GitHub Copilot Fusion: Standard, High, Max, खर्च और BYOK
रोज़मर्रा की कोडिंग के लिए Standard, सीमित दायरे वाले कठिन बदलावों के लिए High और गहरी जाँच के लिए Max आज़माएँ। जानें कौन-सा स्तर किस प्लान में मिलता है, AI credits कैसे खर्च होते हैं, 30 नवंबर 2026 तक 30% छूट कैसे लागू होती है, BYOK की क्या सीमाएँ हैं और टीम के डिफ़ॉल्ट कैसे सेट करें।
विषय-सूची
रोज़मर्रा की कोडिंग के लिए GitHub Copilot Fusion Standard से शुरू करें, ताकि Copilot खुद मॉडल चुने। कठिन लेकिन सीमित बदलाव के लिए High आज़माएँ; गहरी जाँच से महँगे सुधार घट सकते हों तो Max जाँचें। किसी तय मॉडल या अपने API एंडपॉइंट की ज़रूरत हो, तो मॉडल सीधे चुनें।
2026-10-31 तक Fusion, VS Code, Copilot CLI, GitHub Copilot ऐप और JetBrains IDEs में आम उपयोग के लिए उपलब्ध है। GitHub की लॉन्च घोषणा इसे मॉडल चुनने और उनका काम संयोजित करने वाली प्रबंधित व्यवस्था बताती है। यह किन मॉडलों को इस्तेमाल कर सकती है, यह आपके प्लान और एडमिन की नीतियों पर भी निर्भर करता है।
GitHub Copilot Fusion काम कैसे करता है?
Fusion हर अनुरोध के लिए तय करता है कि काम कैसे पूरा हो और कौन-से मॉडल भाग लें। आप मॉडल चुनने के बजाय प्रयास का स्तर चुनते हैं।
Fusion के दस्तावेज़ में काम करने के तीन तरीके दिए गए हैं:
| तरीका | क्या होता है | काम और खर्च पर असर |
|---|---|---|
| Single | एक मॉडल पूरा काम संभालता है। | किसी दूसरे मॉडल से समीक्षा का अलग चरण नहीं जुड़ता। |
| Cascade | कुशल मॉडल समाधान का मसौदा बनाता है। एक मूल्यांकनकर्ता उसे स्वीकार करता है या अधिक सक्षम मॉडल को काम सौंपता है। | कठिन अनुरोध में मसौदा बनाने, जाँचने और अधिक सक्षम मॉडल से काम कराने का खर्च जुड़ सकता है। |
| Critique | दूसरे मॉडल मसौदे की समानांतर समीक्षा करते हैं। मूल मॉडल उनकी संयुक्त प्रतिक्रिया के आधार पर उत्तर सुधारता है। | समीक्षा और सुधार से मॉडल का उपयोग और समय बढ़ते हैं। |
एक ही बातचीत में अगले प्रॉम्प्ट के लिए तरीका बदल सकता है। High या Max चुनने से हर अनुरोध को सभी चरणों से गुज़रना ज़रूरी नहीं हो जाता।
Artificial Analysis की लॉन्च रिपोर्ट में Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, GPT-6 Astra और GPT-6 Sol का उल्लेख था। यह सूची लॉन्च के समय की स्थिति बताती है। GitHub उपलब्ध मॉडल बदल सकता है और आपकी नीतियाँ सूची को छोटा कर सकती हैं।
Standard, High या Max: कौन-सा चुनें और किस प्लान में मिलेगा?
