GitHub Copilot cambia i piani

Il 1° giugno 2026 GitHub Copilot ha completato una transizione importante: il vecchio modello basato su Premium Request Units (PRU) è stato sostituito da un modello di usage-based billing fondato sui GitHub AI Credits, cioè una misura economica del consumo reale di token. Per GitHub il cambiamento serve a rendere il servizio più sostenibile nell’era del coding agentic; per molti utenti, invece, il passaggio ha trasformato un abbonamento percepito come “quasi flat” in un servizio molto più simile a un’infrastruttura cloud a consumo.

Perché GitHub ha cambiato il modello

Secondo GitHub, Copilot non è più soltanto un assistente inline che completa righe di codice: oggi è una piattaforma capace di eseguire sessioni multi-step, esplorare repository, usare modelli frontier e lavorare in modalità agentic. In questo contesto, far pagare allo stesso modo una breve domanda in chat e una lunga sessione autonoma di coding non era più sostenibile, perché i costi di inferenza sono profondamente diversi. Per questo GitHub ha deciso di allineare pricing e consumo reale.

Com’era il modello precedente

Nel modello precedente, i piani Copilot includevano una quantità di premium requests mensili. La logica era relativamente semplice: l’utente pagava il suo piano, consumava le richieste premium per le funzionalità avanzate, e una volta raggiunto il limite spesso entrava in gioco un fallback verso modelli meno costosi, permettendo di continuare a lavorare con un’esperienza degradata ma ancora disponibile. Questo rendeva il costo percepito abbastanza stabile, anche se non rifletteva con precisione il carico reale generato dai diversi scenari d’uso.

In altre parole, il vecchio schema misurava l’uso in “unità” relativamente astratte, non direttamente nei consumi computazionali. Era comodo da capire, ma poco accurato dal punto di vista economico: una richiesta breve e una richiesta molto costosa potevano pesare in modo simile sul budget dell’utente, mentre per GitHub il costo infrastrutturale era molto diverso. Inoltre, è poco controllabile: una richiesta premium corrispondeva genericamente a una funzionalità, ma non a un costo specifico, e questo rendeva difficile per gli utenti (e per il team di Copilot) prevedere l’impatto economico del loro uso.

Cosa prevede il nuovo modello

Dal 1° giugno 2026, tutti i piani Copilot passano a un sistema in cui il consumo viene misurato in GitHub AI Credits. GitHub ha chiarito che i prezzi base dei piani non cambiano: Copilot Pro resta a 10 dollari/mese, Pro+ a 39 dollari/mese, Business a 19 dollari/utente/mese ed Enterprise a 39 dollari/utente/mese. Quello che cambia non è il prezzo del “seat”, ma il modo in cui l’uso viene scalato e addebitato.

GitHub ha anche precisato che code completions e Next Edit Suggestions restano incluse e non consumano AI Credits. Quindi la parte più “storica” e frequente di Copilot — come il completamento inline — rimane sostanzialmente fuori dalla metrica di consumo. A essere misurate sono invece le funzionalità che fanno uso dei modelli AI in modo più sostanziale: chat, CLI, cloud agent, Spaces, Spark, third-party coding agents e altre interazioni simili.

Una delle differenze più rilevanti è la scomparsa del fallback automatico. Con il nuovo modello, quando l’utente esaurisce i crediti inclusi nel piano, non viene più automaticamente spostato su un modello più economico per continuare a lavorare. Da quel momento, la prosecuzione dell’uso dipende dalla disponibilità di crediti aggiuntivi e dalle policy di budget, soprattutto in ambito organizzativo. Questo significa che, a differenza del passato, esaurire i crediti può portare a un blocco dell’esperienza, a meno che l’utente non decida di acquistare crediti extra o, nel caso di organizzazioni, non abbia configurato regole di budget che permettano di continuare a lavorare con addebiti aggiuntivi.

In effetti, diversi utenti hanno scoperto nei primi giorni di giugno che il loro consumo stimato di AI Credits avrebbe potuto tradursi in bollette molto più alte rispetto al passato, in alcuni casi con proiezioni da centinaia di dollari oltre la spesa abituale, e quindi non sostenibile da tutti. Nel blog post originale, GitHub ha risposto a queste preoccupazioni sottolineando che il nuovo modello è più trasparente e allineato al consumo reale, e che offre agli utenti la possibilità di monitorare e gestire i loro crediti in modo più preciso. Tuttavia, è chiaro che per molti utenti il passaggio rappresenta un cambiamento significativo nella percezione del costo del servizio, soprattutto per chi era abituato a un modello flat, o quasi.

Cosa sono gli AI Credits

Gli AI Credits sono la nuova unità di billing di Copilot. Ma a cosa corrispondono? GitHub li definisce come una misura economica del consumo AI, dove 1 AI Credit = 0,01 USD. Non rappresentano quindi un numero fisso di richieste o un numero fisso di token: rappresentano piuttosto il valore economico dell’inferenza effettuata.

