Copilot Auto z trzema trybami. Jak wybiera model i ile kosztuje w kredytach AI

Co zmieniło się 14 września

Automatyczny wybór modelu działał w Copilocie już wcześniej, ale miał jeden tryb. Wpis w dzienniku zmian GitHub z 14 września 2026 roku dodał trzy poziomy, które można wskazać osobno dla każdego zapytania. W praktyce użytkownik decyduje, czy w danej chwili ważniejsza jest cena, czy jakość odpowiedzi, a konkretny model wybiera system.

Nowość trafia stopniowo do Visual Studio Code, Copilot CLI i aplikacji GitHub Copilot. W pozostałych środowiskach, takich jak JetBrains czy serwis GitHub, Auto nadal działa, ale bez wyboru poziomu. W Eclipse, Xcode i Visual Studio Auto jest zoptymalizowane pod niezawodność, a nie pod dopasowanie do złożoności zadania.

Jak Auto wybiera model

Według dokumentacji GitHub mechanizm łączy dwa systemy. Pierwszy śledzi w czasie rzeczywistym dostępność i obciążenie modeli, drugi ocenia złożoność zadania. Wynik obu decyduje, który model obsłuży zapytanie.

Auto nie przełącza modelu w dowolnym momencie rozmowy. GitHub deklaruje, że zmiana następuje na naturalnych granicach pamięci podręcznej (cache) albo przy wyraźnej zmianie złożoności rozmowy. Ma to ograniczyć dodatkowe koszty, bo każda zmiana modelu oznacza utratę zbuforowanego kontekstu i ponowne przetworzenie go po pełnej stawce.

Wybrany model można sprawdzić po fakcie. W czacie i aplikacji Copilot wystarczy najechać kursorem na odpowiedź, w Copilot CLI nazwa modelu pojawia się w terminalu, a w agencie chmurowym na końcu odpowiedzi.

Efficiency, Balance i Intelligence w porównaniu

Poziom nie zamyka dostępu do żadnego modelu. GitHub zaznacza, że nawet Intelligence może wybrać mały model do prostego zadania, na przykład dopisania komentarzy dokumentujących funkcję. Różnica polega na tym, który model system uznaje za preferowany przy podobnych zapytaniach.

• Efficiency - priorytetem jest koszt. Poziom przeznaczony do szybkich i prostych zadań, takich jak drobne poprawki, zmiana nazw czy wyjaśnienie fragmentu kodu.
• Balance - równoważy koszt, jakość i czas odpowiedzi. GitHub wskazuje go jako rozsądny wybór do codziennej pracy.
• Intelligence - priorytetem jest jakość. Poziom do złożonych zadań, na przykład refaktoryzacji wielu plików, projektowania architektury albo szukania trudnego błędu.

Ile kosztuje Copilot Auto w kredytach AI

Copilot rozlicza korzystanie z modeli w kredytach AI, gdzie 1 kredyt to 0,01 USD. Stawka zależy od modelu i liczby tokenów. Auto nie ma własnego cennika, więc koszt zapytania to cena modelu wybranego przez system pomniejszona o 10 proc. rabatu w płatnych planach.

Rozpiętość cen jest duża. Według cennika GitHub milion tokenów wejściowych kosztuje 4 USD w Claude Opus 5.5, 2 USD w GPT-6 Sol, 0,75 USD w Gemini 3.8 Flash i 0,10 USD w GPT-6 Luna. Za milion tokenów wyjściowych te same modele kosztują odpowiednio 20 USD, 10 USD, 3,75 USD i 0,50 USD.

Poniżej wyliczenie redakcji dla jednego zadania w trybie agenta: 200 tys. tokenów wejściowych i 20 tys. wyjściowych, bez uwzględnienia cache, z 10 proc. rabatem Auto. Kwoty w złotych przeliczyliśmy po średnim kursie NBP z 25 września 2026 roku (1 USD = 3,8404 zł), bez VAT.

• Claude Opus 5.5 - 108 kredytów, czyli 1,08 USD, około 4,15 zł.
• GPT-6 Sol - 54 kredyty, czyli 0,54 USD, około 2,07 zł.
• Gemini 3.8 Flash - około 20 kredytów, czyli 0,20 USD, około 0,78 zł.
• GPT-6 Luna - około 2,7 kredytu, czyli 0,027 USD, około 0,10 zł.

