GitHub Copilot Fusion : Standard, High, Max, coûts et BYOK

Utilisez GitHub Copilot Fusion Standard pour le développement courant si vous voulez laisser Copilot choisir le modèle. Passez à High pour une modification difficile mais bien délimitée, et testez Max si un raisonnement approfondi peut éviter des corrections coûteuses. Sélectionnez directement un modèle si vous avez besoin d’un modèle précis ou de votre propre endpoint API.

Au 2026-10-31, GitHub propose Fusion en disponibilité générale dans VS Code, Copilot CLI, l’application GitHub Copilot et les IDE JetBrains. Son annonce de lancement décrit un système géré qui choisit et coordonne les modèles. Votre forfait et les politiques des administrateurs déterminent toujours les modèles utilisables.

Que fait réellement GitHub Copilot Fusion ?

Fusion choisit comment traiter chaque demande, y compris les modèles qui y participent. Vous sélectionnez un niveau d’effort plutôt que le modèle lui-même.

La documentation de Fusion décrit trois modes d’exécution :

Mode	Déroulement	Conséquence pratique
Single	Un modèle traite la tâche.	Aucune étape distincte d’évaluation par un modèle ne s’ajoute.
Cascade	Un modèle efficace prépare une solution. Un évaluateur l’accepte ou transmet la tâche à un modèle plus puissant.	Une demande difficile peut nécessiter la rédaction, l’évaluation et un nouveau traitement par un modèle plus puissant.
Critique	D’autres modèles évaluent un brouillon en parallèle. Le modèle initial le corrige à partir de leurs retours combinés.	L’évaluation et les corrections ajoutent du temps et de la consommation.

Le mode peut changer entre deux demandes d’une même conversation. High ou Max n’impose pas de faire passer chaque demande par toutes les étapes.

Le rapport de lancement d’Artificial Analysis citait Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, GPT-6 Astra et GPT-6 Sol parmi les modèles. Cette liste reflète la situation au lancement. GitHub peut la faire évoluer, et vos politiques peuvent la restreindre.

Standard, High ou Max : quel niveau pouvez-vous utiliser ?

Commencez avec Standard, sauf si une tâche précise justifie davantage de raisonnement ou d’évaluation. La disponibilité réelle est plus limitée que ne le laisse entendre la formule « disponible dans tous les forfaits ».

Niveau	Point de départ recommandé	Orchestration de plusieurs modèles	Forfaits éligibles au 2026-10-31
Fusion Standard	Développement courant, explications et modifications simples	Sélectionne un modèle pour la tâche	Free, Student, Pro, Pro+, Max, Business, Enterprise
Fusion High	Bugs complexes ou modifications de plusieurs fichiers avec des critères d’acceptation précis	Peut ajouter des appels pour évaluer le résultat ou solliciter un modèle plus puissant	Pro+, Max, Business, Enterprise
Fusion Max	Investigations difficiles où un problème manqué entraînerait des corrections coûteuses	Peut ajouter des appels ; privilégie un raisonnement approfondi	Pro+, Max, Business, Enterprise

Copilot Pro ne comprend ni Fusion High ni Max. Les notes de version de VS Code 1.144 confirment également les forfaits payants éligibles.

« Un modèle » avec Standard ne signifie pas un seul appel API pour toute une tâche de développement. Un agent peut appeler plusieurs fois ce modèle pour lire des fichiers, utiliser des outils et vérifier les résultats.

Fusion Fast est une option distincte utilisée en interne pour le chat intégré à l’éditeur de VS Code, ou inline chat. Les utilisateurs ne peuvent pas la sélectionner.

Essayez High avant Max lorsque la modification est importante mais bien définie. Passez à Max si High manque des dépendances importantes ou ne parvient pas à expliquer un échec. Ces recommandations servent de point de départ et ne garantissent pas le résultat obtenu avec chaque niveau.

