LegalOn 将 Codex 日成本估算削减 65%
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LegalOn 把 Codex 的每日预估成本降低了 65%，同时保持开发速度不变。做法是按任务类型分别匹配 Astra、Sol、Luna 三种模型，并对预算做策略性管理。
全文梳理
AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载成本与速度的取舍结果
LegalOn 公布的一项实践显示，其 Codex 的每日预估成本下降了 65%，而开发速度并未因此变慢。这一结果的关键在于，成本压缩没有以牺牲交付节奏为代价，说明削减开支的动作发生在用量分配层面，而不是简单减少使用。对于同样按量计费使用编码助手的团队，这个比例提供了一个可对照的参考：成本项存在被大幅压缩的空间，且不必直接换算成产出下降。
按任务匹配不同模型
具体做法上，LegalOn 把 Astra、Sol、Luna 与任务进行匹配，也就是让不同任务走不同的模型，而不是所有请求都交给同一个模型处理。材料没有说明这三种模型各自的定位、能力差异或价格，也没有给出任务分类的具体标准，因此只能确认「按任务分配模型」这一层做法本身。对读者的意义在于，多模型路由被当作降本手段使用，而非单纯的能力叠加。
预算的策略性管理
除模型匹配外，LegalOn 还对预算做了策略性管理。材料未披露预算管理的具体机制、周期或阈值，也未说明 65% 是相对哪个基线测算、统计窗口有多长。因此可确认的信息限于两点：成本降幅为每日预估口径的 65%，以及开发速度维持不变。这两点共同构成该案例的可迁移之处——降本与提速并非只能二选一。
为什么值得看
想知道多模型分工与预算管控能把 AI 编码成本压到什么程度，可看这个 65% 的实例。
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