더 강한 모델을 사용자에게 내줄 여력도 가장 크다.