GitHub Copilotのモデル自動選択に3段階の設定が追加　コストと品質の最適化が可能に

要点

• GitHubは2026年9月14日、GitHub Copilotのモデル自動選択機能に3種類のティアを導入したと発表した。

• 新たに導入されたティアは「Efficiency」「Balance」「Intelligence」の3段階で、コストや品質、応答速度の優先度を調整できる。

• すべてのティアで同一のモデル群が対象となり、プロンプトごとに最適なモデルが個別に判別・選定される。

• Visual Studio Code、Copilot CLI、GitHub Copilotアプリ向けに順次提供が開始されている。

• 利用料金は選択したティアではなく自動選定されたモデルに基づいて課金され、有料加入者向けの10%割引も継続される。

• 米GitHubは2026年9月14日、AIプログラミング支援ツール「GitHub Copilot」において、AIモデルを自動選定する機能（Auto model selection）に3段階のティア（優先度設定）を追加したと公式Changelogで発表した。開発者はタスクの規模や目的に応じて、コスト、生成品質、応答時間（レイテンシ）のバランスをあらかじめ指定できるようになる。

• この機能は、コードエディタのVisual Studio Code、コマンドライン環境のCopilot CLI、専用のGitHub Copilotアプリに向けて順次ロールアウト（段階的な機能公開）が行われている。

用途や重要度に応じて選べる3つのティア

発表によると、Copilotのモデル自動選択機能に追加されたのは「Efficiency（効率）」「Balance（バランス）」「Intelligence（インテリジェンス）」の3つのティアである。ユーザーはAIに対して送信するプロンプト（指示文）ごとに、システムがどの要素を重視して最適化を行うかを指定できる。

各ティアの特徴と想定される用途は以下のとおりである。

• Efficiency（効率）
  コストの抑制を最優先とする設定である。処理速度が重視される単純な作業や、手早いコード補完などに向いているとされる。
• Balance（バランス）
  コスト、出力品質、処理にかかる応答時間を総合的に勘案する設定である。日常的なプログラミング業務全般に適した標準的な選択肢として位置づけられている。
• Intelligence（インテリジェンス）
  生成されるコードや回答の品質を最優先とする設定である。高度な推論や正確性が求められる複雑な開発タスク向けに設計されている。

プロンプト単位で判断する柔軟なモデル選定ロジック

今回の仕様変更において、3つのティアすべてで利用可能なAIモデルの候補群は共通であるという特徴を持つ。ティアごとに使えるモデルが制限されるわけではなく、システムが送信されたプロンプトの内容を1件ずつ個別に評価し、その指示に最も適したモデルを選び出す仕組みとなっている。

たとえば、品質を最優先とする「Intelligence」ティアを設定している場合であっても、既存の関数にドキュメンテーション文字列（関数などの役割を説明する記述）を追加するような軽微なタスクであれば、小型で効率的なモデルが自動選択されることがあるという。画一的に大規模モデルを呼び出すのではなく、タスクの性質とユーザーが指定した最適化方針を照らし合わせることで、無駄のないモデル選定が行われる。

提供環境と課金体系・今後の展開

この新しいモデル自動選択機能は、Visual Studio Code、Copilot CLI、GitHub Copilotアプリを通じて順次利用可能となっている。

課金体系についても具体的な方針が明記されている。利用料金は選択したティアによる固定額ではなく、システムによって「実際に自動選択されたモデル」の利用料金に基づいて請求される。また、有料サブスクリプションを契約しているユーザーに対しては、モデル自動選択経由で利用した分の料金に適用される10%の割引特典が引き続き維持されるとのことだ。

GitHubは今回の機能追加について、ユーザーが自身の作業スタイルに合わせてモデル選択の挙動をカスタマイズできるようにするための第一歩であると説明している。品質やコスト、応答速度のトレードオフ（一方を優先すると他方が制約を受ける関係）に対する透明性を高め、開発者が状況に応じた判断を下せる環境を提供していく方針だ。