Немецкий стартап, который занимается ИИ-поиском, представил агента Toast 1, забирающего на себя весь цикл поиска.
Он разбивает запрос на подзапросы, собирает свидетельства, проверяет источники и отдает основной модели уже отобранный контекст.
Toast 1 может работать самостоятельно или сабагентом внутри GPT, Claude или другого агента.
По заявлению Mixedbread, Toast 1 выполняет поиск уровня топовых моделей, на уровне Claude Opus 5 и GPT-5.6 Sol, будучи до 10 раз дешевле и до 12 раз быстрее.
🟡Тесты
На финансовом бенче Databricks OfficeQA Pro V2 из 90 вопросов связка GPT-5.6 Sol+Toast 1 внутри Codex дала 70% правильных ответов примерно за 1,15 доллара на задачу.
Прежний лидер, Fable 5 на Databricks Genie, - 60% примерно за 4 доллара.
Тот же GPT-5.6 Sol в Codex, но без Toast 1, набирает всего 33%.
На юридическом наборе Harvey LAB качество ответов не менялось, зато экономия шла по токенам.
Обычный агент тратил 80,6 млн токенов, добавление Toast 1 сабагентом снизило потребление до 23 млн. Число итераций упало с 21,7 до 11,2 на задачу без просадки по качеству.
Сам по себе, вне связок, Toast 1 держится на уровне GPT-5.6 Sol на BrowseComp Plus, OfficeQA Pro и LongSeal и обходит Kimi K3 и GLM-5.2.
🟡Доступность
Toast 1 работает через API Mixedbread.
Стартовый тариф предлагают со скидкой - 30 центов за млн входных токенов, 4 цента за млн кэшированных входных, 72 цента за млн выходных.
Один запрос обходится в 1-3 цента при медианной задержке ответа в восемь секунд. Конфигурация максимального качества - 5-7 центов и одиннадцать секунд.
Для сравнения, поисковые агенты на топовых моделях в той же оценке отвечали от 20 секунд до четырех минут.
Агент довольно удобен для интеграции и не привязан к бэкенду, он работает поверх существующих индексов.
Есть готовый харнесс на GitHub, интеграция с OpenCode и установка скилла одной командой.
Новым аккаунтам дают 5 долларов на пробу.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml