1. 【最重要】Copilot Fusion一般提供 — 複数LLMを自動連携、タスクコスト約50%削減
発表：10月28日｜一般提供開始
GitHubが、複数モデルを組み合わせる「Copilot Fusion」の一般提供を開始しました。
従来のモデル自動選択とは異なり、1つのタスク内で複数のモデルを利用し、回答の生成・評価・修正を実行できます。
GitHubの公表値では、Artificial Analysis Coding Agent Indexで60点を記録。Claude Code + Opus 5.5 Maxとの差は2点以内で、平均APIコストは約半分、使用トークン数も約半分、実行時間は約40%短縮したと報告しています。
なぜ重要か
Coding Agentの性能向上が、単一モデルの性能改善だけに依存しなくなってきたためです。
複数モデルの能力を組み合わせることで、品質を維持しながら費用を削減できる可能性があります。
技術・実装ポイント
Copilot Fusionには3種類の実行方式があります。
| 実行方式 | 処理内容 | 主な用途 |
|---|---|---|
| Single | 1モデルで処理 | 単純な修正 |
| Cascade | 軽量モデルで生成し、必要なら高性能モデルへ切り替え | 通常の開発 |
| Critique | 別モデルがレビューし、元のモデルが修正 | 複雑な実装 |
特に興味深いのは、CascadeとCritiqueをタスクごとに自動選択する点です。
また、推論レベルはStandard、High、Maxから選択できます。
API・料金・利用条件： VS Code、Copilot CLI、Copilotアプリ、JetBrainsで利用可能。独立した新APIではなく、Copilotのモデル選択機能です。
利用料金は、実際に使用した各モデルの標準料金を合算します。Fusion自体の追加料金はありません。
有料Copilotプランでは、2026年11月30日までモデル利用料金が30%割引されます。複数モデルを使用すると、単一モデルより高額になる場合もあります。
公式情報：GitHub Copilot Fusion発表 ／ 技術仕様・料金