Comment essayer Fusion et vérifier le résultat ?

Utilisez un client compatible à jour et commencez par une petite tâche dans votre dépôt. Dans un IDE ou l’application Copilot, ouvrez le sélecteur de modèles, choisissez Copilot Fusion, puis Standard.

Pour essayer la CLI, suivez les instructions d’installation de GitHub. L’installation avec npm nécessite Node.js 22 ou une version ultérieure. Exécutez ces commandes dans Bash, depuis votre dépôt :

npm install -g @github/copilot
copilot --model fusion --fusion-tier standard

Si nécessaire, saisissez /login et terminez l’authentification GitHub. Si votre accès provient d’une organisation, sa politique Copilot CLI doit aussi être activée.

Saisissez ce prompt dans la session interactive :

Trace how this repository loads and validates configuration.
Identify the relevant source files and existing tests.
Propose one missing edge-case test and explain its expected result.
Do not edit files.

Le prompt demande de repérer le chargement et la validation de la configuration, puis de proposer un test manquant sans modifier les fichiers. Une réponse utile cite des fichiers réels et relie le test proposé au comportement existant. Vérifiez ces références dans le code. La réponse apparaît dans la même session.

La référence de sélection des modèles dans la CLI documente --model fusion et --fusion-tier standard. Utilisez high ou max pour un autre niveau auquel votre forfait donne accès. Dans une session interactive, /model ouvre le sélecteur.

Vérifiez le modèle sélectionné dans la ligne d’état de la CLI. Dans VS Code, survolez le nom du niveau sous la réponse pour voir les modèles utilisés. Il est normal qu’une tâche simple utilise un seul modèle.

Si Fusion n’apparaît pas, mettez le client à jour et vérifiez votre forfait ainsi que les politiques de modèles. Fusion disparaît du sélecteur lorsqu’aucun de ses modèles éligibles n’est disponible. Vérifiez aussi si vous utilisez encore un ancien forfait annuel facturé par requêtes, qui ne reçoit plus les nouveaux modèles et fonctionnalités.

Comment Fusion consomme-t-il les AI credits ?

Fusion facture l’utilisation des modèles, sans frais d’orchestration distincts. High et Max peuvent consommer davantage de crédits, car les étapes supplémentaires de rédaction, d’évaluation ou de correction génèrent des tokens facturables.

La référence tarifaire des modèles de GitHub distingue les tokens d’entrée, de sortie, d’entrée en cache et les écritures en cache applicables. Un AI credit représente $0.01 USD d’utilisation. Un prompt n’a donc pas de prix fixe en crédits.

Au 2026-10-31, la documentation de facturation de GitHub prévoit 30% de remise sur les coûts des modèles utilisés par Fusion jusqu’au 30 novembre 2026 inclus. La formulation vise les forfaits payants, ce qui inclut les abonnements payants Business et Enterprise. La remise concerne l’utilisation des modèles ; les frais d’abonnement par utilisateur restent distincts.

Pour illustrer le calcul, supposons que tous les appels d’une tâche coûtent au total $1.00 aux tarifs habituels. Ce total comprend les frais de cache applicables :

Utilisation éligible à la promotion : $1.00 × 0.70 = $0.70, soit 70 AI credits.
Même utilisation sans remise : $1.00, soit 100 AI credits.

Ces montants sont hypothétiques. Ils ne prédisent pas le coût du prompt d’exemple. Pour estimer une tâche réelle, additionnez les frais de tokens de chaque modèle participant.

L’utilisation consomme d’abord les crédits inclus dans votre forfait. Elle n’entraîne des frais supplémentaires qu’après leur épuisement, si l’utilisation payante est activée.

Avec Business et Enterprise, la consommation utilise d’abord les crédits inclus mis en commun. Des frais supplémentaires s’appliquent ensuite si ce solde est épuisé et si l’utilisation payante est autorisée. Pour éviter les dépassements facturés, les administrateurs doivent désactiver AI credits paid usage, une option activée par défaut.

