GitHub Copilot Fusion: Standard, High e Max, custos e BYOK

Use GitHub Copilot Fusion Standard nas tarefas comuns de programação para deixar a escolha do modelo com o Copilot. Use High para mudanças difíceis e bem delimitadas, e teste Max quando uma análise mais profunda puder evitar retrabalho caro. Se precisar de um modelo fixo ou de um endpoint de API próprio, selecione o modelo diretamente.

Em 2026-10-31, o Fusion está disponível para uso geral no VS Code, Copilot CLI, aplicativo GitHub Copilot e IDEs da JetBrains. O anúncio de lançamento do GitHub descreve um sistema gerenciado que escolhe e coordena modelos. Seu plano e as políticas dos administradores continuam determinando quais modelos ele pode usar.

Como o GitHub Copilot Fusion funciona?

O Fusion escolhe como resolver cada solicitação, inclusive quais modelos participam. Você seleciona um nível de esforço em vez de escolher o modelo que fará o trabalho.

A documentação do Fusion descreve três padrões de execução:

Padrão	O que acontece	Consequência prática
Single	Um modelo executa a tarefa.	Não há uma etapa separada de revisão por outro modelo.
Cascade	Um modelo eficiente prepara uma solução. Um avaliador aceita o resultado ou encaminha a tarefa a um modelo mais capaz.	Uma solicitação difícil pode consumir recursos na elaboração, avaliação e execução pelo modelo mais capaz.
Critique	Outros modelos revisam uma resposta preliminar em paralelo. O modelo original incorpora o conjunto de comentários na revisão.	A avaliação e a revisão aumentam o uso dos modelos e o tempo necessário.

O padrão pode mudar entre prompts na mesma conversa. High e Max não obrigam toda solicitação a passar por todas as etapas.

O relatório de lançamento da Artificial Analysis citou Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, GPT-6 Astra e GPT-6 Sol entre os modelos. Essa lista retrata o lançamento. O GitHub pode alterar o conjunto disponível, e suas políticas podem restringi-lo.

Standard, High e Max: qual escolher e quais planos dão acesso?

Comece pelo Standard, a menos que uma tarefa específica justifique mais raciocínio ou revisão. A disponibilidade por plano é mais restrita do que a expressão “disponível em todos os planos” pode sugerir.

Nível	Ponto de partida recomendado	Coordenação de vários modelos	Planos elegíveis em 2026-10-31
Fusion Standard	Programação cotidiana, explicações e mudanças simples	Seleciona um modelo para a tarefa	Free, Student, Pro, Pro+, Max, Business, Enterprise
Fusion High	Bugs complexos ou mudanças em vários arquivos com critérios claros de aceitação	Pode adicionar chamadas para revisão ou encaminhamento a um modelo mais capaz	Pro+, Max, Business, Enterprise
Fusion Max	Investigações difíceis em que um problema não detectado causaria retrabalho caro	Pode adicionar chamadas; prioriza raciocínio aprofundado	Pro+, Max, Business, Enterprise

Copilot Pro não inclui Fusion High nem Max. As notas de versão do VS Code 1.144 também confirmam quais planos pagos dão acesso a esses níveis.

“Um modelo” no Standard não significa uma única chamada de API durante toda a tarefa. Um agente pode chamar o mesmo modelo repetidamente enquanto lê arquivos, usa ferramentas e verifica resultados.

Fusion Fast é uma opção separada, usada internamente no chat inline do VS Code. Os usuários não podem selecioná-la.

Escolha High antes de Max quando a mudança for grande, mas bem definida. Passe para Max se High ignorar dependências importantes ou não conseguir explicar uma falha. Essas recomendações servem como ponto de partida; não são garantias de desempenho medido para nenhum dos níveis.

Como testar o Fusion e conferir o resultado

Use uma versão atualizada de um cliente compatível e comece com uma tarefa pequena no repositório. No IDE ou aplicativo Copilot, abra o seletor de modelos, selecione Copilot Fusion e escolha Standard.

As instruções abaixo pressupõem acesso ao Copilot conforme as condições regionais do GitHub.

Para testar pela CLI, siga as instruções de instalação do GitHub. A instalação pelo npm exige Node.js 22 ou posterior. Execute os comandos em Bash, no diretório do repositório:

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

Se solicitado, digite /login e conclua a autenticação no GitHub. Quando o acesso vem de uma organização, a política de uso do Copilot CLI também precisa estar habilitada.

Digite este prompt na sessão interativa:

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.

O prompt pede uma análise do carregamento e da validação de configurações, sem editar arquivos. Uma resposta útil identifica arquivos reais e relaciona o teste proposto ao comportamento existente. Confira essas referências no código. A resposta aparece na mesma sessão.

