LegalOn Technologies在全球提供Professional AI，利用人工智能支持法律工作和其他关键业务职能。通过将领域专业知识与人工智能相结合，该公司让人们能够专注于复杂的判断和决策。其目标是实现人工智能驱动的管理，以提升业务决策的质量和速度，并将这一方法延伸至使组织本身成为AI原生型组织。
该公司将Codex整合进其开发流程，并通过日常使用在整个组织内扩大应用。随着应用逐步深入，一个新挑战出现了：成本控制。无限制地使用高性能模型可能会推高支出，而一刀切的限制则可能削弱人工智能带来的生产力提升。该公司的应对方式是：根据任务复杂度和开发阶段，在GPT-6（Astra、Luna）和GPT-6.1 Sol之间进行选择，并根据各业务的发展阶段调整预算。它在保持开发速度的同时，成本减半。
最初，开发人员可以无限制地使用主力模型GPT-5.5的快速模式。随后，该公司由人工智能驱动的开发部门Development Co E（AID Co E）开始制定模型选择指南，对模型进行测试和监控，管理者则与团队分享其研究结果。这使每位工程师都能为每项任务自主选择最合适的模型。此举使公司从为所有任务使用能力最强的模型，转变为为工作选择合适的模型，从轻量级模型入手，并随任务复杂度提高逐步升级。
公司还通过管理员设置引入了系统控制，为各部门和个人设定月度用量上限。快速模式默认受到限制，仅在需要时允许单独请求，团队则采用并行运行任务等方式来保持性能。预算上限设置在部门、小组和个人三个层级：成熟业务被要求将成本效率提升约20%，而处于启动阶段的新业务则获得了充足的预算。
来源: OpenAI Blog · 由HeadlinesBriefing整理摘要