Après un essai, consultez AI usage dans les paramètres de facturation GitHub. Comparez la consommation par modèle à la qualité du résultat. Fusion essaie de préserver le cache du modèle principal, mais ne garantit pas un coût inférieur pour chaque tâche.

Fusion utilise-t-il votre endpoint BYOK ou votre modèle local ?

Ajouter un modèle avec votre propre clé API, ou BYOK, ne le rend pas automatiquement éligible à Fusion. GitHub le précise dans son annonce sur le routage vers les modèles locaux.

Avec le BYOK configuré par l’utilisateur, un client compatible envoie les demandes au fournisseur configuré. Sélectionnez ce modèle personnalisé si vous avez besoin d’un endpoint ou d’un compte fournisseur précis. Sa présence dans le sélecteur ne prouve pas que Fusion puisse l’utiliser.

Pour travailler séparément avec une API compatible, la documentation BetterToken indique l’URL de base compatible avec OpenAI : https://www.bettertoken.ai/v1. Configurez le protocole attendu par votre client. Ajouter l’endpoint d’une passerelle n’intègre pas, à lui seul, ses modèles à Fusion.

Le routage local constitue une exception précise, encore en préversion :

Fusion Standard peut utiliser les installations locales prises en charge de MAI Code 1.1 Flash. Les téléchargements gérés utilisent Windows ML sur les appareils Windows compatibles.
Copilot CLI accepte aussi les modèles locaux éligibles configurés manuellement sous Windows, macOS et Linux. GitHub documente la reconnaissance de Qwen3.8 Flash Next sous le nom qwen3.8-flash-next-local.
Dans la CLI, activez les fonctionnalités expérimentales avec --experimental ou /experimental on, puis choisissez Standard. Dans l’application Copilot, le routage local automatique prend actuellement en charge uniquement les modèles gérés par Windows ML.

Suivez les instructions de configuration des modèles locaux de GitHub pour configurer le fournisseur et vérifier les besoins matériels. Fusion prend toujours ses décisions de routage dans le cloud. L’inférence locale ne permet donc pas d’utiliser Fusion hors ligne.

Pour sélectionner explicitement un modèle local dans un autre outil de développement, consultez la procédure pour utiliser un modèle local dans Claude Code puis revenir au cloud.

Fusion Max ou Claude Code : que montre le benchmark ?

Fusion Max mérite un essai si le coût de l’API à l’usage compte, mais le résultat publié ne démontre pas un abonnement moins cher. Artificial Analysis a testé Max dans Copilot CLI, pas Standard ni High.

Son rapport du 28 octobre et sa comparaison actuelle, consultés le 2026-10-31, présentent ces résultats :

Mesure	Copilot CLI avec Fusion Max	Claude Code avec Opus 5.5 Max, Default Fallback
Coding Agent Index v2.0	60	62
Coût API moyen par tâche, USD	$5.59	$11.42
Terminal-Bench 4.0	71%	63%
FrontierCode v1.1	51%	56%
SWE-Atlas-QnA-AA	57%	66%

L’écart publié est de $11.42 − $5.59 = $5.83 par tâche du benchmark. Le calcul (1 − 5.59 ÷ 11.42) × 100 donne un coût API publié inférieur d’environ 51.1% dans ce benchmark.

La méthodologie d’AA tient compte des tarifs applicables aux entrées en cache et aux écritures en cache. Sa mesure porte sur l’utilisation des tokens, pas sur les abonnements grand public ni sur le coût total d’exploitation.

N’appliquez pas une nouvelle réduction de 30% aux $5.59. Les pages citées d’AA ne précisent pas comment la promotion temporaire de GitHub intervient dans ce montant.