Standard से शुरू करें, जब तक किसी खास काम में अधिक गहरे विश्लेषण या समीक्षा की ज़रूरत न हो। “सभी प्लान में उपलब्ध” का अर्थ हर प्लान में सभी स्तर मिलना नहीं है।
| स्तर | किन कामों के लिए पहले आज़माएँ | एक से अधिक मॉडलों का इस्तेमाल | 2026-10-31 तक पात्र प्लान |
|---|---|---|---|
| Fusion Standard | सामान्य कोडिंग, कोड समझना और सीधे बदलाव | काम के लिए एक मॉडल चुनता है | Free, Student, Pro, Pro+, Max, Business, Enterprise |
| Fusion High | जटिल बग या कई फ़ाइलों में बदलाव, जिनके पूरा होने की शर्तें स्पष्ट हों | समीक्षा या अधिक सक्षम मॉडल को काम देने के लिए अतिरिक्त कॉल कर सकता है | Pro+, Max, Business, Enterprise |
| Fusion Max | कठिन जाँच, जहाँ छूटी हुई समस्या के कारण बहुत काम दोबारा करना पड़े | अतिरिक्त मॉडल कॉल कर सकता है; गहरे विश्लेषण को प्राथमिकता देता है | Pro+, Max, Business, Enterprise |
Copilot Pro में Fusion High और Max शामिल नहीं हैं। VS Code 1.144 की रिलीज़ जानकारी भी पात्र सशुल्क प्लान की यही सूची देती है।
Standard में “एक मॉडल” का अर्थ पूरे कोडिंग कार्य के लिए केवल एक API कॉल नहीं है। फ़ाइलें पढ़ने, टूल चलाने और नतीजे जाँचने के दौरान एजेंट उसी मॉडल को बार-बार कॉल कर सकता है।
Fusion Fast एक अलग विकल्प है, जिसका इस्तेमाल केवल VS Code के इनलाइन चैट में अंदरूनी तौर पर होता है। आप इसे खुद नहीं चुन सकते।
बदलाव बड़ा हो, लेकिन उसका दायरा स्पष्ट हो, तो Max से पहले High आज़माएँ। High ज़रूरी निर्भरताएँ छोड़ दे या विफलता का कारण न समझा पाए, तो Max पर जाएँ। ये शुरुआती सुझाव हैं, किसी स्तर के मापे गए प्रदर्शन की गारंटी नहीं।
Fusion कैसे चलाएँ और नतीजा कैसे जाँचें?
समर्थित क्लाइंट को अपडेट करें और रिपॉज़िटरी में एक छोटे काम से शुरुआत करें। IDE या Copilot ऐप में मॉडल चयन मेन्यू खोलें, Copilot Fusion चुनें और स्तर को Standard रखें।
आपका खाता GitHub की क्षेत्रीय शर्तों के तहत Copilot इस्तेमाल करने के लिए पात्र होना चाहिए।
CLI में आज़माने के लिए GitHub के इंस्टॉल करने के निर्देश देखें। npm से इंस्टॉल करने के लिए Node.js 22 या उससे नया संस्करण चाहिए। रिपॉज़िटरी के फ़ोल्डर से Bash में यह चलाएँ:
npm install -g @github/copilot
copilot --model fusion --fusion-tier standardयदि लॉगिन करने को कहा जाए, तो /login दर्ज करें और GitHub में लॉगिन पूरा करें। संगठन से मिले उपयोग अधिकार के लिए उसकी Copilot CLI नीति भी चालू होनी चाहिए।
संवाद सत्र में यह प्रॉम्प्ट दें:
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.यह प्रॉम्प्ट कॉन्फ़िगरेशन लोड करने और जाँचने वाला कोड ढूँढ़ने को कहता है। इसमें मौजूदा टेस्ट पहचानने और बिना फ़ाइलें बदले एक छूटा हुआ एज-केस टेस्ट सुझाने को भी कहा गया है।
उपयोगी उत्तर में असली फ़ाइलों के नाम और मौजूदा व्यवहार से जुड़े टेस्ट का कारण मिलेगा। उत्तर उसी सत्र में आता है। बताई गई फ़ाइलों और दावों को कोड से मिलाएँ।
CLI में मॉडल चुनने के निर्देश में --model fusion और --fusion-tier standard दिए गए हैं। दूसरे पात्र स्तर के लिए high या max इस्तेमाल करें। संवाद सत्र में /model मॉडल चयन मेन्यू खोलता है।
CLI की स्थिति पंक्ति में चुना गया मॉडल देखें। VS Code में उत्तर के नीचे स्तर के नाम पर माउस पॉइंटर रखें। वहाँ इस्तेमाल हुए मॉडल दिखेंगे। सीधे काम का उत्तर एक ही मॉडल से आना सामान्य है।
Fusion न दिखे, तो क्लाइंट अपडेट करें और प्लान की पात्रता व मॉडल नीतियाँ जाँचें। उसके लिए पात्र कोई मॉडल उपलब्ध न हो, तो Fusion मेन्यू से गायब रहता है।
यह भी देखें कि आप अनुरोधों के हिसाब से शुल्क लेने वाले पुराने सालाना प्लान पर तो नहीं हैं। उस बिलिंग व्यवस्था में नए मॉडल और सुविधाएँ नहीं मिलतीं।
Fusion में AI credits कैसे खर्च होते हैं?
