OpenAI 10 月 8 日公布 LegalOn 的 Codex 使用案例。随着 AI 编程在团队普及，LegalOn 没有继续让所有任务默认使用最高能力模型，而是按任务复杂度选择 GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra，同时设置部门与个人的月度用量限制。
其内部指南把需求清晰的代码实现和简单自动化交给 Luna，把常规设计、数据分析及文档工作交给 Sol，把复杂架构、深入分析和多 Agent 协调交给 Astra。团队还收紧 Fast 模式的默认使用，确有需要时再单独申请，并通过并行任务维持工作节奏。
LegalOn 表示，组合实施后，估算日成本下降约 65%，同时保持开发速度。预算也按业务成熟度分配：成熟业务强调约 20% 的成本效率改善，新业务则保留较宽裕的试验空间。这里的数字来自公司内部案例，包含模型选择、功能限制和预算管理多项措施，无法仅归因于更换某一款模型。