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▲GitHub、モデルを実行時に使い分ける「HydraFusion」公開

GitHubが9月4日、Project HydraFusionを研究プレビューとして公開しました。1つのモデルに固定せず、課題ごとにSingle・Cascade・Critiqueの3パターンから実行時に選びます。公式の統制下オフライン評価では、Claude Opus 5を基準にTerminalBench 2.1で費用67％減・品質4.9ポイント増、CheckpointBenchで費用65％減・品質0.1ポイント減、DeepSWEで費用36％減・品質1.5ポイント減。GitHub Copilotの全プランが対象で、Copilot CLIの「/experimental」から使えます。料金は消費トークンぶんの通常単価です。公式は、まず1ターンの単発指示から試すのが向いており、複数ターンの最適化はこれからだとしています。モデルを選び直すのではなく、呼び出し方を組み替えるだけで費用が動く、という話です。

―Copilot、ツール出力の短縮が逆に高くつく事例を公開 4つの変更で数％ずつ削減

GitHubが9月2日、GitHub Copilotのコスト効率について技術記事を公開しました。ツール1回あたりの出力を短くする手法を自社のベンチマークで試したところ、省かれた情報を取り戻すためにエージェントが元の出力を開き直したりコマンドを再実行したりして、課題全体ではトークンが増え時間も延びたとしています。実際に投入したのは4つです。ファイル閲覧時の行番号プレフィックスの削除は、オフラインの評価で推論コストが約5％、利用者あたりの日次コストが約3％下がりました。taskツールのプロンプト圧縮は1ターンあたり約1,300トークン減で、セッション全体のプロンプトトークンが約1.8％減。バックグラウンド処理の完了通知をまとめて結果ごと渡す変更は、AIクレジット換算で約2.3％減です。対象はCopilot CLI、Copilotアプリ、コードレビューです。エージェントの費用を測るとき、1回のやり取りの短さは指標にならないという話です。

▼GitHub Copilot、上位プランの従量課金を導入

GitHubがCopilotの上位プランで、高負荷なリクエストに対する従量課金の仕組みを導入。ヘビーユーザーの実質負担増となる可能性があり、一部から不満の声も。コスト意識の高い層が他ツールを比較検討する動きも見られた。