Co wynika z tych liczb dla zespołu

Różnica między najdroższym a najtańszym modelem w tym przykładzie przekracza czterdziestokrotność. Jeśli zespół korzysta z Auto głównie przy prostych zadaniach, tryb Efficiency może więc wyraźnie obniżyć miesięczne zużycie kredytów. Przy złożonej pracy agentowej tańszy model bywa jednak droższy w sumie, bo potrzebuje więcej prób i poprawek.

W naszej ocenie rozsądnym punktem wyjścia jest Balance jako ustawienie codzienne i świadome przełączanie na Intelligence przy trudnych zadaniach. Efficiency sprawdzi się w powtarzalnej pracy o niskim ryzyku. GitHub nie publikuje danych, jak często każdy poziom wybiera konkretne modele, dlatego realny wpływ na rachunek trzeba zmierzyć w metrykach użycia Copilota po kilku tygodniach.

Które modele Auto może wybrać

Lista modeli dostępnych dla Auto zmienia się w czasie i zależy od środowiska. We wrześniu 2026 roku dokumentacja wymienia między innymi GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, GPT-6 Astra, rodzinę GPT-5.6, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5, Claude Haiku 4.5, Gemini 3.7 Flash i MAI-Code-1.1-Flash.

Auto pomija modele niedostępne w danym planie, wyłączone przez administratora oraz takie, które nie spełniają ustawionych wymogów rezydencji danych. Ma to znaczenie w firmach, które ograniczyły listę modeli ze względów prawnych lub umownych. Auto nie obejdzie takiej blokady, ale jednocześnie ma mniejszy wybór.

Część modeli z tej listy zniknie 19 października 2026 roku, kiedy GitHub wycofa między innymi GPT-5.5, GPT-5.4 i Gemini 3.7 Flash z planów firmowych. Użytkownicy Auto nie muszą w związku z tym nic zmieniać, bo system przestanie je wybierać. Zmiana może jednak przesunąć część zapytań na inne, droższe lub tańsze modele.

Budżet kredytów i prośby o zwiększenie limitu

Druga zmiana z tego samego tygodnia dotyczy kontroli kosztów w firmach. Od 16 września 2026 roku w planach Copilot Business i Copilot Enterprise z włączonym rozliczaniem według użycia członek organizacji, któremu skończy się budżet kredytów AI, może wysłać prośbę o jego zwiększenie. Funkcja nie jest dostępna w przedsiębiorstwach z kontami zarządzanymi (managed users).

Prośba trafia do konta, które płaci za budżet. Właściciel organizacji, właściciel przedsiębiorstwa albo menedżer rozliczeń widzi ją w sekcji Requests from members i może ją zatwierdzić przyciskiem Approve and increase, ustawiając nową kwotę. Dostęp do kredytów wraca od razu po zatwierdzeniu.

Co ustawić krok po kroku

Lista porządkuje decyzje dla zespołu, który chce korzystać z Auto i jednocześnie panować nad kosztami. Nazwy opcji podajemy w brzmieniu z angielskiego interfejsu GitHub.

1. Sprawdź w politykach modeli, które modele są włączone w organizacji. Auto wybiera tylko spośród nich.
2. Ustal zasadę dla zespołu, na przykład Balance domyślnie, Intelligence przy zadaniach wieloplikowych i Efficiency przy drobnych poprawkach.
3. Ustaw budżety kredytów AI dla organizacji lub zespołów w ustawieniach rozliczeń.
4. Wyznacz osobę, która będzie rozpatrywać prośby w sekcji Requests from members, żeby programiści nie czekali na dostęp.
5. Po dwóch-czterech tygodniach porównaj zużycie kredytów w metrykach Copilota z okresem sprzed zmiany.

Ograniczenia i niewiadome

Auto oddaje decyzję o modelu systemowi, którego reguły nie są publicznie opisane. Zespół widzi, jaki model został użyty, ale nie wie z góry, co wybierze kolejne zapytanie. Utrudnia to przewidywanie kosztu pojedynczego zadania i porównywanie wyników między programistami.

Dla firm prowadzących ewidencję narzędzi AI, na przykład w sektorze finansowym lub publicznym, zmienny model oznacza też trudniejszą dokumentację. W takich organizacjach warto ograniczyć listę dopuszczonych modeli w politykach, a Auto traktować jako wybór w obrębie zatwierdzonej puli. Rabat 10 proc. nie zmienia tego, że najwięcej kosztuje korzystanie z najmocniejszych modeli przy prostych zadaniach.