何が起きたか
GitHubはAnthropicとOpenAIのモデルから選択する「Copilot Fusion」をリリースした。
なぜ重要か
フロンティアに近い性能をタスク当たり約半分のコストで実現しており、5.59ドルと11.42ドルの比較から、モデル間のルーティングがコーディングタスクごとの請求額を削減できる可能性を示唆する。
誰に効くかAIコーディングエージェントを使う開発者やエンジニアリングチーム、タスク当たりの請求を支払う財務・プラットフォーム担当者は、Copilot Fusionのようなルーターに切り替えれば、フロンティアに近い結果をより低いトークンコストで得られる可能性がある。
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GitHubのCopilot Fusionは単一の新モデルではなく、AnthropicとOpenAIのモデル（Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Astra、GPT-6 Solなど）から選んでタスクごとに性能・コスト・レイテンシのバランスを取るランタイム層だ。
Artificial AnalysisはGitHub Copilot CLIのmax設定をCoding Agent Index v2.0でベンチマークした。Copilot Fusionはタスク当たり5.59ドルで、Opus 5.5（max）を使うClaude Codeの11.42ドルに対し、タスク当たり7.2Mトークンを使う。これはClaude CodeのClaude Opus 5.5が消費する量の約半分だ。指数は3つの構成ベンチマークを均等に重み付けしており、Copilot FusionはTerminal-Bench 4.0で71と首位だが、FrontierCodeでは51で3位、SWE-Atlas-QnA-AAでは57と劣る。
トークンコストはリクエストを完了するために使われた基盤モデルに基づいて課金されるため、この手法の経済性はルーターが特定のタスクでどのモデルを選ぶかで決まり、その詳細はGitHubの説明ではランタイムに委ねられている。
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