OpenAI 上线 Astra for Law，把 GPT-6 Astra 接到一套自建的美国法律检索索引上，面向律所和法律科技公司开放。模型标识为 GPT-6 Astra Law，先以 Trusted Access 的形式进入 ChatGPT 和 Codex，给选定的律所试用，API 随后开放，并提供零数据保留选项。Latham & Watkins、Ropes & Gray、Cooley、Sullivan & Cromwell 出现在首批名单里。
官方给出的成绩单来自 Vals AI 的 Legal Research Bench 私有验证集。200 道美国法律研究题，两套系统都开到最高推理档：Astra for Law 的整体正确率 54.0%，GPT-6 Astra 单靠联网搜索是 38.7%，相对提升 40%。以判例为主的题目上，前者多找回 24% 的参考案例；在人工审计过的目标段落集合里，同等推理档下多检出的相关段落最多 54%。
新东西在索引那一层
这次动静最大的部分是检索。OpenAI 自建的法律搜索索引覆盖超过 2.3 亿个网址，收的是美国判例法、成文法、行政法规、法院规则和行政裁决，官方称每天增补。它还和 Free Law Project 合作接入 CourtListener 的判例库，后者收录了 99.9% 以上已公开的美国先例判决。配套还有 26 个合作伙伴插件和 47 个社区插件，把 Relativity、Clio、iManage、Intapp、DeepJudge 和 Thomson Reuters 的产品接进工作流。
通用模型做法律检索一直卡在同一个地方：网页搜索拿到的判例来源杂、版本不一、引证链容易断，律师复核的成本常常高过模型省下的那部分。把索引自己建起来，等于把这块风险从律师那边挪回厂商这边。54.0% 这个绝对值也说明了另一面，一半以上的题目仍然答不对，OpenAI 自己的说法是律师必须逐条查验来源，高风险事项要保留治理流程。
卖索引的人和卖工作流的人
法律 AI 这条赛道上，Harvey 的估值已经到 110 亿美元，Thomson Reuters 手里有 CoCounsel，两家的护城河都不在模型本身，而在案件上下文、权限管理和审计留痕。OpenAI 这次切进来的位置更靠底层：它不做律所的项目管理，只把检索和推理打包成一个能被别人集成的基座，26 个合作插件的名单里就有 Thomson Reuters。
Thomson Reuters 的回应也很直接，强调 CoCounsel 仍是面向法律工作设计的可信专业系统。Harvey 一侧称赞的是检索能力，Cooley 谈的是流程提速。几家的话放在一起，分工的边界大致清楚：模型层的能力可以外采，谁来承担合规与责任还是各卖各的。
对中国律所暂时是隔壁的事
Astra for Law 的索引只覆盖美国法源，中文法域一条都没有。国内律所短期内能借鉴的是形态而非产品：把裁判文书、法规库、地方性规定做成模型可直接调用的检索层，再谈准确率。国内已经有几家在做类似的事，公开出来的基准数据比这次少得多，横向比较暂时没有条件。
定价 OpenAI 没有公布，Trusted Access 覆盖多少家律所、API 按什么档位开放也没说。Vals AI 的题目取自私有验证集，外部无法复现这组对比。几家早期客户里，没有一家披露过实际使用规模。
参考来源：OpenAI 官方发布页、Vals AI Legal Research Bench、CocoLoop、Artificial Lawyer、Neowin；正确率、索引规模与插件数量按 OpenAI 公布口径核对。