昨天生效的。GitHub Copilot 从 6 月 1 号开始，正式从"按请求数计费"切换成了"按 token 消耗计费"。

说通俗点：以前你一个月交 10 美元，随便问 Copilot 多少问题都行；现在同样是 10 美元，但 Copilot 每月只会给你 1500 个"AI Credits"，用完就得加钱。

消息其实 4 月底就发了，但真正生效是昨天。Reddit 上已经吵翻了——有人说"Copilot 完了"，有人说"其实对你影响不大"。哪个是真的？

我花了一晚上翻完了 GitHub 官方文档和社区讨论，算了一笔账。结论有点意外。

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GitHub 自己给的理由，看上去挺真诚：

Copilot 已经从编辑器里的补全工具，进化成了一个能跑长链条、多步骤、自主编程的 Agent 平台。一个快速问答和一个持续几小时的自动化编程会话，当下消耗的算力完全不同，却收一样的费用。"按请求数"的模式，再也扛不住了。

翻译一下：你用 Copilot 写个小函数，和让它帮你重构整个模块、跑半天 Agent 任务，对 GitHub 来说成本差了几十倍。之前统一定价，GitHub 亏了。

所以你猜到了——他们换了个能精确计费的方式。

什么叫 AI Credits？

核心逻辑就一句话：用量 = 模型 × token 数。

每次你跟 Copilot 对话，消耗的 token 包括三部分：

• input tokens：你发给模型的指令、上下文代码
• output tokens：模型回复给你的代码或解释
• cached tokens：模型复用的缓存上下文（重复利用，价格打一折）

每个 token 的价格取决于你用的是什么模型。最后按模型单价汇总，换算成 AI Credits。1 Credit = 1 美分。

各套餐能拿多少 Credits？

套餐	月费	基础 Credits	Flex 配额	合计
Copilot Free	免费	-	-	含一定额度
Copilot Pro	$10	1,000	500	1,500
Copilot Pro+	$39	3,900	3,100	7,000
Copilot Max	$100	10,000	10,000	20,000

这里有个细节：基础 Credits = 你的月费除以 1 美分。Pro 你付了 $10，刚好对应 1,000 Credits。Flex 配额是 GitHub 额外送的，他们会根据模型成本变化动态调整这个数字。说白了——你付的钱全部变成了 Credits，送你的才是"福利"。

每个模型吃多少 Credits？

这是最关键的部分。我用官方定价算了一下不同模型的消耗成本（按每百万 token 计）：

模型	输入 / 百万token	输出 / 百万token	缓存输入	分类
GPT-5 mini	$0.25	$2.00	$0.025	⚡ 轻量
GPT-5.4 nano	$0.20	$1.25	$0.02	⚡ 最省
GPT-4.1	$2.00	$8.00	$0.50	均衡
GPT-5.4	$2.50	$15.00	$0.25	均衡
GPT-5.5	$5.00	$30.00	$0.50	🔥 顶级
Claude Sonnet 4.6	$3.00	$15.00	$0.30	均衡
Claude Opus 4.8	$5.00	$25.00	$0.50	🔥 顶级
Gemini 2.5 Pro	$1.25	$10.00	$0.125	均衡

还有一个好消息：代码补全（Code Completions）和 Next Edit Suggestion 不计入 AI Credits，仍然无限量。你写代码时的自动补全不会消耗你宝贵的配额。

真正吃 Credits 的是：Copilot Chat、Copilot CLI、Cloud Agent、Spaces 等需要调用大模型推理的功能。

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算笔账：Pro 会员能用多久？

我拿自己日常使用 Copilot Chat 的场景做了个模拟。

假设我用 GPT-5 mini（默认的轻量模型），每次对话平均消耗 200 input tokens + 100 output tokens，也就是 0.0003 百万 tokens。

输入成本：0.0003 × $0.25 = $0.000075
输出成本：0.0001 × $2.00 = $0.0002
单次对话总成本 ≈ $0.000275 ≈ 0.0275 Credits

