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模型選擇與定價

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這一頁存在的原因,是因為「模型怎麼選」與「費用怎麼看」很容易被混在一起。這裡其實有三種不同的定價視角:

  1. GitHub Copilot 官方文件
  2. 本 repo 對 UBB 的理解框架
  3. 模型供應商 API 的每 token 定價

不要把這三者當成同一種單位。

你真正想看的官方 GitHub 文件

這三頁大致上涵蓋實作者最需要知道的:

  • 有哪些模型
  • 哪些方案可以用
  • 哪些是 included、哪些是 premium
  • Auto 真正怎麼運作

關於 Auto 最重要的澄清

repo 中一直建議把 Auto 當預設,這個方向仍然正確,但要更精準理解:

  • Auto 會從支援的 Auto pool 中選
  • 選擇依據是即時系統狀態與模型表現
  • 在付費方案中,Copilot Chat 的 Auto 可能有 10% 折扣
  • Auto 不等於「自動幫你升到每一種 premium 模型」

實務後果: Auto 是低摩擦的預設通道;如果你真的要更高成本 premium 模型,通常要自己手動 pin。

三種定價視角各自回答什麼問題

視角 單位 適合回答的問題
GitHub 公開 Copilot 計費 模型倍率、AI credits Copilot 裡官方怎麼描述這模型的成本?
Repo 的 UBB 框架 AI credits、預算 Business / Enterprise 在 2026/06/01 後該怎麼看用量?
Vendor API pricing 每百萬 token 單價 原始 token 成本如何分別體現在輸入與輸出?

各視角官方來源:GitHub Copilot 計費 — Requests計量產品預算設定Anthropic Pricing

輸入與輸出定價的關係

GitHub 目前沒有公開各 Copilot 模型的「輸入 token 單價 vs 輸出 token 單價」表。
但 Anthropic API 定價仍然非常適合拿來理解「輸出遠比輸入貴」這件事。

模型 每百萬輸入 每百萬輸出
Claude Haiku 4.5 $1 $5
Claude Sonnet 4.6 $3 $15
Claude Opus 4.6 $5 $25

來源:Anthropic Pricing

這能幫你建立正確直覺:

  • 輸出 token 的成本明顯更高
  • 冗長回覆比多打一點 prompt 更容易把成本拉高
  • 所以輸出控制依然是最有價值的習慣之一

Reasoning Effort 是另一個成本旋鈕

模型不是唯一選項。對支援推理的模型,thinking effort / reasoning effort 也是成本控制項。

情境 建議 effort 原因
高頻、簡單聊天或分類 low 最省
一般 coding、refactor、工具密集工作 medium 品質與成本平衡最好
架構、安全審查、全新分解問題 highmax 只有真的值得時才拉高

重點: 只有支援 reasoning 的模型才有這個旋鈕。

因此完整決策鏈應是:

  1. 先選對模型層級
  2. 如果該模型支援,再選最低但足夠的 reasoning effort

實際上該怎麼做

預設立場

  1. 日常工作預設用 Auto
  2. 瑣碎任務用 included 或較便宜模型
  3. 只有明顯值得時才手動 pin premium 模型
  4. 組織層面要先看 model policy,再擴大 premium 存取

好用的預設 heuristics

任務 建議選擇 原因
語法查詢、簡單說明、小修改 Included model 或 Auto 最便宜的路就夠用
一般實作、修 bug、重構 Auto 或標準模型 品質/成本比最好
架構、threat modeling、全新拆解 手動 pin premium Auto 不會自動跳進 premium lane

反模式

  • 整個 session 都釘著昂貴 premium 模型
  • 以為 Auto 會在任務變難時自動幫你升到 Opus
  • 把 vendor API 價格與 Copilot 價格信號當成同一件事
  • 沒確認方案支援就推薦模型
  • 還沒確認實際需求就對整個組織開啟所有 premium 模型

組織推行原則:啟用前先審查

團隊層面的模型選擇同時是治理問題,不只是 prompt 問題。

實務建議:

  1. 先開較便宜模型
  2. 依 workflow、團隊與 ROI 審 premium 需求
  3. 小範圍啟用 premium
  4. 看 usage reports 與 AI credits 消耗,再決定是否擴大

組織擁有者與企業擁有者可用 Configuring access to AI models in Copilot 控制成員能存取哪些 AI 模型。

Repo 內交叉參照


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