Tradotto in concreto, un AI credit dipende da due fattori principali: il modello utilizzato e il numero di token consumati, che variano in base al piano utilizzato.

Per i piani individuali, GitHub distingue tra base credits e flex allotment. Nella documentazione ufficiale, Copilot Pro include 1.000 base credits + 500 flex credits = 1.500 AI Credits al mese; Copilot Pro+ include 3.900 base credits + 3.100 flex credits = 7.000 AI Credits al mese; Copilot Max arriva a 20.000 AI Credits al mese. I base credits corrispondono al valore del piano e non cambiano; il flex allotment è una quota aggiuntiva variabile, pensata per adattarsi all’evoluzione dell’economia dei modelli.

Per Business ed Enterprise, invece, ogni licenza assegnata porta in dote un certo numero di crediti mensili che vengono pooled, cioè aggregati in un unico pool condiviso a livello di billing entity. I valori standard riportati dalla documentazione sono 1.900 AI Credits per utente/mese per Copilot Business e 3.900 AI Credits per utente/mese per Copilot Enterprise, con una promozione temporanea per i clienti esistenti tra il 1° giugno e il 1° settembre 2026 che porta tali soglie rispettivamente a 3.000 e 7.000 crediti per utente/mese.

Come si calcola il consumo: rapporto tra token e AI Credits

Il punto cruciale è che non esiste una conversione fissa del tipo “1 AI Credit = X token” valida per tutti i casi. GitHub spiega che il costo di ogni interazione dipende da due fattori: il modello usato e il numero di token consumati. I token considerati includono input tokens, output tokens e cached tokens; nel caso di alcuni modelli, possono esserci anche componenti aggiuntive legate alla cache write.

In termini pratici, il calcolo segue questa logica:

AI Credits consumati =
((costo input token) + (costo output token) + (costo cached token)) / 0,01 USD

Ovvero: si prende il costo generato dai token secondo il listino del modello e lo si converte in crediti, dato che 1 credito vale 1 centesimo di dollaro.

Questo significa che lo stesso numero di token può costare in modo molto diverso a seconda del modello impiegato.

I listini ufficiali mostrano chiaramente questa variabilità. Per esempio, nella documentazione GitHub, GPT-4.1 è indicato a 2,00 USD per 1 milione di input tokens, 0,50 USD per 1 milione di cached input tokens e 8,00 USD per 1 milione di output tokens; GPT-5.5 sale a 5,00 USD per 1 milione di input tokens, 0,50 USD per cached input e 30,00 USD per 1 milione di output tokens. Anche i modelli Anthropic e Gemini hanno tariffe diverse, con differenze significative tra input, cache e output.

Un esempio semplice

Se un’interazione usa un modello economico e consuma pochi token, il costo può essere solo una frazione di credito. Al contrario, una sessione lunga di cloud agent su più file con un modello frontier può consumare rapidamente molti crediti, perché somma prompt lunghi, molto contesto, output abbondante e più round di inferenza. GitHub lo sottolinea esplicitamente nella documentazione: una domanda veloce in chat può costare meno di un credito, mentre una sessione agentic lunga può costarne molti di più.

Cosa ne pensano gli utenti

La reazione degli utenti è stata polarizzata. Secondo Business Insider, [aol.com], molti sviluppatori hanno espresso frustrazione vedendo i primi numeri del cost estimator: alcuni parlano di passaggi da poche decine di dollari a proiezioni di centinaia di dollari al mese, soprattutto per chi sfrutta Copilot in modo intensivo e agentic. Alcuni commenti riportati dall’articolo paragonano la situazione ai modelli inizialmente “sussidiati” di altre piattaforme digitali, con l’idea che una volta creata dipendenza d’uso, i costi reali emergano in modo più brusco.

Non tutte le reazioni, però, sono negative. Lo stesso articolo segnala che alcuni utenti considerano il nuovo pricing una semplice traduzione dei costi reali delle API sottostanti, e sostengono che il problema non sia tanto il modello in sé, quanto l’uso poco consapevole di funzionalità molto costose — ad esempio sessioni troppo lunghe, contesti eccessivi o richieste di riepilogo su chat enormi. In questa lettura, gli AI Credits rendono finalmente visibile un costo che prima era semplicemente nascosto e che, come evidenziato da molti, non era sostenibile per GitHub a lungo termine.

Conclusione

Il passaggio da PRU ad AI Credits segna un cambiamento strutturale: Copilot smette di essere percepito come un semplice add-on flat e diventa sempre più una piattaforma AI a consumo, dove il costo dipende dal tipo di workflow, dal modello scelto e dalla quantità di contesto elaborato. Per GitHub questo rende il business più sostenibile e il billing più aderente alla realtà tecnica; per utenti e aziende significa invece che l’adozione di Copilot richiede ora anche governance, budget control e literacy sui costi, non solo entusiasmo per le funzionalità.