A referência de seleção de modelos da CLI documenta --model fusion e --fusion-tier standard. Use high ou max para selecionar outro nível disponível no seu plano. Em uma sessão interativa, /model abre o seletor.

Confira o modelo selecionado na linha de status da CLI. No VS Code, passe o cursor sobre o rótulo do nível abaixo da resposta para ver os modelos usados. É normal que uma tarefa simples use apenas um modelo.

Se o Fusion não aparecer, atualize o cliente e confira a elegibilidade do plano e as políticas de modelos. O Fusion desaparece quando nenhum dos modelos elegíveis está disponível. Verifique também se você ainda usa um plano anual legado com cobrança por solicitações, que não recebe novos modelos e recursos.

Como o Fusion consome AI credits?

O Fusion cobra pelo uso dos modelos, sem uma taxa separada de orquestração. High e Max podem consumir mais créditos porque as etapas adicionais de elaboração, avaliação ou revisão geram mais tokens faturáveis.

A referência de preços dos modelos do GitHub separa os preços de entrada, saída, entrada em cache e gravações em cache aplicáveis. Um AI credit representa $0.01 USD de uso. Portanto, um prompt não tem um preço fixo em créditos.

Em 2026-10-31, a documentação de cobrança do GitHub oferece 30% de desconto nos custos dos modelos usados pelo Fusion até 30 de novembro de 2026. A descrição da oferta abrange planos pagos, o que inclui assinaturas pagas Business e Enterprise. O desconto incide sobre o uso dos modelos; a cobrança de assinaturas por usuário permanece separada.

Como exemplo de cálculo, suponha que todas as chamadas de uma tarefa somem $1.00 nas tarifas normais, incluindo os custos de cache aplicáveis:

Uso elegível durante a promoção: $1.00 × 0.70 = $0.70, ou 70 AI credits.
O mesmo uso sem desconto: $1.00, ou 100 AI credits.

Esses totais são hipotéticos, não uma previsão de custo para o prompt de exemplo. Para uma estimativa real, some os custos dos tokens de cada modelo participante.

Créditos consumidos da franquia incluída reduzem essa franquia. O uso só gera cobrança adicional depois que ela se esgota, se o uso pago estiver habilitado.

Nos planos Business e Enterprise, o uso consome primeiro a franquia compartilhada de créditos incluídos. Há cobrança adicional quando essa franquia se esgota e o uso pago está permitido. Para impedir excedentes pagos, os administradores devem desativar AI credits paid usage; essa opção vem habilitada por padrão.

Depois de um teste, consulte AI usage nas configurações de cobrança do GitHub. Compare o consumo por modelo com a qualidade do resultado. O Fusion tenta preservar o cache do modelo principal, mas isso não garante menor custo em toda tarefa.

O Fusion usa seu endpoint BYOK ou modelo local?

Adicionar um modelo com sua própria chave de API, recurso chamado BYOK, não o torna automaticamente elegível para o Fusion. O GitHub afirma isso no anúncio de roteamento para modelos locais.

Com BYOK configurado pelo usuário, um cliente compatível envia as solicitações ao provedor configurado. Selecione esse modelo personalizado quando precisar de um endpoint ou de uma conta de provedor específicos. A presença no seletor não comprova que o Fusion possa encaminhar solicitações a ele.

Para um fluxo separado com uma API compatível, a documentação do BetterToken informa a URL base compatível com OpenAI: https://www.bettertoken.ai/v1. Configure o protocolo exigido pelo cliente. Adicionar um endpoint de gateway não inclui, por si só, seus modelos no Fusion.

O roteamento local é uma exceção específica, disponível em versão prévia:

Fusion Standard pode usar instalações locais compatíveis de MAI Code 1.1 Flash. Os downloads gerenciados usam Windows ML em dispositivos Windows compatíveis.
Copilot CLI também aceita modelos locais elegíveis configurados manualmente no Windows, macOS e Linux. O GitHub documenta o reconhecimento de Qwen3.8 Flash Next como qwen3.8-flash-next-local.
Na CLI, habilite os recursos experimentais com --experimental ou /experimental on e escolha Standard. No aplicativo Copilot, o roteamento local automático aceita atualmente apenas modelos gerenciados pelo Windows ML.

Siga as instruções de configuração de modelos locais do GitHub para configurar o provedor e conferir os requisitos de hardware. O Fusion continua tomando decisões de roteamento na nuvem. Portanto, a inferência local não transforma o Fusion em um fluxo de trabalho offline.

Se quiser selecionar explicitamente um modelo local em outra ferramenta de programação, veja como usar um modelo local no Claude Code e voltar à nuvem.

Fusion Max ou Claude Code: o que mostra o teste?

