GitHub офіційно запустив Copilot Fusion, систему, яка замість розробника вирішує, які саме LLM-моделі писатимуть код. За даними компанії, вона дає результат на рівні Claude Code з Opus 5.5 Max, але приблизно вдвічі дешевше. Для українських команд, які платять за токени через API або підписки, це прямий аргумент для перегляду поточних витрат на ШІ-асистентів.
У меню моделей Fusion виглядає як ще один пункт, але конкретної моделі за ним немає. Це система, яка для кожного запиту визначає, яку модель залучити і як їм працювати разом. Вона поєднує дві раніше окремі розробки GitHub: мультимодельну оркестрацію з проєкту HydraFusion і автоматичний вибір моделі, який Copilot мав і раніше. Користувач вибирає лише рівень зусиль: Fusion Standard для універсальних моделей щоденного кодингу, Fusion High для потужніших моделей складних задач і глибших міркувань, Fusion Max для найсильніших моделей найважчих завдань.
Залежно від задачі Fusion вмикає один із трьох сценаріїв. Перший, Single, передбачає, що одна модель розв’язує задачу самостійно. Другий, Cascade, працює так: чернетку пише економніша модель, а перевірка якості вирішує, чи приймати її, чи передати задачу сильнішій. Третій, Critique, передбачає, що одна модель пише відповідь, інша її рецензує, а перша доопрацьовує результат. Таким чином система намагається не витрачати дорогі токени там, де вистачить простішої моделі.
Щодо цифр, у рейтингу Artificial Analysis Coding Agent Index Fusion Max набрав 60 балів, що на два бали менше, ніж у Claude Code з Opus 5.5 Max. За даними GitHub, при цьому середня вартість задачі через API вдвічі нижча, а токенів витрачається вдвічі менше. Задача виконується приблизно на 40% швидше. Це результат уже доопрацьованої версії. Дослідницьке прев’ю HydraFusion з’явилося 4 вересня, і тоді GitHub повідомляв про зниження вартості на 67% та приріст на 4,9 бала порівняно з Claude Opus 5 у тесті TerminalBench 2.1. Ті цифри й поточний бенчмарк не збігаються, тому напряму порівнювати їх не варто.
Fusion працює в усіх тарифах Copilot у Visual Studio Code, застосунку GitHub Copilot, Copilot CLI та IDE від JetBrains. Підтримку інших клієнтів обіцяють додати згодом. У JetBrains Fusion замінює попередній варіант Auto і поступово з’являється в усіх користувачів. Оплата йде за кожну задіяну модель за її стандартною ціною. Платні плани отримують знижку 30% на вартість моделей у Fusion, але лише на обмежений строк: у записі для JetBrains уточнюється, що знижка діє перші 30 днів. Учасники дослідницького прев’ю з увімкненими auto, HydraFusion або HydraFusion Max автоматично переходять на відповідні рівні Fusion.
Адміністратори отримують окремі інструменти контролю. Вони можуть бачити, з яких моделей Fusion обирає, і окремо вмикати або вимикати кожну з них без впливу на решту користувачів. Крім того, вони можуть призначити Fusion на будь-якому рівні моделлю за замовчуванням через Enterprise managed settings. Fusion використовує лише ті моделі, які дозволені в політиках підприємства й організації. GitHub навів відгук клієнта: інженер AT&T розповів, що Fusion Standard зменшив зайві витрати токенів. Раніше розробники часто вмикали потужну модель для складної задачі й забували повернутися до простішої для рутини, тепер це робить система.
Того ж дня GitHub додав у експериментальному режимі вибір локальних моделей. Fusion може обирати між моделями на пристрої користувача і хмарними в Copilot CLI, застосунку Copilot та VS Code. Керована установка локальної моделі поки працює лише на Windows. У Copilot CLI можна вручну підключити модель на Windows, macOS і Linux. Є застереження: рішення про маршрутизацію Fusion і далі ухвалює хмара, а рівень безпеки локальних моделей може відрізнятися від хмарних моделей Copilot. Щоб модель стала доступною для Fusion, її треба додати через BYOK, це окрема конфігурація.
Нагадаємо, нещодавно GitHub припинив підтримку автозапуску скриптів у npm, тобто тихе виконання коду більше не відбувається автоматично. Для команд, які вже працюють із Copilot, Fusion варто розглядати як спосіб зменшити рахунки за токени без зміни робочих інструментів, але перед масовим увімкненням доцільно перевірити, які моделі дозволені політиками компанії.