Fusion जिन मॉडलों को इस्तेमाल करता है, उनके उपयोग का शुल्क लगता है। मॉडलों के बीच काम संयोजित करने की अलग फ़ीस नहीं है। High और Max में मसौदा, जाँच या सुधार की अतिरिक्त कॉल से शुल्क वाले टोकन बढ़ सकते हैं।
GitHub की मॉडल दरों की सूची में इनपुट, आउटपुट और कैश में मौजूद इनपुट की दरें अलग हैं। लागू होने पर कैश में लिखने का शुल्क भी अलग जुड़ता है। एक AI credit, $0.01 USD के उपयोग के बराबर है। इसलिए एक प्रॉम्प्ट का खर्च तय नहीं होता।
2026-10-31 तक GitHub के बिलिंग दस्तावेज़ में 30 नवंबर 2026 तक Fusion के मॉडल उपयोग पर 30% छूट दी गई है। यह प्रस्ताव सशुल्क प्लान के लिए है। इस शब्दावली के अनुसार Business और Enterprise की सशुल्क सदस्यताएँ भी पात्र हैं। छूट मॉडल के उपयोग पर है; प्रति उपयोगकर्ता सदस्यता शुल्क अलग रहता है।
एक उदाहरण के लिए मान लें कि किसी काम की सभी मॉडल कॉल सामान्य दरों पर कुल $1.00 की हैं। इसमें लागू कैश शुल्क भी शामिल हैं:
- छूट लागू होने पर: $1.00 × 0.70 = $0.70, यानी 70 AI credits।
- उसी उपयोग पर बिना छूट: $1.00, यानी 100 AI credits।
ये केवल उदाहरण के लिए मानी गई रकम हैं, ऊपर दिए प्रॉम्प्ट के खर्च का अनुमान नहीं। वास्तविक अनुमान के लिए काम में शामिल हर मॉडल के टोकन शुल्क जोड़ें।
प्लान में शामिल क्रेडिट इस्तेमाल होने पर बचे हुए क्रेडिट कम होते हैं। अतिरिक्त भुगतान तभी शुरू होता है जब वे खत्म हो जाएँ और भुगतान वाला अतिरिक्त उपयोग चालू हो।
Business और Enterprise में पहले प्लान में शामिल साझा क्रेडिट इस्तेमाल होते हैं। ये खत्म होने के बाद, अतिरिक्त उपयोग की अनुमति हो तो उसका शुल्क लगता है। शामिल क्रेडिट से अधिक खर्च रोकने के लिए एडमिन को AI credits paid usage बंद करना होगा। यह विकल्प डिफ़ॉल्ट रूप से चालू रहता है।
आज़माने के बाद GitHub की बिलिंग सेटिंग में AI usage देखें। हर मॉडल के उपयोग की तुलना नतीजे की गुणवत्ता से करें। Fusion मुख्य मॉडल का कैश बनाए रखने की कोशिश करता है, लेकिन हर काम का खर्च कम होने की गारंटी नहीं देता।
क्या Fusion आपके BYOK एंडपॉइंट या स्थानीय मॉडल को चुनेगा?
