OpenAI affirme que LegalOn a réduit de 65 % ses coûts quotidiens estimés de Codex. La référence était GPT-5.5 en mode Fast, que GPT-6.1 Sol sous-cote d'au moins 80 % au prix catalogue

Le jeudi 8 octobre, OpenAI a publié un témoignage client sur LegalOn Technologies, une entreprise qui vend de l'IA pour le travail juridique. Le titre dit que LegalOn « divise par deux les coûts de Codex tout en maintenant la vitesse de développement ». La carte de résultats va plus loin : une « réduction de 65 % des coûts quotidiens estimés », et 20 % de moins dans ses activités matures.

La méthode est sensée. LegalOn a cessé de faire tourner son modèle le plus puissant sur tout, a associé trois modèles d'OpenAI à trois types de tâches, a désactivé le mode Fast par défaut et a posé des plafonds de budget par département, par groupe et par personne.

Je suis CTO d'une LegalTech construite sur Claude et j'orchestre mon propre travail avec Claude Code, donc « quel modèle pour quel travail » est une question à laquelle je réponds aussi. J'ai lu ce témoignage en pair, pas en prospect. Les pratiques valent la peine d'être copiées. Les chiffres prouvent moins que le titre ne le laisse croire, et l'écart est utile à quiconque doit présenter des économies d'IA à une direction financière.

Ce qu'a fait LegalOn

Le point de départ, selon le témoignage : les développeurs avaient un accès illimité au modèle principal de l'entreprise, GPT-5.5 en mode Fast. Laissé tel quel, cela « dépasserait inévitablement le budget annuel ».

Un groupe interne, l'AI-powered Development CoE (AID CoE), a testé les modèles et rédigé des consignes de sélection. Les équipes commencent désormais par un modèle léger et montent en gamme à mesure que les tâches se compliquent. GPT-6 Luna traite l'implémentation avec des exigences claires, surtout comme sous-agent. GPT-6.1 Sol traite la conception courante, l'analyse de données et les documents. GPT-6 Astra traite l'architecture et l'orchestration.

Trois contrôles entourent cela. Le mode Fast est restreint par défaut et accordé sur demande individuelle. Les réglages d'administrateur fixent des limites d'usage mensuelles par département et par personne. Et les budgets suivent l'activité : l'activité établie de LegalOn « devait améliorer son efficacité des coûts d'environ 20 % au maximum », alors que les nouvelles activités ont reçu des budgets généreux, parce que, comme l'explique le Senior Engineering Manager Yuta Tokitake, elles placent la vitesse commerciale avant l'efficacité des coûts.

Rien de tout ça n'est exotique. C'est ce qu'une direction financière demanderait, mis en œuvre par des ingénieurs qui savent quelles tâches exigent le gros modèle.

Ce que les chiffres disent, et ne disent pas

Les 65 % sont une réduction des « coûts quotidiens estimés ». La page ne donne ni montant, ni période, ni effectif, ni volume de tokens, ni méthode. Estimés veut dire que ce n'est pas une facture. Quotidiens veut dire que ce n'est pas le budget annuel par lequel s'ouvre le témoignage.

Le titre et la carte donnent deux chiffres différents : « divise par deux » dans le titre, 65 % sur la carte. La page ne dit pas lequel correspond à la facture.

Les 20 % apparaissent sur la carte comme une « réduction des coûts dans les activités matures ». Dans le corps du texte, c'est ce qu'on a demandé à cette activité de réaliser, « jusqu'à environ » 20 %. L'édition japonaise emploie le même verbe de demande. La liste de résultats compte ensuite « environ 20 % d'efficacité en plus » comme acquis, mais aucun passage n'explique comment cela a été mesuré.

« Vitesse de développement maintenue » n'a aucune métrique. Le témoignage dit que les équipes ont exécuté des tâches en parallèle pour compenser la perte du mode Fast. Plausible. Non mesuré.

L'arithmétique que le témoignage omet

La phrase de synthèse que je citerais est celle-ci : « Une réduction de 65 % des coûts quotidiens estimés par rapport à GPT-5.5 en choisissant parmi les modèles GPT-6 et 6.1. » Elle compare deux générations de modèles, et la grille tarifaire a bougé entre les deux.

