GPT-6 AstraがGitLabで利用可能に、実行はより速く、トークンはより少なく

OpenAIの最新フロンティアモデルGPT-6 Astraが、GitLab Duo Agent Platformで利用可能になりました。実行時間はより短く、トークン消費はより少なくなっています。

GitLabの社内評価では、GPT-6 Astraはベンチマークのすべてのタスクを完了しながら、典型的な実行でGPT-5.6 Solより43.4%速く終わり、1回あたりのトークン消費を42.7%削減しました。依存関係の更新、ビルドの修正、複数ファイルにまたがる小規模な変更といったエージェント型タスクの結果がより早く返り、限られたトークン予算をバックログのより広い範囲に振り向けられます。

遅い実行ほど効く、エージェント型作業の高速化

待ち時間は、チームがエージェントをどう使うかを左右します。数分で返ってくる実行なら、集中を切らさずにそのまま待てる。一方、時間のかかる実行は、バックグラウンドに回して別の作業に移ることになります。完了したときには、いま取り組んでいる作業から頭を切り替え、エージェントに何を依頼したのかを読み直し、30分前に最後に考えた差分をレビューする流れです。

GitLabの社内テストでGPT-6 Astraが最も大きく短縮したのは、まさにこの頭の切り替えを招く長い実行でした。実行時間の遅い側の裾にあたる95パーセンタイルでは、GPT-6 AstraはGPT-5.6 Solより49.2%速く完了。典型的な実行でも43.4%速くなっています。

Astraの最も遅い実行は、Solが平均的な実行に要していた時間とほぼ同じで終わり、件数が多く定型的な作業ほどチームの待ち時間は短くなります。

すべてのタスクを完了、1回あたりのトークンはより少なく

GitLabの社内テストでは、GPT-6 Astraはベンチマークタスクの100%を完了しました。停止、タイムアウト、空の応答はいずれも発生していません。レビューするものが何もないまま終わる実行を待たされることがない、ということです。

そのうち、ベンチマークのテストに合格する変更を返した割合、つまり解決率は63.3%でした。GPT-5.6 Solの解決率76.7%は下回ります。ただし、解決に至らなかったケースも、成果物のない実行ではなく、修正すべきパッチとして返ってきます。

しかもAstraは、同一のタスクセットで測定して、Solより1回あたり42.7%少ないトークンでこの完了率に到達しました。この削減はバックログ全体で積み上がるため、同じトークン予算でより多くの作業をエージェントに任せられます。

Astraが最も効果を発揮する場面

どのタスクにどのモデルを使うかは、さまざまな要素で決まります。GPT-6 Astraが有力な選択肢になるのは、応答の速さと1回あたりのトークン消費が特に効いてくる場面。依存関係の更新、ビルドの修正、複数ファイルにまたがる小規模な変更などが該当します。マージ前にレビューを挟む作業に向いており、一度で正解を出す必要がある変更には、GPT-5.6 Solのほうが適しているかもしれません。

GitLab Duo Agent Platformでは、管理者がモデル選択の画面から機能ごとにモデルを指定します。エージェントに渡すワークロードは、それぞれ指定したモデルで実行されます。この柔軟性は、一貫したガバナンスとともに提供されるもの。どのモデルも、同じコンテキストレイヤー、ポリシーチェック、監査証跡を通過します。

Astraを使い始める

GPT-6 Astraは、GitLab Duo Agent Platformですでに利用可能です。他のモデルと同様、GitLabクレジットを消費します。Duo Agent Platformをまだお使いでない方は、ぜひ無料トライアルをお試しください。GitLab PremiumまたはUltimateをご契約中の場合は、Duo Agent Platformを有効化して、サブスクリプションに含まれるGitLabクレジットをご利用いただけます。