AT&Tは、LiteLLMを通じて従業員からの定型的なリクエストをより安価なオープンソースモデルおよびオープンウエートモデルに振り分けることで、AIコーディングのコストを56%削減した。性能品質の低下は2%にとどまっている。同社の社内プラットフォーム「Ask AT&T」は1日当たり約450億トークンを処理しており、オープンモデルが従業員によるAIクエリの約40%を処理している。同社は近い将来、この比率を60%から70%に引き上げることを目指している。エヌビディア、メタ、グーグルのモデルは負荷の低いタスクに使用され、複雑な作業にはOpenAIとAnthropicのプレミアムシステムも引き続き利用できる。AT&Tは2026年2月から7月にかけて、ネットワークのトラブルシューティング、カスタマーサービス用スクリプト、社内文書作成向けに通信分野向けに調整したモデルも試験し、大規模運用時の推論コストを最大90%削減した。今回の新しい数値は、オープンモデルの利用比率を25%、目標を70%から80%、従業員数を約10万人としていた同社の従来の推計とは異なる。今回の説明では従業員数を約15万人としており、測定期間または対象範囲が異なる可能性を示している。