AI食べ放題終了!GitHub Copilotのコストが高すぎて耐えられない、6月1日から利用量に応じて課金に変更

高昂な計算能力コストに耐えられず、GitHub Copilotは6月1日から「食べ放題」モードを廃止し、トークン使用量に基づく課金に変更します。この措置は開発者から強い反発と解約の波を引き起こし、AI産業が直面するインフラの課題を浮き彫りにしています。

AI食べ放題時代の終焉、GitHub Copilotが課金方式を変更

かつて「AI界の食べ放題」と称されたGitHub Copilotは、今や普通のレストランに変わります。

《The Register》の報道によると、Microsoft傘下のGitHubは最新のアナウンスで、損失をこれ以上耐えられないため、2026年6月1日から請求制から使用量課金に切り替えることを決定したと認めました。

従来のモデルでは、サブスクリプションユーザーは一定数の高度なリクエストを送信できたが、タスクの複雑さを考慮しておらず、多量の計算を必要とするプロンプトコストがサブスクリプション収入を大きく上回っていました。

画像出典:GitHub Copilot公告AI食べ放題時代の終焉、GitHub Copilotが課金方式を変更

GitHub製品責任者のMario Rodriguezは、簡単なチャットや数時間にわたるAIによるプログラム作成のコストが全く同じになる可能性があると明かし、公式は増加し続ける推論コストを吸収しきれず、現行のモデルの持続性が難しくなっていると述べました。

4月20日には、GitHub Copilotは個人向けサブスクリプションプランの調整を開始し、GitHub Copilot Pro、Pro+、学生プランの新規登録を一時停止し、個人プランの利用制限を厳格化しました。

6月1日から、GitHub Copilotは仮想課金単位を導入

従来、GitHub Copilotは月額固定料金で無制限のAI支援サービスを提供していたため、「食べ放題」と呼ばれ、主流のCodex、Cursor、Claude Codeと比べて、エンジニアにとってコストパフォーマンスの高い選択肢として密かに利用されてきました。

しかし、今後は使用量に基づく課金に移行し、GitHub Copilotの料金はトークンと直接連動します。

モデルごとに料金が異なるため、GitHubは0.01米ドル相当の仮想単位「GitHub AIポイント」を設計しました。Microsoftは、ユーザーが消費した入力、出力、キャッシュのトークンを定められたAPIレートに基づきポイントに換算します。

Rodriguezは、今後のGitHub Copilotのサブスクリプションプランには毎月一定のAIポイントが含まれ、追加購入も可能になると述べています。

使用量に基づく課金は不確定性を伴い、ユーザーは特定の入力がどれだけのトークンを消費するか事前に確認できず、他のツールとの計算も複雑になるため、GitHubは5月上旬に請求プレビュー機能を導入し、6月の移行期間前にユーザーが費用を評価できるようにする予定です。

Redditコミュニティの反発、ユーザーが解約を宣言

予想通り、GitHub Copilotの料金変更はRedditフォーラムで多くの反発を呼びました。

あるユーザーは、「使用量に応じて支払う必要があるなら、市場にはすでにOpenRouterなどのサブスクリプション不要のサービスがある。新制度はまさにAPIの原価をユーザーに直接負担させるもので、サブスクリプションの価値を完全に失わせる」と反応しました。

多くの年間サブスクリプションユーザーは権利の侵害を深く感じ、特定モデルのコストが数十倍に膨れ上がると見積もり、解約を要求する声が相次ぎました。

また、コミュニティ内では移行先を模索する動きも出ており、多くの開発者はClaude CodeやCursorなどのツールに切り替えるほか、ハードウェアをアップグレードして、AlibabaのQwen 3.6 27Bなどのオープンソースモデルをローカルで動かす選択肢も出てきています。

画像出典:Reddit GitHub Copilotの料金変更に対する反発がRedditフォーラムで多発

OpenClawが新たなブームを巻き起こし、AIインフラが過負荷に

GitHub Copilotの変更は、AI産業全体が直面するインフラの課題を反映しています。

今年2月、「ロブスター」と呼ばれるオープンソースAIアシスタントのOpenClawが注目を集め、多くの開発者がAIエージェントを24時間稼働させる実験を行い、モデルの能力向上も相まって、より多くの人がAIによるプログラミングに挑戦しています。

**これにより、もともとサブスクリプション補助を提供していたAI企業は、推論基盤の容量を超える膨大な需要に直面し、AnthropicやOpenAIなどの大手も容量問題に遭遇しました。**Claude Codeは最近重大なバグを修正し、出力品質の低下や遅延問題(俗に「馬鹿になる/知能低下」と呼ばれる)を改善し、ユーザーの使用上限もリセットしました。

産業がコストとユーザー体験のバランスを見つけるまで、この巨大なAI計算需要による資源消費の「価格調整効果」は、AI産業全体に引き続き波及していくでしょう。

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