GitHub Copilotで選べるAIモデル｜Claude・Gemini・GPTのプラン別の違いと切り替え方

2024年、GitHub Copilotのモデル選択で発表されたこと

2024年10月29日（米国時間）、GitHubは年次イベント「GitHub Universe」で、GitHub Copilotのチャット機能（Copilot Chat）で使うAIモデルを選べるようにすると発表しました。OpenAIのモデルに加えて、AnthropicとGoogleのモデルも選べるようになる、という内容です。私たちの2024年11月の記事は、この発表を紹介したものでした。

個人の開発者はVS CodeやGitHubのサイトで自分でモデルを選び、組織や企業は管理者がチームで使えるモデルを決める、という形です。GitHubは、1つのログインと1つの契約で複数のモデルを使い分けられることを強調していました。モデルを選べる範囲は、まずCopilot Chatから始め、のちにCopilot Workspaceや複数ファイルの編集、コードレビュー、CLIなどにも広げるとしていました。

同じ発表では、自然言語で小さなアプリを作れる「GitHub Spark」も紹介されました。日本ではGIGAZINEなどが、OpenAI以外のモデルを選べるようになったニュースとして伝えています。

ヒカリちゃんのまとめ2024年のニュースの中心は、Copilotの中でOpenAI以外のモデルも選べるようになったことでした。個人は自分で、会社は管理者が選ぶという形は、ここから始まっています。

GitHub Copilotのモデルと料金、2年間の動き

発表から2年で、選べるモデルの数も、料金の数え方も大きく変わりました。主な出来事を時系列で並べます。

料金を使った量で数える形に変えた理由について、GitHubは、短い質問と何時間も続く自動のコーディング作業が同じ料金になっていたことを挙げています。ITmedia AI+は、GitHubがこの仕組みを「持続不可能」と説明したと伝えました。移行の直後には、クレジットの減りが想定より速いという声が利用者から相次いだと、GIGAZINE（2026年6月3日）が報じています。

ヒカリちゃんのまとめ2年で、選べるモデルの顔ぶれはすっかり入れ替わり、料金は「回数」から「使った量」で数える形に変わりました。2024年のモデル名で探しても、いまは見つかりません。

2026年10月、GitHub Copilotでプラン別に選べるAIモデル

GitHubのドキュメント（2026年10月26日確認）に載っているモデルは6社の27種類です（うち1つはチャットでは選べません）。ただし、どれを選べるかはプランによって違います。

学生向けのCopilot Studentも、Freeと同じく自動選択だけです。会社ごとに、ProとPro+以上で選べるモデルを並べると次のようになります。

このほか、Pro+とMaxでは、Claude Opus 4.8の高速モード（プレビュー）も選べます。OpenAI CodexのVS Code拡張機能だけで使うGPT-5.4 nanoもありますが、チャットでは選べません。Claude Sonnet 4.6は2026年9月1日に提供を終えましたが、年払いのProとPro+の利用者は引き続き使えます。GPT-6のLunaとSolがChatGPTではどう違うかは、ChatGPTのモデルの違いで紹介しています。

使う場所によっても違いがあります。GitHubのサイトのチャットでは、GeminiとGrokのモデルは選べません。VS CodeやCopilot CLIでは選べます。

会社のBusinessやEnterpriseでは、管理者がモデルごとに有効・無効を決めます。新しいモデルの多くは組織の初期設定に従いますが、Claude Fable 5・5.1（GitHubのデータ保持の契約の対象外）と、Kimi K3のようなオープンウェイトのモデルは、初期設定では無効になっています。

ヒカリちゃんのまとめ無料のFreeは自動選択だけで、モデルを自分で選べるのは有料のProからです。各社の上位モデルまで使いたいなら、Pro+以上が目安になります。

GitHub Copilotでモデルを切り替える方法（VS Code・GitHubのサイト）

2024年の記事は「VS CodeやGitHub.comで選べる」と書いただけで、手順は載せていませんでした。2026年10月26日に確認したGitHubの公式ドキュメントに沿って、手順をまとめます。

VS Codeで切り替える

1. タイトルバーにあるチャットのアイコンを押して、Copilot Chatを開く。
2. チャット欄の下にある、いまのモデル名が書かれたメニューを押す。
3. 一覧から使いたいモデルを選ぶ。「Auto」を選ぶと、Copilotが作業に合わせてモデルを選ぶ。

新しいモデルの多くは、推論の深さと、100万トークンの長い文脈を選べます。どちらも深く・長くするほど、AIクレジットを多く使います。GitHubは、ふだんは標準のままにして、難しい作業のときだけ上げることをすすめています。

GitHubのサイトで切り替える

1. github.com/copilot を開く。チャットはGitHubのどのページからも開けます。
2. チャット欄の下にあるモデル名のメニューから、使いたいモデルを選ぶ。
3. 答えが出たあと、回答の下にある再実行のアイコンを押すと、別のモデルで答え直させることができる。答えを切り替えて見比べられます。

