GitHub Copilot 모델 선택 방법｜Claude·Gemini·GPT 플랜별 차이와 전환법

2024년, GitHub Copilot 모델 선택에서 발표된 내용

2024년 10월 29일(미국 시간), GitHub는 연례 행사 「GitHub Universe」에서 GitHub Copilot의 채팅 기능(Copilot Chat)에 쓸 AI 모델을 고를 수 있게 하겠다고 발표했습니다. OpenAI 모델에 더해 Anthropic과 Google의 모델도 고를 수 있게 된다는 내용입니다. 저희가 2024년 11월에 일본어로 쓴 글이 이 발표를 소개한 것이었습니다.

개인 개발자는 VS Code나 GitHub 사이트에서 직접 모델을 고르고, 조직이나 기업은 관리자가 팀에서 쓸 모델을 정하는 형태입니다. GitHub는 로그인 하나, 계약 하나로 여러 모델을 나눠 쓸 수 있다는 점을 강조했습니다. 모델을 고를 수 있는 범위는 먼저 Copilot Chat에서 시작해, 이후 Copilot Workspace와 여러 파일 편집, 코드 리뷰, CLI 등으로 넓히겠다고 했습니다.

같은 발표에서 자연어로 작은 앱을 만들 수 있는 「GitHub Spark」도 소개되었습니다. 일본에서는 GIGAZINE 등이 OpenAI 외의 모델을 고를 수 있게 된 소식으로 전했습니다.

히카리짱의 정리2024년 소식의 핵심은 Copilot 안에서 OpenAI 외의 모델도 고를 수 있게 된 것이었어요. 개인은 직접, 회사는 관리자가 고르는 구조는 여기서 시작됐어요.

GitHub Copilot의 모델과 요금, 2년간의 변화

발표 이후 2년 사이에 고를 수 있는 모델의 수도, 요금을 세는 방식도 크게 바뀌었습니다. 주요 사건을 시간 순으로 정리합니다.

요금을 사용량으로 세는 방식으로 바꾼 이유로, GitHub는 짧은 질문과 몇 시간씩 이어지는 자동 코딩 작업이 같은 요금이었던 점을 들었습니다. 일본 매체 ITmedia AI+(일본어)는 GitHub가 이 구조를 「지속 불가능」하다고 설명했다고 전했습니다. 전환 직후에는 크레딧이 예상보다 빨리 줄어든다는 이용자 불만이 잇따랐다고 GIGAZINE(일본어, 2026년 6월 3일)가 보도했습니다.

히카리짱의 정리2년 사이에 고를 수 있는 모델의 얼굴이 완전히 바뀌었고, 요금은 「횟수」에서 「쓴 양」으로 세는 방식이 되었어요. 2024년의 모델 이름으로 찾아도 지금은 나오지 않아요.

2026년 10월, GitHub Copilot에서 플랜별로 고를 수 있는 AI 모델

GitHub 문서(2026년 10월 26일 확인)에 실린 모델은 6개 회사의 27종입니다(그중 1종은 채팅에서 고를 수 없습니다). 다만 어느 모델을 고를 수 있는지는 플랜에 따라 다릅니다. 한국어 문서(docs.github.com/ko)도 제공되지만, 이 글의 모델명과 숫자는 최신 내용이 반영된 영어 문서 기준입니다.

GitHub의 한국어 문서에서도 요금은 원화가 아니라 USD(달러)로 표시됩니다. 원화 요금은 확인하지 못했으므로, 위 금액은 달러 기준입니다. 학생용 Copilot Student도 Free와 마찬가지로 자동 선택만 됩니다. 회사별로 Pro와 Pro+ 이상에서 고를 수 있는 모델을 늘어놓으면 다음과 같습니다.

이 밖에 Pro+와 Max에서는 Claude Opus 4.8의 고속 모드(프리뷰)도 고를 수 있습니다. OpenAI Codex의 VS Code 확장 기능에서만 쓰는 GPT-5.4 nano도 있지만 채팅에서는 고를 수 없습니다. Claude Sonnet 4.6은 2026년 9월 1일에 제공을 끝냈지만, 연간 결제 Pro와 Pro+ 이용자는 계속 쓸 수 있습니다. GPT-6의 Luna와 Sol이 ChatGPT에서 어떻게 다른지는 ChatGPT 모델 차이에서 소개했습니다.

