GitHub宣布,将从6月1日起对其GitHub Copilot AI服务实施基于实际用量的计费模式。此举被定位为"让定价更贴合实际使用情况"的举措,也是在AI算力资源供不应求的背景下,维持Copilot财务可持续运营的必要之举。
目前,GitHub Copilot订阅用户每月可获得一定数量的"普通请求"与"高级请求"配额,每次向Copilot请求AI辅助时都会消耗相应额度。然而,GitHub表示,这些宽泛的分类涵盖了后台计算成本差异悬殊的多种AI任务。
"如今,一个简单的聊天问题和一次耗时数小时的自主编程任务,对用户来说花费却是一样的。"这家微软旗下的公司在公告中写道。尽管GitHub表示此前一直在"承担大量不断上涨的推理成本",但将所有"高级请求"一律同等对待"已无法为继"。
新定价体系下,GitHub Copilot订阅用户每月将获得与月订阅费金额相匹配的"AI积分"额度。超出积分后的额外用量"将按Token消耗量计算,包括输入、输出及缓存Token,并依据各模型的API标价收费"。
不同模型的API定价因复杂程度而存在较大差异。以OpenAI的高端GPT模型为例,输出Token价格目前从GPT-5.4 Mini的每百万Token 4.5美元到GPT-5.5的每百万Token 30美元不等。单次AI提示所消耗的Token总量,也会因模型"思考"所需时间的长短而产生显著差异。
GitHub Copilot订阅用户仍可免费使用代码补全、下一步编辑等简单AI建议功能,无需消耗AI积分。但Copilot代码审查功能将额外消耗GitHub Actions运行时间。
新计费结构于6月1日正式生效前,GitHub Copilot用户可通过"账单预览"工具,提前了解当前AI用量在新定价模式下的预估费用。
费用管控迫在眉睫
上周,AI领域评论人士Ed Zitron援引"泄露的内部文件"报道了此次按用量收费的变更计划。据悉,相关文件显示GitHub Copilot的周均成本自1月以来已近乎翻倍。这一时间节点与Openclaw等智能体AI助手的兴起高度吻合——此类工具通过近乎全天候运转的多智能体工作流,可消耗海量AI Token。
以大幅折扣订阅价格补贴如此规模的用量,对GitHub而言显然已难以为继。GitHub表示,新的按用量收费模式"减少了对重度用户设置限制的必要性"。"此次变更旨在通过将定价与实际用量和成本挂钩,提供更可持续、更稳定的产品体验。"公司在常见问题解答中如此表示。
上周,GitHub还暂停了订阅计划的新用户注册,收紧了用量限制,并将Claude的Opus模型从低价Pro计划中移除。GitHub当时表示,这些调整"是为确保能够为现有用户提供稳定可预期的服务体验所必须采取的措施"。
GitHub的定价调整与此前一份报告相呼应——据报道,Anthropic已开始向大型Claude企业客户收取其实际消耗的完整算力成本,不再提供订阅折扣优惠。上周,Anthropic还短暂测试了将资源消耗较高的Claude Code从每月20美元的Pro订阅计划中移除的方案,并在太平洋时间每天凌晨5时至上午11时的"使用高峰期"调整用量限制,以控制成本、提升服务稳定性。
随着各大AI公司努力将不断增长的营收和旺盛的服务需求转化为实际利润,此类定价调整或将愈发普遍。在算力资源持续紧张的当下,针对AI重度用户的订阅补贴优惠时代,或许正走向终结。
Q&A
Q1:GitHub Copilot新的AI积分计费模式是怎么运作的?
A:从6月1日起,GitHub Copilot用户每月将获得与订阅费金额对应的AI积分额度。超出积分后,费用将按Token消耗量计算,涵盖输入、输出及缓存Token,并依据各AI模型的API标价收费。不同模型定价差异较大,例如OpenAI的GPT-5.4 Mini为每百万输出Token 4.5美元,而GPT-5.5则为每百万输出Token 30美元。
Q2:GitHub Copilot按用量收费后,哪些功能还可以免费使用?
A:代码补全和"下一步编辑"等基础AI建议功能仍可免费使用,不消耗AI积分。但代码审查功能将额外消耗GitHub Actions运行时间,属于付费内容。
Q3:GitHub Copilot为什么要调整定价模式?
A:主要原因是AI推理成本持续上涨,且智能体工作流的兴起导致用量急剧增加。GitHub表示,周均成本自今年1月以来已近乎翻倍,继续以固定订阅价格补贴重度用户已无法维持财务可持续性,因此转向与实际用量挂钩的定价体系。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。