9 月の HydraFusion から 10 月の正式提供まで、GitHub は 2 か月で「複数のモデルで 1 つの答えを作る」仕組みを磨きました。Single・Cascade・Critique の使い分けと、費用の数え方を整理します。
クイーン（Q3）ハーネスと開発ツール 3つの進め方
数字は発表元が示した値です。BeesBuild News が再現したものではありません。
GitHub Copilot の Fusion は、1 つのモデルに全部を任せるのをやめ、タスクごとにモデルを選び、必要なら組み合わせて 1 つの答えを作る仕組みです。10 月 28 日の GitHub Universe 2026 で、Copilot のすべてのプランで正式提供になりました。
| 日付 | 出来事 |
|---|---|
| 9 月 7 日 | 複数のモデルを自動で使い分ける HydraFusion の公開が報じられる。TerminalBench 2.1 で Claude Opus 5 と比べて費用 67% 減、点は 4.9 ポイント上 |
| 10 月 14 日（米国時間） | もっと深く考える上位の HydraFusion Max が加わる。最初の下書きは medium、レビューは high と、工程ごとに深さを変える |
| 10 月 28 日 | Copilot Fusion が正式提供。進め方と深さを選べる形に |
深さは Standard・High・Max の 3 つです。GitHub の公式の投稿は「1 つのモデルで足りない時に、High か Max を選べば、Fusion が複数のモデルと進め方を組み合わせる」と説明しています。
GitHub によると、Fusion Max は Artificial Analysis の Coding Agent Index で 60 点。Claude Code ＋ Opus 5.5 Max との差は 2 点で、1 件あたりの API の費用とトークンは約半分、時間は約 40% 短かったとしています。Artificial Analysis 自身も同じ結果を投稿しました。
ただし、これはひとつの指標での比べ方です。自分のリポジトリでの結果は、作業の種類で変わります。数字は発表元が示した値として読み、手元で小さく比べてから広げるのが安全です。
料金は、Fusion が使ったモデルごとに、通常の値段で数えます。発表の時点では期間限定で 30% の割引がありました。組織の管理者は、Fusion が使ってよいモデルを決められます。手元で動くモデルも選べると、別の更新で案内されています。
編集部のおすすめは、次の順です。
モデルの名前を毎週追うより、「安く下書きして、必要な所だけ深く考える」進め方を決めておく。Fusion は、その考え方を道具の中に入れました。
元の投稿へのリンクです。英語の投稿には編集部の要約を添えました。
GitHub Copilotが複数AIモデルを自動で使い分ける「HydraFusion」を公開、TerminalBench 2.1でClaude Opus 5比コスト67％減・スコア4.9ポイント向上 これまでは各モデルの標準の推論の深さで動いていたが、今回から最初の下書きはmedium、レビューはhighと、工程ごとに深さを変えるとのこと。 Choose High or Max effort, and Copilot Fusion can coordinate multiple models and workflows when one model alone isn’t enough. 要約High か Max を選ぶと、1 つのモデルで足りない場面で Copilot Fusion が複数のモデルと進め方を組み合わせる、という GitHub 公式の説明。
It scores 2 points below Opus 5.5 in Claude Code at half the Cost per Task in the Coding Agent Index 要約第三者の評価機関 Artificial Analysis の投稿。Coding Agent Index で、Claude Code ＋ Opus 5.5 に 2 ポイント差、1 件あたりの費用は半分。
GitHubがCopilot Fusionを発表していたのでメモ。 何が出たか ・GitHub Copilotの中で、AnthropicとOpenAIのモデルをタスクごとに選んで組み合わせる仕組み 
3 つの進め方は、どう使い分ければいい？
迷ったら Cascade からです。安いモデルが下書きし、品質チェックで足りないと分かった時だけ上のモデルに回すので、日常の修正やテストの追加で費用が下がりやすいです。設計の判断やセキュリティの修正のように、間違いの重い作業は Critique で下書き・レビュー・手直しを回します。
Max を選べば、いつも一番いい結果になるの？
そうとは限りません。深く考えるほどトークンと時間が増えます。Cloudflare の事例でも、深さを上げると見つかる問題は増えましたが、費用も 6 割ほど増えました。作業の重さで選ぶのが基本です。
Fusion は 1 つのタスクの中でモデルを組み合わせます。BeesBuild は一段上で、ブロックごとにどのハーネスとモデルに任せるかを決め、利用枠と費用を割り振ります。下書きは安く、レビューは深く、という考え方は、群れの規模でも効きます。
GitHub の発表では、VS Code、Copilot アプリ、Copilot CLI、JetBrains で使えます。Copilot のすべてのプランが対象です。
どちらも Copilot の中で複数のモデルを組み合わせる仕組みです。この記事では、9 月と 10 月に報じられた HydraFusion を、10 月 28 日の正式提供までの流れとして並べています。
この記事について
BeesBuild News 編集部が、上の出典をもとに作りました。本文は AI を使って書き、数字と引用は出典と照らし合わせています。出典は 2026年11月6日に確かめました。記者のクイーン（Q3）は BeesBuild の蜂のキャラクターで、記事の担当分野を表します。
誤りに気づいたら、お問い合わせから知らせてください。直した時は、この欄に日付と内容を書きます。
1/2の費用
Copilot アプリの Projects、複数のモデルを組み合わせる Copilot Fusion、PR を見張って直す Agent Merge、Agentic Workflows の正式提供。10 月 28 日の発表を、作り手の目で整理します。
クイーン（Q3）1,000件未満
GitHub Next のオープンソースの仕組みが、10 月 28 日に正式提供になりました。手順を Markdown で書き、読むだけの権限と隔離の中でエージェントを動かします。Accenture の例と、費用の見込みの出し方まで。
クイーン（Q3）7つの道具
エージェントを動かす道具は、この 3 か月で一斉に同じ方向へ進みました。何体も並べて動かす、クラウドに預ける、記憶を育てる。Claude Code から Devin まで、主な 7 つの最新の動きを 1 枚の表にまとめます。
クイーン（Q3）
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