BYOK, यानी अपनी API कुंजी से मॉडल जोड़ना, उसे Fusion के लिए अपने-आप पात्र नहीं बनाता। GitHub ने स्थानीय मॉडल की रूटिंग की घोषणा में यह बात स्पष्ट की है।
खुद सेट किए गए BYOK में समर्थित क्लाइंट अनुरोध आपके चुने हुए सेवा प्रदाता को भेजता है। किसी खास एंडपॉइंट या प्रदाता के खाते की ज़रूरत हो, तो उस कस्टम मॉडल को चुनें। मेन्यू में उसका दिखना यह साबित नहीं करता कि Fusion उसे चुन सकता है।
अलग API के साथ काम करने के लिए BetterToken के दस्तावेज़ में OpenAI-संगत बेस URL https://www.bettertoken.ai/v1 दिया गया है। क्लाइंट को जिस प्रोटोकॉल की ज़रूरत है, वही सेट करें। गेटवे एंडपॉइंट जोड़ने भर से उसके मॉडल Fusion में शामिल नहीं होते।
कुछ स्थानीय मॉडलों की रूटिंग इसका सीमित अपवाद है। यह सुविधा अभी प्रीव्यू में है:
- Fusion Standard, MAI Code 1.1 Flash की समर्थित स्थानीय स्थापना इस्तेमाल कर सकता है। प्रबंधित डाउनलोड समर्थित Windows डिवाइस पर Windows ML के ज़रिए होते हैं।
- Copilot CLI, Windows, macOS और Linux पर खुद सेट किए गए पात्र स्थानीय मॉडल भी स्वीकार करता है। GitHub Qwen3.8 Flash Next को
qwen3.8-flash-next-localनाम से पहचानने का उल्लेख करता है। - CLI में
--experimentalया/experimental onसे प्रयोगात्मक सुविधाएँ चालू करें, फिर Standard चुनें। Copilot ऐप में अपने-आप स्थानीय मॉडल चुनने की सुविधा फिलहाल प्रबंधित Windows ML मॉडल तक सीमित है।
प्रदाता की सेटिंग और हार्डवेयर की ज़रूरतों के लिए GitHub के स्थानीय मॉडल जोड़ने के निर्देश देखें। Fusion अब भी क्लाउड में मॉडल चुनने के फैसले करता है। इसलिए स्थानीय मॉडल चलाने से Fusion ऑफ़लाइन नहीं हो जाता।
किसी दूसरे कोडिंग टूल में स्थानीय मॉडल खुद चुनना हो, तो Claude Code में स्थानीय मॉडल चलाने और फिर क्लाउड पर लौटने की प्रक्रिया देखें।
Fusion Max बनाम Claude Code: बेंचमार्क क्या बताता है?
API उपयोग का खर्च अहम हो, तो Fusion Max को आज़माना उपयोगी है। प्रकाशित नतीजा यह साबित नहीं करता कि Copilot की सदस्यता सस्ती होगी। Artificial Analysis ने Copilot CLI में Max जाँचा था, Standard या High नहीं।
उसकी 28 अक्टूबर की रिपोर्ट और तुलना तालिका, जिन्हें 2026-10-31 को जाँचा गया, में ये नतीजे हैं:
| माप | Fusion Max के साथ Copilot CLI | Opus 5.5 Max, Default Fallback के साथ Claude Code |
|---|---|---|
| Coding Agent Index v2.0 | 60 | 62 |
| हर काम की औसत API लागत, USD | $5.59 | $11.42 |
| Terminal-Bench 4.0 | 71% | 63% |
| FrontierCode v1.1 | 51% | 56% |
| SWE-Atlas-QnA-AA | 57% | 66% |
बेंचमार्क के हर काम पर खर्च का अंतर $11.42 − $5.59 = $5.83 है। इस बेंचमार्क में दर्ज API खर्च की कमी (1 − 5.59 ÷ 11.42) × 100 = लगभग 51.1% है।
AA की परीक्षण पद्धति कैश में मौजूद इनपुट और कैश में लिखने की लागू दरों को शामिल करती है। खर्च का यह माप टोकन उपयोग के लिए है, उपभोक्ता सदस्यताओं या संचालन के पूरे खर्च के लिए नहीं।
$5.59 से दोबारा 30% न घटाएँ। इन AA पन्नों से स्पष्ट नहीं होता कि GitHub की अस्थायी छूट इस रकम में कैसे शामिल है।
इन नतीजों के आधार पर मेरी सलाह है: API खर्च अहम हो, तो टर्मिनल के कठिन कामों में पहले Fusion Max जाँचें। रिपॉज़िटरी में बदलाव या कोड से जुड़े सवालों की सटीकता खर्च के अंतर से अधिक अहम हो, तो पहले Claude Code जाँचें। अपने काम के नतीजे, सुधार में लगने वाला समय या बिल अलग तस्वीर दिखाएँ, तो चुनाव बदलें।
समान परिस्थितियों में तुलना करने के लिए Claude Code को Opus 5.5 पर सेट करें। प्रयास का स्तर और फ़ॉलबैक सेटिंग भी दर्ज करें। प्रकाशित नतीजे में “Default Fallback” उस जाँची गई कॉन्फ़िगरेशन का हिस्सा है।
एडमिन Fusion को कैसे नियंत्रित कर सकते हैं?