Quand OpenAI a lancé GPT-5.5 le 23 avril, le modèle était facturé 5 $ par million de tokens en entrée et 30 $ par million en sortie, et OpenAI disait que le mode Fast dans Codex générait les tokens 1,5 fois plus vite « pour 2,5 fois le coût ». Avec ce multiplicateur, l'ancien choix par défaut revenait à l'équivalent de 12,50 $ par million de tokens en entrée et 75 $ par million en sortie, les chiffres que la grille de l'API d'OpenAI affiche encore pour GPT-5.5 en mode Fast.

La nouvelle gamme, à vitesse Standard et au prix catalogue, par million de tokens :

• GPT-6.1 Sol : 2 $ en entrée, 10 $ en sortie. C'est 84 % et environ 87 % de moins par token que GPT-5.5 en mode Fast.
• GPT-6 Astra : 10 $ en entrée, 50 $ en sortie. Un cinquième et un tiers de moins que GPT-5.5 en mode Fast.
• GPT-6 Luna : 0,10 $ en entrée, 0,50 $ en sortie. Moins de 1 % de l'ancien tarif.

Deux autres faits cadrent le tout. Désactiver le mode Fast sur le même modèle réduit le tarif de 60 % à 2,5 fois. Et même à vitesse Standard des deux côtés, GPT-6.1 Sol est 60 % moins cher que GPT-5.5 en entrée et environ 67 % moins cher en sortie. Cette fourchette contient les 65.

Pour les modèles actuels, la documentation de Codex que j'ai lue le 19 octobre facture le mode Fast 2,5 fois sur l'usage inclus dans les forfaits et 2 fois sur les crédits achetés. Même à 2 fois, GPT-6.1 Sol sous-cote GPT-5.5 en mode Fast d'au moins 80 %, et Astra ne coûte pas plus par token.

Donc chaque modèle de la nouvelle gamme de LegalOn, le plus puissant compris, coûte autant ou moins par token que l'ancien choix par défaut. Une baisse de 65 % ne montre pas que la gouvernance a fait économiser de l'argent en plus de la grille tarifaire. Si chaque token était passé de GPT-5.5 en mode Fast à GPT-6.1 Sol, le coût par token aurait baissé de plus de 65 %. Ma lecture : la différence vient de la part d'Astra, de davantage de tokens (tâches en parallèle, budgets généreux pour les nouvelles activités), ou d'un mix de départ qui n'était pas entièrement en mode Fast. Ce pourrait être une bonne nouvelle, plus de travail pour moins d'argent. La page ne donne pas les chiffres pour trancher.

Deux réserves de mon côté. Ce sont des prix catalogue par token, pas la facture de LegalOn. Les forfaits Codex sont facturés en crédits, et la documentation d'OpenAI déconseille d'utiliser les prix de l'API pour estimer l'usage inclus. Pour les modèles GPT-6, les tarifs en crédits gardent les mêmes proportions (GPT-6.1 Sol à 50 et 250 crédits par million de tokens en entrée et en sortie, Astra à 250 et 1 250), et GPT-5.5 n'apparaît plus dans la table des crédits. Et les modèles diffèrent par le nombre de tokens dépensés par tâche, ce qui peut déplacer le résultat dans un sens comme dans l'autre.

Une référence entre-temps retirée

Deux dates comptent. GPT-6.1 Sol est sorti le 29 septembre, à la DevDay d'OpenAI. La gamme de trois modèles que le témoignage met en avant existait depuis neuf jours quand il a été publié le 8 octobre, sauf si LegalOn avait un accès anticipé, ce que la page ne mentionne pas. Une estimation quotidienne est le genre de chiffre qu'une fenêtre aussi courte peut produire. LegalOn n'est pas non plus un client ordinaire : elle a annoncé un partenariat stratégique avec OpenAI en juillet 2025, et elle a relayé le témoignage, 65 % compris, sur son propre site le 14 octobre.

Puis, le 14 octobre à midi PDT, GPT-5.5 a été retiré de Codex pour les utilisateurs connectés avec ChatGPT, qui est la voie par laquelle, selon la documentation de Codex, le mode Fast est proposé. La note de migration d'OpenAI demande aux forfaits payants de choisir GPT-6.1 Sol et de remplacer gpt-5.5 dans les réglages par défaut des espaces de travail, les réglages de modèle enregistrés, les agents personnalisés et les scripts. Les sessions avec clé d'API ne sont pas concernées.

