GitHub、Copilotの利用レポートでモデル別のトークン内訳表示に対応 入力・出力・キャッシュ別の追跡が可能に
要点
- GitHubは、利用レポート内でAIクレジットの消費要因となっているトークン数をモデル別に細かく確認できる新機能を追加した。
- レポート上ではモデルごとに消費されたAIクレジットとともに、入力、出力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込みの4種のトークン数が表示される。
- これまで不透明だったクレジット算出の根拠が明確化され、費用の発生要因の追跡やステークホルダーへの説明が容易になる。
- Copilot BusinessおよびCopilot Enterpriseの管理者と、Copilot for individualsの全ユーザーが対象となる。
GitHubは現地時間2026年8月11日、AI利用状況レポート（AI usage report）において、AIクレジット消費の内訳となるトークン数をモデルごとに確認できる機能を提供開始したことをChangelogで明らかにした。
今回のアップデートにより、各AIモデルが消費したクレジットの背景にある詳細なトークン数が可視化され、コスト発生のプロセスを正確に追跡できるようになる。
モデルごとに4種類のトークン消費量を明記
新たに提供された機能では、利用状況レポート内で各モデルが消費した「AIクレジット（サービスの利用度合いに応じて消費される単位）」とともに、その計算の基礎となるトークン数がモデル別に表示されるようになった。
具体的には、対象となる各モデルについて以下の4項目のトークン（AIが文章やコードを処理する際の最小単位）数が記録されるという。
- 入力トークン（input tokens）：モデルへ送信されたプロンプトやコードなどのデータ量
- 出力トークン（output tokens）：モデルによって生成された回答やコードなどのデータ量
- キャッシュ読み取りトークン（cache read tokens）：過去の処理結果としてキャッシュから読み出されたデータ量
- キャッシュ書き込みトークン（cache write tokens）：将来の再利用のためにキャッシュに書き込まれたデータ量
これらのデータがAIクレジットの数値と並んで示されるため、どの処理にどれだけのトークンが使われたのかを正確に把握できる仕様となっている。
従来の課題を解消し、費用の説明やコスト分析を支援
GitHubによると、従来の利用レポートではAIクレジットの合計数値のみが示され、その内訳となるトークンレベルの詳細なデータは提供されていなかった。そのため、発生した費用の内訳を説明したり、コストを削減するための具体的な改善ポイントを見つけ出したりすることが困難な状況にあったという。
今回の変更により、入力トークンや出力トークン、さらにキャッシュ関連のトークンがどのように積み重なって各モデルのコストを構成しているのかを正確に辿ることが可能になった。GitHubは、この詳細なデータを活用することで、プロジェクトの関係者や社内のステークホルダーに対しても費用の妥当性や内訳を明確に共有できるようになるとしている。
利用対象とレポートの取得方法
このトークン内訳機能は、組織向けプランである「Copilot Business」および「Copilot Enterprise」の管理者アカウントに加え、個人向けプランである「Copilot for individuals」を利用しているすべてのユーザーを対象に提供されている。
データの確認を行う場合は、GitHubのアカウントにおける請求設定（billing settings）内の「AI usage」ページにアクセスし、そこから「AI usage report」をダウンロードすることで取得できる。詳細な仕様やレポートの見方については、公式ドキュメント「Billing reports reference」に記載されている。