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LegalOn 按任务分级调用 Codex 模型，成本降 65%
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AI 综述
LegalOn Technologies 通过按任务复杂度分级调用三款 Codex 模型，使估算日均成本相比 GPT-5.5 降低约 65%，且开发速度未受影响。OpenAI News 报道称，最轻量的 GPT-6 Luna 用于需求清晰的代码实现，GPT-6.1 Sol 承担标准设计、数据分析与文档准备，能力最强的 GPT-6 Astra 处理架构设计等需要高级判断的工作。 除模型分级外，LegalOn 默认关闭 Fast mode，仅在单次需要时允许开启，并按部门、团队和个人层级设置 AI 支出预算上限。OpenAI News 称，成熟业务被要求提升约 20% 的成本效率，而启动阶段的新业务则获得充足预算以鼓励广泛使用 AI。
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最新进展10月8日 20:00
LegalOn 借助 Codex 按任务分级调用模型，将开发成本减半并维持开发速度报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- OpenAI NewsLegalOn 借助 Codex 按任务分级调用模型，将开发成本减半并维持开发速度
LegalOn Technologies 按任务复杂度在 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Luna 三款 Codex 模型间分级调用，并将 Fast mode 设为默认关闭、按部门和团队设置月度预算上限，使估算日均成本相比 GPT-5.5 降低约 65%，开发速度未受影响。成熟业务被要求提升约 20% 的成本效率，新业务则获得充足预算以鼓励 AI 广泛使用。
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