GitHub、「GitHub Copilot」にAIモデル自動使い分け機能 評価でコスト67%減
- GitHubが「GitHub Copilot」に、AIモデルを自動で使い分ける新機能を出しました。
- 米国時間の9月4日に、研究プレビューとして公開されました。費用は各モデルの通常料金です。
- 対象は「GitHub Copilot」の全プランで、CLIから試せます。
GitHubは米国時間の9月4日、「GitHub Copilot」向けの新機能「Project HydraFusion」を研究プレビューとして発表しました。作業の内容に合わせて、複数の提供元のAIモデルを自動で使い分けます。
1つ目は、1つのモデルがそのまま解く「Single」です。2つ目は、効率の良いモデルが下書きし、品質の関門を通らなければ強力なモデルに引き継ぐ「Cascade」です。
利用できるのは「GitHub Copilot」の全プランです。「GitHub Copilot CLI」(文字を打ち込んで操作する版) で/experimentalをオンにし、モデル一覧からHydraFusionを選びます。費用は使ったモデルのトークン (AIが処理する文字のかたまり) 量に応じ、各モデルの通常料金で計算されます。
うち「TerminalBench 2.1」では、「Claude Opus 5」と比べて検証済み課題の品質が4.9ポイント上がりました。推定費用は67%低くなりました。
開発の現場では、どの作業にどのモデルを使うかを人が決めてきました。HydraFusionを選ぶと、その切り替えは裏側で進みます。
ざっくり言うと、AI に仕事を頼むときの「どのモデルに頼むか」を、自動で決めてくれる仕組みです。手早いモデルにまず下書きさせ、出来が基準に届かなければ強いモデルへ引き継ぎます。
使う側は一覧から「HydraFusion」を選ぶだけで、振り分けは裏側で進みます。案件ごとに担当を割り振る班長が一人増えた、と考えると近いです。
性能の自慢より先に費用の数字が並ぶ発表です。「TerminalBench 2.1」では検証済み課題の品質が 4.9 ポイント上がり、推定費用は 67% 低くなりました。同じ答えをいくらで出せるか、という土俵に移ってきた印象です。
ただ、残る 2 つの指標では品質がわずかに目減りしています。「DeepSWE」で 1.5 ポイント、「CheckpointBench」で 0.1 ポイント。それでも費用は 36%、65% と落ちています。ここまで下がるなら、少しの目減りは飲む判断が増えるのではないか、と思っています。
モデルを毎回選び直しながら使っている人とは、かなり相性が良さそうです。料金は使ったモデルの通常料金がそのままかかるので、小さな作業から試すのが無難です。
研究プレビューの札が外れて、/experimental を通さずに通常のモデル一覧へ並ぶかどうか。そこが次の見どころです。
「GitHub Copilot」でモデルを選び直しながら作業している人は、選択を任せたまま1つの回答を受け取れるようになります。
出典: GitHub ↗／ Impress Watch (AI Watch)も報道
