9월 14일 변경 기록에 따르면 Auto 를 고른 뒤 효율(비용 우선)·균형·지능(품질 우선) 중 하나를 정하면 프롬프트마다 그 가중치로 모델을 고르는데, 세 단계 모두 같은 모델 묶음을 쓰고 지능 단계에서도 docstring 추가 같은 간단한 일은 작은 모델로 갈 수 있어요. 요금은 단계가 아니라 실제 골라진 모델의 토큰 단가로 매겨지고 유료 요금제의 10% 할인은 그대로라, 후보 묶음 안에 입력 100만 토큰당 0.20달러인 GPT-5.6 루나와 5달러인 클로드 오푸스 5 가 함께 있어 어느 쪽으로 가느냐에 따라 비용이 25배까지 벌어져요. 9월 12일에 다룬 CLI 의 HydraFusion 은 `/experimental` 에서 따로 고르는 항목이라 이번 단계 설정과는 별개이고, 공식 문서는 Auto 로 골라진 모델을 채팅은 응답에 마우스를 올려서, CLI 는 터미널에서, 클라우드 에이전트는 응답 끝에서 볼 수 있다고 적어 뒀지만 단계를 어디서 고르는지는 아직 어느 공식 문서에도 없고 코딩 에이전트(Codex·클로드)에는 단계가 제공되지 않아요.
용어 풀이
- CLI
- 터미널에 명령을 쳐서 쓰는 도구
- HydraFusion
- 코파일럿 CLI 실험 메뉴에 있는 여러 모델 조합 실행 방식
- docstring
- 함수 바로 아래에 붙이는 설명 문자열
- 토큰
- 모델이 글을 처리하는 단위, 요금 계산 기준
운영자 인사이트
단계는 모델을 고르는 기준이지 요금 상한이 아니에요. 효율로 두어도 오푸스 5 로 갈 수 있으니 팀 예산을 잡을 때는 응답에 표시되는 모델명으로 실제 분포를 확인하고, 모델을 고정해야 하는 작업은 여전히 개별 모델을 직접 고르는 게 맞아요.
여러 관점으로 보기
- 깃허브 공식 발표 효율·균형·지능 세 단계는 같은 모델 묶음을 쓰고, 요금은 단계와 무관하게 골라진 모델 기준이며 유료 구독자 10% 할인은 유지돼요. GitHub Changelog
- 공식 문서의 적용 범위와 표시 단계는 VS Code·CLI·코파일럿 앱에만 제공되고, 골라진 모델은 채팅은 마우스를 올려서, CLI 는 터미널에서, 클라우드 에이전트는 응답 끝에서 볼 수 있어요. GitHub Docs
- 실제 요금 차이 청구는 토큰 단위 AI 크레딧(1크레딧 = 0.01달러)이고 후보 모델 단가는 입력 100만 토큰당 GPT-5.6 루나 0.20달러부터 클로드 오푸스 5 5달러까지 벌어져요. GitHub Docs