Asana снизила стоимость ИИ в 76 раз: оптимизация расходов нейросетей без смены модели

Asana, платформа управления проектами с десятками миллионов пользователей, опубликовала инженерный отчёт о том, как команда переделала браузерные end-to-end тесты (автоматические проверки, которые имитируют действия пользователя в браузере, чтобы убедиться, что кнопки нажимаются, страницы загружаются, формы отправляются). Вместо жёстко прописанных скриптов компания поставила ИИ-агентов, и главный результат не скорость, а стоимость: расходы на один тестовый прогон упали в 76 раз.

Что именно поменялось?

• Скрипты заменили агентами. Раньше каждый тест требовал точного описания: «нажми кнопку с id=submit, подожди 3 секунды, проверь текст в div.result». Любое изменение интерфейса ломало тест. Теперь ИИ-агент получает задачу на естественном языке («создай задачу в проекте, назначь исполнителя, проверь, что она появилась в списке») и сам находит нужные элементы на странице.

• Промпты (промпт, текстовая инструкция для нейросети) оптимизировали в несколько итераций. Asana сократила объём контекста, который отправляется модели на каждом шаге, убрав из промпта избыточную информацию о странице. Именно это дало основную экономию: меньше токенов (токен, минимальная единица текста, которую обрабатывает модель) на запрос означает меньше денег за каждый вызов.

• Снимки страницы вместо полного HTML. Вместо передачи всего кода страницы агенту отправляют сжатое визуальное представление. Модель «видит» интерфейс, как пользователь, а не разбирает тысячи строк разметки.

• Тесты стали устойчивее. Хрупкие скрипты ломались при любом редизайне. Агент адаптируется: если кнопка переехала или изменила название, он всё равно находит её по смыслу задачи.

Как попробовать?

1. Оцените, сколько вы тратите на ИИ-вызовы сейчас. Посчитайте количество токенов в типичном запросе и умножьте на число вызовов в день. Большинство платформ (OpenAI, Anthropic, YandexGPT) показывают расход токенов в панели управления.

2. Сократите контекст в промптах. Уберите из системного промпта (системный промпт, постоянная инструкция, которая задаёт поведение модели) всё, что модель не использует для конкретного ответа. Подход Asana работает и для контент-задач: если вы отправляете модели весь текст статьи ради проверки одного абзаца, вы переплачиваете.

3. Замените передачу «сырых» данных сжатым описанием. Asana заменила полный HTML снимком страницы. Аналогично: вместо полной выгрузки базы клиентов передавайте модели только сводку или релевантный фрагмент.

4. Замерьте результат. После изменений снова посчитайте стоимость за вызов и сравните. Без замера оптимизация расходов нейросетей остаётся гипотезой.

Актуально ли это для российских команд?

Подход Asana не привязан к конкретной модели. Принцип «меньше токенов на запрос при том же качестве» работает одинаково с любым поставщиком.

Для российских стартапов и компаний, которые используют YandexGPT или GigaChat, инженерный урок тот же: не меняйте модель, сначала урежьте промпт. Компания не раскрыла, какую именно модель использовала, но 76-кратная экономия достигнута архитектурой запросов, а не выбором дешёвого провайдера.

Частые вопросы

Нужно ли уметь программировать, чтобы применить подход Asana?

Для браузерного тестирования с ИИ-агентами нужны базовые навыки разработки. Но сам принцип оптимизации расходов нейросетей, сокращение объёма промпта и контекста, применим без кода: авторы и маркетологи могут укоротить промпты в ChatGPT, YandexGPT или GigaChat и сразу увидеть экономию токенов.

76 раз это про деньги или про скорость?

Про деньги. Asana измеряла стоимость одного тестового прогона. Скорость тоже выросла (меньше токенов обрабатывается быстрее), но заявленная цифра относится именно к снижению затрат.

Подойдёт ли этот подход для небольшой команды в России?

Да. Чем меньше бюджет, тем заметнее экономия. Если вы платите за API YandexGPT или GigaChat потокенно, каждый лишний абзац в промпте стоит денег. Начните с аудита своих промптов: уберите дублирующие инструкции и избыточный контекст, замерьте расход до и после.

Оптимизация расходов нейросетей начинается не с выбора дешёвой модели, а с вопроса: что лишнего я отправляю в каждом запросе? Asana ответила на него и сэкономила в 76 раз. Ваш первый шаг, открыть самый длинный промпт и вычеркнуть половину.