コード補完のモデルは別に設定する

チャットのモデルを変えても、入力中に出てくるコード補完のモデルは変わりません。VS Codeでは、コマンドパレット（Windowsは Ctrl+Shift+P、Macは Command+Shift+P）を開き、「change completions model」と入力して「GitHub Copilot: Change Completions Model」を選ぶと変えられます。選べる補完のモデルが1つしかないときは、その1つだけが表示されます。

ヒカリちゃんのまとめVS CodeでもGitHubのサイトでも、チャット欄の下のメニューから選べます。モデルは会話の最初に決めて、途中ではなるべく変えないのがコツですね。

GitHub Copilotのモデルの選び方とAIクレジット

2026年6月から、Copilotのチャットやエージェントの利用は「GitHub AIクレジット」で数えます。1クレジットは0.01ドルで、使ったトークン（AIが読み書きした文字の量）にモデルごとの単価をかけて計算します。同じ質問でも、どのモデルを選ぶかで減り方が変わります。毎月のクレジットは、GitHubのドキュメント（2026年10月26日確認）では次のとおりです。

フレックス分は今後変わることがあると書かれています。余ったクレジットは翌月に繰り越せず、毎月1日の0時（協定世界時。日本時間では午前9時）に戻ります。有料プランでは、入力中のコード補完と「次の編集の提案」はクレジットを使わず、回数の制限もありません。無料のFreeは、コード補完が月2,000回までです。ドル建ての料金には、日本の消費税が別にかかる場合があります。

モデルごとの単価は、かなり違います。GitHubの料金表から、出力100万トークンあたりの単価を並べます。

いちばん安いモデルと高いモデルでは、出力の単価に100倍の差があります。入力の単価も、モデルによって同じように違います。

迷ったら「Auto」から

GitHubは、まずAuto（自動選択）を使うことをすすめています。質問の難しさとモデルの混み具合を見て、簡単な作業は安いモデルに、難しい作業は推論の強いモデルに振り分ける仕組みです。有料プランでは、Autoで使ったぶんのモデルの料金が10%引きになります。VS Code、Copilot CLI、デスクトップの「GitHub Copilot app」では、コストを重視する「Efficiency」、バランスの「Balance」、品質を重視する「Intelligence」の3段階から選べます。どのモデルが答えたかは、チャットの回答にカーソルを合わせると確かめられます。

自分で選ぶなら

GitHubのガイドは、作業に必要なぶんだけの性能を選ぶよう案内しています。いつも一番強いモデルを使うと、結果はよくならないままトークンだけが増えることがある、という説明です。

1. 設計の相談や、原因のわからない不具合は、推論の強いモデル（Pro+以上で選べるClaude OpusやGPT-6 Solなど）。
2. やることがはっきり決まっている作業は、標準的なモデル（Claude Sonnet 5.5やGPT-5.6 Terraなど）。
3. 書式の修正、説明文、小さな書き換えは、軽いモデル（GPT-6 LunaやClaude Haiku 5.5など）。

エンジニアでない方が、集計の道具や小さなWebページを作るところから始めるなら、まずはProとAutoで試し、足りないと感じた作業だけ上位のモデルを試す、という順番をおすすめします。クレジットが足りなくなったときは、上のプランに変える（差額だけを払い、その月に使ったぶんは新しい枠の中で数え直す）、追加の予算を決めて払う、翌月のリセットを待つ、の3つから選べます。Issueを任せるクラウドエージェントなど、プランごとにできることの違いはCopilot Workspaceの答え合わせで、ほかのコード生成AIとの比較はコード生成AIの比較（2026年版）で紹介しています。

ヒカリちゃんのまとめ迷ったらAutoから始めて、難しい作業のときだけ強いモデルを選ぶのが、クレジットを無駄にしない近道です。仕事のコードを入れる前に、データの扱いの設定も確かめておきましょう。

2024年の記事の答え合わせ

私たちは2024年11月、GitHub CopilotにClaude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro、o1が加わり、開発者の選択肢が広がる、という記事を書きました。当時書いたことが、いまから見てどうだったかを確かめます。

いちばんの見落としは、モデルを選ぶことが、料金を選ぶことにもなると考えていなかったことです。

当時は、1つの契約のままいろいろなモデルを試せることを、そのまま利点として紹介しました。けれど翌年にはプレミアムリクエストの倍率が、2026年にはトークンごとの単価が導入され、モデルの選択はそのまま費用に結びつくようになりました。また、各モデルの特徴は書いても、入力したコードがどう扱われるかには触れていませんでした。モデルの名前は1年もたたずに入れ替わります。残しておきたいのは、どの作業にどれくらいの性能が必要かという考え方のほうでした。

ヒカリちゃんのまとめ発表の内容は正確に伝えられていましたが、モデル選びが費用やデータの扱いにつながる点は見えていませんでした。モデル名より、作業に合った性能を選ぶ考え方を大事にしていきたいです。