쓰는 곳에 따라서도 차이가 있습니다. GitHub 사이트의 채팅에서는 Gemini와 Grok 모델을 고를 수 없습니다. VS Code나 Copilot CLI에서는 고를 수 있습니다.

회사용 Business와 Enterprise에서는 관리자가 모델별로 켜고 끕니다. 새 모델 대부분은 조직의 기본 설정을 따르지만, Claude Fable 5·5.1(GitHub의 데이터 보존 계약 대상 밖)과 Kimi K3 같은 오픈 웨이트 모델은 기본 설정에서 꺼져 있습니다.

히카리짱의 정리무료 Free는 자동 선택만 되고, 모델을 직접 고를 수 있는 건 유료 Pro부터예요. 각 회사의 상위 모델까지 쓰고 싶다면 Pro+ 이상이 기준이에요.

GitHub Copilot에서 모델을 전환하는 방법(VS Code·GitHub 사이트)

2024년 글은 「VS Code나 GitHub.com에서 고를 수 있다」고만 쓰고 순서는 싣지 않았습니다. 2026년 10월 26일에 확인한 GitHub 공식 문서에 따라 순서를 정리합니다.

VS Code에서 전환하기

1. 제목 표시줄의 채팅 아이콘을 눌러 Copilot Chat을 연다.
2. 채팅 입력란 아래에 있는 현재 모델 이름이 적힌 메뉴를 누른다.
3. 목록에서 쓰고 싶은 모델을 고른다. 「Auto」를 고르면 Copilot이 작업에 맞춰 모델을 고른다.

새 모델 대부분은 추론의 깊이와 100만 토큰의 긴 문맥을 고를 수 있습니다. 둘 다 깊게, 길게 할수록 AI 크레딧을 더 많이 씁니다. GitHub는 평소에는 기본값으로 두고, 어려운 작업을 할 때만 올리라고 권합니다.

GitHub 사이트에서 전환하기

1. github.com/copilot 을 연다. 채팅은 GitHub의 어느 페이지에서든 열 수 있습니다.
2. 채팅 입력란 아래의 모델 이름 메뉴에서 쓰고 싶은 모델을 고른다.
3. 답이 나온 뒤 답변 아래의 다시 실행 아이콘을 누르면 다른 모델로 다시 답하게 할 수 있다. 답변을 바꿔 가며 비교해 볼 수 있습니다.

코드 완성 모델은 따로 설정한다

채팅 모델을 바꿔도 입력 중에 나오는 코드 완성 모델은 바뀌지 않습니다. VS Code에서는 명령 팔레트(Windows는 Ctrl+Shift+P, Mac은 Command+Shift+P)를 열고 「change completions model」을 입력해 「GitHub Copilot: Change Completions Model」을 고르면 바꿀 수 있습니다. 고를 수 있는 완성 모델이 하나뿐이면 그 하나만 표시됩니다.

히카리짱의 정리VS Code에서도 GitHub 사이트에서도 채팅 입력란 아래의 메뉴에서 고를 수 있어요. 모델은 대화 처음에 정하고, 도중에는 되도록 바꾸지 않는 게 요령이에요.

GitHub Copilot 모델 고르는 법과 AI 크레딧

2026년 6월부터 Copilot의 채팅과 에이전트 이용은 「GitHub AI 크레딧」으로 셉니다. 1크레딧은 0.01달러이며, 쓴 토큰(AI가 읽고 쓴 글자의 양)에 모델별 단가를 곱해 계산합니다. 같은 질문이라도 어떤 모델을 고르느냐에 따라 줄어드는 속도가 달라집니다. 매달 주어지는 크레딧은 GitHub 문서(2026년 10월 26일 확인)에서 다음과 같습니다.

플렉스 몫은 앞으로 바뀔 수 있다고 적혀 있습니다. 남은 크레딧은 다음 달로 넘어가지 않고, 매달 1일 0시(협정 세계시, 한국 시간으로는 오전 9시)에 초기화됩니다. 유료 플랜에서는 입력 중 코드 완성과 「다음 편집 제안」은 크레딧을 쓰지 않고 횟수 제한도 없습니다. 무료 Free는 코드 완성이 월 2,000회까지입니다.