Vale testar Fusion Max quando o custo por uso da API importa, mas o resultado publicado não comprova uma assinatura mais barata. A Artificial Analysis testou Max no Copilot CLI, sem avaliar Standard ou High.

O relatório de 28 de outubro e a comparação atual, consultados em 2026-10-31, mostram:

Métrica	Copilot CLI com Fusion Max	Claude Code com Opus 5.5 Max, Default Fallback
Coding Agent Index v2.0	60	62
Custo médio de API por tarefa, USD	$5.59	$11.42
Terminal-Bench 4.0	71%	63%
FrontierCode v1.1	51%	56%
SWE-Atlas-QnA-AA	57%	66%

A diferença de custo publicada é $11.42 − $5.59 = $5.83 por tarefa do teste. O cálculo (1 − 5.59 ÷ 11.42) × 100 indica um custo de API aproximadamente 51.1% menor nesse teste.

A metodologia da AA considera os preços aplicáveis de entrada em cache e gravação em cache. Sua métrica de custo mede o uso de tokens, não assinaturas para consumidores nem o custo operacional completo.

Não aplique outro desconto de 30% aos $5.59. As páginas citadas da AA não esclarecem como a promoção temporária do GitHub foi considerada nesse valor.

A partir desses resultados, recomendo testar Fusion Max primeiro em tarefas difíceis de terminal quando o custo da API for decisivo. Teste primeiro a configuração do Claude Code quando a precisão em mudanças no repositório ou perguntas sobre o código justificar a diferença de custo. Inverta a escolha se os resultados das suas tarefas, o tempo de correção ou a cobrança indicarem outra opção.

Para testar uma alternativa comparável, configure o Claude Code para usar Opus 5.5 e registre o nível de esforço e as configurações de fallback. A indicação “Default Fallback” faz parte da configuração avaliada.

Como os administradores podem controlar o Fusion?

Configure os modelos permitidos separadamente da seleção padrão. Definir um padrão não substitui as políticas de modelos nem os limites de gastos.

Os proprietários da conta empresarial podem abrir AI controls → Copilot. Na seção Models, clique em Configure Copilot Fusion models. Defina o status de cada modelo conforme os controles de modelos da empresa. Isso permite excluir um modelo do Fusion e mantê-lo disponível para seleção manual.

As outras políticas de modelos continuam valendo. O Fusion não contorna restrições do plano, da organização ou de políticas sobre residência de dados, conformidade com FedRAMP e modelos em avaliação.

Para uma configuração corporativa hospedada no GitHub:

Crie ou use o repositório .github-private de uma organização designada.
Selecione essa organização em AI controls → Agents → Configuration source.
Adicione o JSON abaixo em copilot/managed-settings.json.
Faça commit do arquivo na branch padrão do repositório.

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

Esse exemplo define Fusion como padrão para novas conversas e fixa seu nível em Standard. Os usuários ainda podem selecionar outro modelo em cada conversa.

O valor "fusionTier": "standard" impede alterações desse nível por configurações do usuário ou do repositório. A referência de configurações gerenciadas documenta overridable para exceções por equipe da empresa.

A chave fusionTier exige Copilot CLI 1.0.104-3, VS Code 1.144.0 ou aplicativo Copilot 1.1.33-4, ou versões posteriores. Em 2026-10-31, os IDEs da JetBrains aceitam Fusion, mas não essas chaves gerenciadas model e fusionTier.

Siga o guia de implantação de configurações gerenciadas para conferir erros de validação em AI controls → Agents. Reinicie o cliente ou entre na conta novamente para atualizar as configurações. Depois, confira se uma nova conversa começa em Fusion Standard.

Se o padrão não aparecer, confira a versão do cliente, a origem de configuração selecionada e qual conta empresarial fornece a licença Copilot do usuário.

Quais limitações devem mudar sua forma de trabalhar?

Revise as mudanças no ambiente de trabalho mesmo quando o Fusion descarta uma resposta preliminar. O GitHub documenta que as edições já feitas nos arquivos não são desfeitas automaticamente quando isso acontece.

Depois de uma tarefa de edição, confira git status, git diff e git diff --cached. Revise arquivos novos e execute as verificações relevantes antes do commit. Uma resposta final bem elaborada não comprova que todas as edições anteriores continuem adequadas.

O Fusion também não tem uma janela de contexto própria. Cada etapa usa o limite de contexto do modelo envolvido, e o limite exibido pelo Fusion é conservador. Mudar para Max não combina as janelas de contexto de vários modelos.

Por fim, o Fusion não inicia subagentes. Se seu fluxo exige agentes separados com funções explícitas, configure essa delegação à parte. Os revisores internos do Fusion não substituem as instruções desses agentes.