LegalOn按任务分配AI模型 开发成本降65%

IT时代网10月9日消息，日本法律科技公司 LegalOn Technologies 披露，通过在 Codex 开发流程中按任务复杂度分配不同模型，公司在保持开发速度的同时，把预估日成本较此前降低约 65%。

此前公司曾向开发者无限量开放主力模型，随着使用规模扩大，成本压力随之而来：全面限制又会削弱 AI 带来的生产力。为此其 AI 开发卓越中心制定模型选型指南，经测试与监控后由管理者同步给各团队，让每位工程师按任务自行选择最合适的模型。

选型规则是：最轻量的 GPT-6 Luna 负责需求明确的代码实现；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 处理包括架构设计在内的高级判断。团队从轻量模型起步，随任务复杂度提升逐级上调。

公司同时把 Fast 模式改为默认关闭、按需单独申请，并在部门、小组与个人三级设置 AI 预算上限。成熟业务被要求提升约 20% 的成本效率，处于启动期的新业务则获得宽松预算以鼓励使用。

结果层面，限制 Fast 模式后开发性能保持稳定，团队靠并行执行任务等方式平滑过渡；成熟业务效率提升与对新业务的积极投入并行推进。公司还自建指标，把 AI 投入的评估基准从开发速度与用量转向客户价值。

编辑：林一舟