Chaque espace de travail Codex sur cette voie a dû quitter la référence six jours après la publication du témoignage, programme de gouvernance ou non. Pour ces utilisateurs, la comparaison ne peut plus être rejouée dans Codex.

La partie honnête du témoignage

Le paragraphe le plus utile vient vers la fin, et c'est la voix de LegalOn, pas celle d'OpenAI. Tokitake dit que le coût de chaque tâche peut être suivi, mais que le coût total d'une livraison de fonctionnalité « reste souvent une boîte noire ». LegalOn construit donc un pipeline qui relie chaque livraison de fonctionnalité au coût d'IA dépensé pour elle et à la valeur qu'elle apporte au client. Le témoignage dit clairement que le pipeline n'est pas terminé.

Ça me convainc plus que les 65. Ça nomme la bonne unité. Les tokens sont une entrée ; une fonctionnalité livrée est une sortie. Pour BidForge, l'outil que j'ai construit et qui lit les dossiers de marchés publics français pour les petites entreprises, l'unité que je suivrais est le dossier d'appel d'offres lu, pas le token. Après les lancements du 22 septembre, j'ai soutenu que le prix par token n'est plus le chiffre à lire. LegalOn arrive à la même conclusion du côté de l'acheteur.

Ce que je vérifierais avant de citer une économie comme celle-ci

Cinq choses, toutes peu coûteuses.

Rechiffre la référence. Chiffre l'usage du dernier trimestre au tarif catalogue actuel. L'écart entre la facture du dernier trimestre et ce chiffre, c'est ce que la grille du fournisseur t'a donné. Seul l'écart entre ce chiffre et ta facture actuelle est le fruit de ta gouvernance.

Fais de la vitesse une exception journalisée. Le mode Fast, à 2 à 2,5 fois le tarif Standard, est le plus gros multiplicateur de cette comparaison. L'approche de LegalOn, sur demande, est la bonne, et les demandes sont des données : qui a besoin de vitesse, et pour quoi.

Sache ce que fait un plafond en pleine tâche. La documentation de Codex dit que lorsqu'un utilisateur atteint les limites d'usage de son forfait pendant un tour actif, l'agent peut continuer à travailler sur ce tour, dans le respect des limites d'usage raisonnable. Vérifie si tes propres plafonds se comportent de la même façon avant de les dimensionner.

Traite les retraits comme des événements de coût. Un modèle retiré réécrit ta référence et tes configurations enregistrées à la date de quelqu'un d'autre. Garde les noms de modèles dans la configuration, pas dans le code.

Compte le coût par unité livrée. Si tu ne sais pas dire ce qu'une fonctionnalité a coûté en dépense d'IA, une économie par token répond à la mauvaise question.

La gouvernance de LegalOn est un bon modèle. Avant que quiconque cite ses 65 %, il devrait rechiffrer lui-même la référence.

Sources

• OpenAI, « LegalOn halves Codex costs while maintaining development speed » (8 octobre 2026)
• OpenAI, édition japonaise du même témoignage (8 octobre 2026)
• LegalOn Technologies, avis relayant le témoignage d'OpenAI (14 octobre 2026)
• LegalOn Technologies, communiqué sur le partenariat stratégique avec OpenAI (24 juillet 2025)
• OpenAI, « Introducing GPT-5.5 » (23 avril 2026)
• OpenAI, « Introducing GPT-6.1 Sol » (consulté le 19 octobre 2026)
• OpenAI, « GPT-6 Astra: A new generation of intelligence » (mise à jour du 29 septembre 2026)
• TechCrunch, « OpenAI launches GPT-6.1 Sol, says it nearly matches GPT-6 Astra and costs less » (29 septembre 2026)
• OpenAI API docs, « Pricing » (consulté le 19 octobre 2026)
• Codex docs, « Pricing » (consulté le 19 octobre 2026)
• Codex docs, « Speed » (consulté le 19 octobre 2026)
• Codex docs, « Models » (consulté le 19 octobre 2026)