一个 Pro 会员（1,500 Credits）能这样问大约 54,545 次。

一天问 100 次，也能撑 545 天。看起来绰绰有余，对吧？

但——这是 GPT-5 mini。

换个场景。你用 Copilot 跑了一个复杂任务：让 Agent 帮你重构一个模块，带 5,000 行上下文。用 GPT-5.5（Pro 可选的顶级模型）。

输入：5,000 tokens ÷ 1,000,000 × $5.00 = $0.025
输出：假设生成了 2,000 tokens 的代码 ÷ 1,000,000 × $30.00 = $0.06
单次任务总成本 ≈ $0.085 ≈ 8.5 Credits

一次复杂任务，吃掉了你每月配额的 0.57%。如果你每天跑 5 次这种任务，一个月就是 1,275 Credits——月费的 85% 就这么没了。

还有更夸张的。如果你用 Copilot Max 的 Agent 模式跑一个持续 30 分钟的自主编程，消耗可能上千 token，一次花掉 10-20 Credits。一天来 5 次大的，Pro 配额一周见底。

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那 Pro+ 和 Max 呢？

Pro+ 月费 $39，拿 7,000 Credits。同样用 GPT-5 mini 做日常问答，完全用不完。但如果高频用 GPT-5.5 做 Agent 任务——一天 10 次复杂重构，一个月大约 2,550 Credits——还在配额内。

Max 月费 $100，20,000 Credits。说实话，这个级别基本不用担心配额用完，除非你拿它当生产流水线使。

GitHub 其实留了后手：用量超了可以买额外的 Credits，1 Credit = 1 美分，不贵。问题是——你得主动设预算上限，超了会自动从你的支付方式扣钱。

这不就是云厂商那套"默认无限消费"的套路吗？

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对比一下竞品

新的计费模式出来以后，不少人在喊"换 Cursor""换 Trae"。我刚好都用过，列个表：

工具	月费	计费方式	优势
Copilot Pro	$10	按量（1500 Credits）	生态集成最好
Cursor Pro	$20	500 次高级请求/月	上下文理解更强
Trae	免费	-	国内网络友好，无墙
Codex CLI	按 API 计费	纯按量	不绑定编辑器

Copilot 的 Pro 定价其实还是目前最便宜的（$10/月），但关键在于"你用得多不多"。轻度用户完全不受影响，重度用户可能得算一下账。

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怎么省 Credits？

GitHub 自己给了几条建议，我加几条实操经验：

1. 默认模型用 GPT-5 mini 或 GPT-5.4 nano
这两个模型输入成本低（$0.25 和 $0.20/百万 token），日常问答足够了。只有在复杂任务时才切换到 GPT-5.5。

2. 善用缓存（Cached Input）
GitHub 的缓存输入价格是标准输入的 10%。如果你在同一个项目中反复问类似问题，上下文缓存能大幅降低消耗。

3. 把长任务拆成短对话
一次塞 5,000 行的上下文让 Agent 重构，和先让它分析结构、再逐步修改，后者虽然多花几次对话，但总 token 消耗可能更低。

4. 别在 Copilot Chat 里写完整方案
先用 Copilot 聊思路，拿到方案框架后再手写实现。代码补全不花钱，所以让 Copilot 自动补全你写的那部分就好。

5. 关注用量面板
GitHub 会在 dashboard 显示实时的 Credits 消耗。月底前扫一眼，别等到超额扣费了才知道。

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说实话，我认为这次变更对大部分开发者影响不大。

日常写代码、聊问题，用 GPT-5 mini 一个月根本花不完 1,500 Credits。真正受影响的是两类人：一是高频使用 Copilot Agent 做自动化编程的深度用户，二是不设预算上限导致超额扣费的马大哈。

GitHub 的真正意图，我看不是涨价——而是为 Copilot Agent 铺路。以前那个"只能补全代码和简单聊天"的工具，已经不够了。他们要推的是能替开发者跑完整任务的 Agent 平台。在这种架构下，"按请求计费"确实不合理。

就像当年云服务器从包年包月改成按量计费——短期看好像变贵了，长期看其实是行业成熟的标志。

不过话说回来，选模型的时候留意一下。GPT-5.5 和 GPT-5 mini 的单次调用成本差了 10-20 倍，如果你没有特别需要顶级模型的任务，默认用 GPT-5 mini 就行。

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你平时用什么模型和 Copilot 聊天？这次改计价方式对你的影响大吗？评论区说说，我看看谁是真·深度用户。