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OpenAI 披露 LegalOn 案例：按任务匹配模型，Codex 日成本降 65%
LegalOn halves Codex costs while maintaining development speed
AI 导读
据 OpenAI 官方发布的客户案例，LegalOn 将 Codex 的预估每日成本降低了 65%，同时保持开发速度。其做法是按任务类型匹配 Astra、Sol、Luna 等模型，并对预算进行策略性管理。
为什么值得看
该案例给出了 AI 编程工具降本的一条具体路径：不统一使用同一模型，而是按任务复杂度分级调用并管理预算。企业负责人可据此评估自身研发团队的模型选型与成本治理方式。需注意这是 OpenAI 披露的厂商案例，65% 为预估成本口径，缺少独立验证及模型定价、团队规模等前提信息，落地效果需自行验证。
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