A LegalOn Technologies, startup asiática do setor de tecnologia jurídica, anunciou que conseguiu reduzir em 65% os custos diários associados ao uso do Codex, sistema de IA da OpenAI, sem prejudicar a velocidade de desenvolvimento de seus produtos. Segundo comunicado publicado em 8 de outubro de 2026, a economia foi alcançada por meio de uma estratégia de alocação inteligente entre três variantes do GPT-6: Astra, Sol e Luna, cada uma utilizada conforme a complexidade da tarefa.
Mudança de abordagem: do modelo único à seleção sob demanda
Inicialmente, a LegalOn oferecia a seus desenvolvedores acesso irrestrito ao modelo GPT-5.5 em modo Fast, ampliando rapidamente o uso da IA para design, implementação e rotinas diárias. O resultado foi um aumento expressivo de produtividade, mas também a ameaça de ultrapassar o orçamento anual, já que o uso irrestrito de modelos de ponta eleva significativamente os custos.
A resposta veio com a criação de diretrizes pelo centro de excelência em IA da empresa (AID CoE). O time passou a monitorar e testar diferentes modelos, compartilhando resultados com as equipes. Assim, cada engenheiro pôde escolher o modelo mais adequado para cada tarefa, com apoio de controles administrativos e limites mensais de uso por departamento e indivíduo.
Três modelos, três funções
A prática passou a ser adotar o modelo mais leve possível para tarefas simples e avançar para modelos mais robustos conforme a complexidade aumentava:
- GPT-6 Luna: tarefas rotineiras, automações, análises simples e implementação de código básico, geralmente como subagente.
- GPT-6.1 Sol: design padrão, análise de dados, preparação de documentos e tarefas que exigem resposta mais rápida.
- GPT-6 Astra: análise complexa, design avançado, orquestração de agentes e decisões que exigem julgamento sofisticado.
A restrição do modo Fast tornou-se padrão, sendo liberada apenas mediante solicitação pontual. Para mitigar possíveis impactos na velocidade, as equipes adotaram execuções paralelas de tarefas.
Gestão orçamentária e impacto real
A LegalOn também implementou tetos de gastos para IA em diferentes níveis: departamentos, grupos e indivíduos. Negócios já estabelecidos tiveram metas de eficiência de até 20%, enquanto áreas em fase de lançamento receberam orçamentos mais generosos para estimular a adoção de IA. O resultado, segundo a empresa, foi uma redução de 65% nos custos diários estimados em relação ao cenário anterior com GPT-5.5, mantendo o ritmo de desenvolvimento.
Por que importa
O caso da LegalOn ilustra um movimento crescente entre empresas que buscam equilíbrio entre produtividade com IA e controle de custos. A troca do “modelo mais potente para tudo” por uma matriz de seleção sob demanda mostra que é possível escalar o uso de LLMs sem comprometer o orçamento — especialmente relevante para startups e áreas com margens apertadas. Para o mercado brasileiro, a lição é clara: governança de IA e gestão ativa de recursos são diferenciais competitivos, não apenas medidas de contenção.
Fonte: OpenAI – LegalOn halves Codex costs while maintaining development speed