모델별 단가는 꽤 다릅니다. GitHub 요금표에서 출력 100만 토큰당 단가를 나열합니다.

가장 싼 모델과 가장 비싼 모델은 출력 단가가 100배 차이 납니다. 입력 단가도 모델에 따라 비슷하게 차이가 납니다.

고민되면 「Auto」부터

GitHub는 먼저 Auto(자동 선택)를 쓰라고 권합니다. 질문의 난이도와 모델의 혼잡도를 보고, 쉬운 작업은 싼 모델에, 어려운 작업은 추론이 강한 모델에 나누어 맡기는 방식입니다. 유료 플랜에서는 Auto로 쓴 만큼 모델 요금이 10% 할인됩니다. VS Code, Copilot CLI, 데스크톱 「GitHub Copilot app」에서는 비용을 중시하는 「Efficiency」, 균형형 「Balance」, 품질을 중시하는 「Intelligence」 세 단계 중에서 고를 수 있습니다. 어느 모델이 답했는지는 채팅 답변에 커서를 올리면 확인할 수 있습니다.

직접 고른다면

GitHub 가이드는 작업에 필요한 만큼의 성능을 고르라고 안내합니다. 늘 가장 강한 모델을 쓰면 결과는 그대로인데 토큰만 늘어나는 경우가 있다는 설명입니다.

1. 설계 상담이나 원인을 모르는 오류는 추론이 강한 모델(Pro+ 이상에서 고를 수 있는 Claude Opus나 GPT-6 Sol 등).
2. 할 일이 분명하게 정해진 작업은 표준 모델(Claude Sonnet 5.5나 GPT-5.6 Terra 등).
3. 서식 수정, 설명문, 작은 고쳐쓰기는 가벼운 모델(GPT-6 Luna나 Claude Haiku 5.5 등).

개발자가 아닌 분이 집계 도구나 작은 웹페이지를 만드는 데서 시작한다면, 먼저 Pro와 Auto로 써 보고 부족하다고 느낀 작업에만 상위 모델을 써 보는 순서를 권합니다. 크레딧이 모자랄 때는 위 플랜으로 바꾸기(차액만 내고, 그달에 쓴 만큼은 새 몫 안에서 다시 계산), 추가 예산을 정해 결제하기, 다음 달 초기화를 기다리기 중에서 고를 수 있습니다. Issue를 맡기는 클라우드 에이전트 등 플랜별로 할 수 있는 일의 차이는 Copilot Workspace 다시 보기에서, 다른 코드 생성 AI와의 비교는 코드 생성 AI 비교(2026년판)에서 소개했습니다.

히카리짱의 정리고민되면 Auto로 시작하고, 어려운 작업일 때만 강한 모델을 고르는 게 크레딧을 아끼는 지름길이에요. 업무용 코드를 넣기 전에 데이터 취급 설정도 꼭 확인해 두세요.

2024년 글 다시 보기

저희는 2024년 11월, GitHub Copilot에 Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, o1이 더해져 개발자의 선택지가 넓어진다는 글을 일본어로 썼습니다. 그때 쓴 내용이 지금 보면 어땠는지 확인합니다.

가장 큰 놓침은, 모델을 고르는 일이 곧 요금을 고르는 일이기도 하다는 점을 생각하지 못한 것입니다.

당시에는 계약 하나로 여러 모델을 써 볼 수 있다는 점을 그대로 장점으로 소개했습니다. 그러나 이듬해에는 프리미엄 리퀘스트의 배율이, 2026년에는 토큰별 단가가 도입되어 모델 선택이 곧바로 비용과 이어지게 되었습니다. 또 각 모델의 특징은 썼지만 입력한 코드가 어떻게 다뤄지는지는 다루지 않았습니다. 모델 이름은 1년도 안 되어 바뀝니다. 남겨 두어야 할 것은 어떤 작업에 어느 정도의 성능이 필요한가 하는 생각 쪽이었습니다.

히카리짱의 정리발표 내용은 정확히 전했지만, 모델 선택이 비용과 데이터 취급으로 이어진다는 점은 보지 못했어요. 모델 이름보다 작업에 맞는 성능을 고르는 생각을 소중히 하려고 해요.