À partir de ces résultats, je recommande de tester Fusion Max d’abord pour les tâches difficiles dans le terminal lorsque le coût API compte. Testez d’abord la configuration Claude Code si la précision des modifications ou des réponses sur le code prime sur l’écart de coût. Inversez ce choix si vos propres résultats, le temps de correction ou la facturation favorisent l’autre solution.

Pour essayer une alternative comparable, configurez Claude Code avec Opus 5.5 et notez le niveau d’effort ainsi que les paramètres de fallback. La mention « Default Fallback » fait partie de la configuration évaluée.

Comment les administrateurs peuvent-ils contrôler Fusion ?

Gérez les modèles autorisés séparément du choix par défaut. Un choix par défaut ne remplace ni les politiques de modèles ni les limites de dépenses.

Les propriétaires du compte d’entreprise peuvent ouvrir AI controls → Copilot. Dans la section Models, cliquez sur Configure Copilot Fusion models. Définissez l’état de chaque modèle en suivant les instructions de contrôle des modèles d’entreprise. Vous pouvez ainsi exclure un modèle de Fusion tout en le laissant disponible pour une sélection manuelle.

Les autres politiques continuent de s’appliquer. Fusion ne contourne pas les restrictions du forfait ou de l’organisation, ni les politiques de résidence des données, de conformité FedRAMP ou de modèles en évaluation.

Pour une configuration d’entreprise hébergée sur GitHub :

Créez ou utilisez le dépôt .github-private d’une organisation désignée.
Sélectionnez cette organisation dans AI controls → Agents → Configuration source.
Ajoutez le JSON suivant dans copilot/managed-settings.json.
Commitez le fichier sur la branche par défaut du dépôt.

{
  "model": "fusion",
  "fusionTier": "standard"
}

Cet exemple définit Fusion comme choix par défaut pour les nouvelles conversations et fixe son niveau à Standard. Les utilisateurs peuvent toujours sélectionner un autre modèle pour chaque conversation.

Avec "fusionTier": "standard", les paramètres de l’utilisateur et du dépôt ne peuvent pas modifier ce niveau. La référence des paramètres gérés documente overridable pour les exceptions propres aux équipes de l’entreprise.

La clé fusionTier nécessite Copilot CLI 1.0.104-3, VS Code 1.144.0 ou l’application Copilot 1.1.33-4, ou une version ultérieure. Au 2026-10-31, les IDE JetBrains prennent en charge Fusion, mais pas ces clés gérées model et fusionTier.

Suivez le guide de déploiement des paramètres gérés pour vérifier les erreurs de validation dans AI controls → Agents. Redémarrez le client ou reconnectez-vous pour actualiser les paramètres. Vérifiez ensuite qu’une nouvelle conversation démarre avec Fusion Standard.

Si le choix par défaut ne s’applique pas, vérifiez la version du client, la source de configuration et l’entreprise qui fournit la licence Copilot de l’utilisateur.

Quelles limites faut-il intégrer à votre travail ?

Vérifiez les modifications de l’espace de travail même lorsque Fusion rejette un brouillon intermédiaire. GitHub précise que les modifications de fichiers déjà effectuées par ce brouillon ne s’annulent pas automatiquement.

Après une tâche qui modifie des fichiers, examinez git status, git diff et git diff --cached. Contrôlez les nouveaux fichiers et lancez les vérifications pertinentes avant de créer un commit. Une réponse finale bien rédigée ne prouve pas que toutes les modifications précédentes restent adaptées.

Fusion n’a pas non plus de fenêtre de contexte propre. Chaque étape utilise la limite de contexte du modèle concerné, et la limite affichée pour Fusion reste prudente. Passer à Max ne cumule pas les fenêtres de contexte de plusieurs modèles.

Enfin, Fusion ne démarre pas de sous-agents. Si votre travail nécessite des agents distincts avec des rôles explicites, configurez cette délégation séparément. Les évaluateurs internes de Fusion ne remplacent pas les instructions de ces agents.