अनुमत मॉडलों की सूची और डिफ़ॉल्ट मॉडल का चुनाव अलग रखें। डिफ़ॉल्ट चुनने से मॉडल नीतियाँ या खर्च की सीमाएँ लागू करने की ज़रूरत खत्म नहीं होती।
एंटरप्राइज़ खाते के मालिक AI controls → Copilot खोल सकते हैं। Models के नीचे Configure Copilot Fusion models चुनें। एंटरप्राइज़ मॉडल नियंत्रण के निर्देशों के अनुसार हर मॉडल की स्थिति तय करें। इससे किसी मॉडल को Fusion से हटाकर भी सीधे चयन के लिए उपलब्ध रखा जा सकता है।
बाकी मॉडल नीतियाँ लागू रहती हैं। Fusion, प्लान या संगठन की सीमाओं को नहीं लाँघता। डेटा रेज़िडेंसी, FedRAMP अनुपालन और मूल्यांकन वाले मॉडलों की नीतियाँ भी लागू होती हैं।
GitHub पर रखी एंटरप्राइज़ कॉन्फ़िगरेशन के लिए:
- चुने हुए संगठन में
.github-privateरिपॉज़िटरी बनाएँ या मौजूद रिपॉज़िटरी इस्तेमाल करें। - AI controls → Agents → Configuration source में उस संगठन को चुनें।
- यह JSON,
copilot/managed-settings.jsonमें रखें। - बदलाव रिपॉज़िटरी की डिफ़ॉल्ट ब्रांच पर कमिट करें।
{
"model": "fusion",
"fusionTier": "standard"
}यह उदाहरण नई बातचीत के लिए Fusion को डिफ़ॉल्ट बनाता है और उसका स्तर Standard पर तय करता है। उपयोगकर्ता फिर भी किसी बातचीत में दूसरा मॉडल चुन सकता है।
यहाँ "fusionTier": "standard" होने पर उपयोगकर्ता या रिपॉज़िटरी की सेटिंग स्तर को बदल नहीं सकतीं। एंटरप्राइज़ की टीमों के लिए अपवाद चाहिए हों, तो प्रबंधित सेटिंग के विवरण में दिया overridable देखें।
fusionTier के लिए Copilot CLI 1.0.104-3, VS Code 1.144.0 या Copilot ऐप 1.1.33-4, अथवा बाद का संस्करण चाहिए। 2026-10-31 तक JetBrains में Fusion उपलब्ध है, लेकिन ये प्रबंधित model और fusionTier कुंजियाँ समर्थित नहीं हैं।
प्रबंधित सेटिंग लागू करने के निर्देशों के अनुसार AI controls → Agents में सेटिंग की जाँच में मिली त्रुटियाँ देखें। सेटिंग ताज़ा करने के लिए क्लाइंट दोबारा शुरू करें या फिर से साइन इन करें। फिर नई बातचीत शुरू करके जाँचें कि Fusion Standard चुना गया है।
डिफ़ॉल्ट न दिखे, तो क्लाइंट का संस्करण, चुना हुआ कॉन्फ़िगरेशन स्रोत और उपयोगकर्ता को Copilot लाइसेंस देने वाला एंटरप्राइज़ खाता जाँचें।
काम करते समय किन सीमाओं का ध्यान रखें?
Fusion किसी बीच के मसौदे को अस्वीकार कर दे, तब भी कार्यक्षेत्र के बदलाव जाँचें। GitHub के अनुसार उस मसौदे ने फ़ाइलों में जो बदलाव कर दिए हैं, वे अपने-आप वापस नहीं होते।
फ़ाइलें बदलने वाले काम के बाद git status, git diff और git diff --cached देखें। नई फ़ाइलें जाँचें और कमिट करने से पहले ज़रूरी जाँच चलाएँ। अच्छी तरह लिखा अंतिम उत्तर पहले के हर बदलाव को सही साबित नहीं करता।
Fusion की अपनी कॉन्टेक्स्ट विंडो नहीं है। हर चरण उस मॉडल की कॉन्टेक्स्ट सीमा में चलता है जिसे वह इस्तेमाल करता है। दिखाई गई सीमा इस्तेमाल होने वाले मॉडलों की सबसे छोटी सीमाओं को ध्यान में रखती है। Max चुनने से कई मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो जुड़ नहीं जातीं।
Fusion सबएजेंट शुरू नहीं करता। अलग भूमिकाओं वाले एजेंटों की ज़रूरत हो, तो उनके बीच काम बाँटने की व्यवस्था अलग सेट करें। Fusion के अंदर समीक्षा करने वाले मॉडल उन एजेंटों के निर्देशों की जगह नहीं लेते।
