Foto di Wes Hicks.

Lo scorso aprile, GitHub aveva sospeso i nuovi abbonamenti a Copilot dopo essersi reso conto che l'utilizzo della IA aveva ottenuto un notevole successo e al fine di studiare nuovi piani per limitarne l'utilizzo. Ora quei piani sono stati formulati e si sono tradotti in un modello di fatturazione basato sull'uso, sostituendo definitivamente il sistema precedente fondato sul numero di richieste. Il cambiamento ha generato reazioni immediate da parte degli sviluppatori, molti dei quali hanno segnalato un consumo estremamente rapido dei crediti mensili assegnati, con casi in cui l'intero plafond è stato esaurito in meno di una giornata di utilizzo. Attività considerate ordinarie, come sessioni di completamento del codice o richieste di chiarimento, possano assorbire una quota significativa dei crediti disponibili. Alcuni utenti hanno riportato che poche ore di lavoro assistito dall'IA sono state sufficienti per consumare gran parte del limite mensile, evidenziando un divario marcato rispetto al precedente sistema di conteggio delle richieste.

Il modello precedente prevedeva un numero fisso di "richieste" e "richieste premium" per ogni piano di abbonamento. GitHub ha spiegato che questa struttura non rifletteva il reale costo computazionale delle operazioni, poiché «una domanda rapida in chat e una sessione autonoma di coding di più ore potevano costare all'utente la stessa quantità», costringendo Copilot ad assorbire costi di inferenza crescenti. Alcuni sviluppatori hanno condiviso stime interne che mostrano come il loro utilizzo mensile, se convertito nel nuovo sistema, avrebbe generato costi nell'ordine delle migliaia di dollari. Con il nuovo schema, ogni abbonamento assegna un numero definito di crediti mensili, dove un credito corrisponde a 0,01 dollari di utilizzo. Il piano Pro da 10 dollari al mese include 1.500 crediti, pari a 15 dollari di valore; il piano Pro+ da 39 dollari offre 7.000 crediti; il piano Copilot Max da 100 dollari ne assegna 20.000. Il consumo effettivo dipende dal numero di token in input e output e dal modello linguistico selezionato, con differenze significative tra modelli di fascia bassa e modelli avanzati.

Le tariffe variano sensibilmente: un milione di token generati da GPT‑5.4 nano costa 1,25 dollari, mentre la stessa quantità prodotta da GPT‑5.5 comporta una spesa di 30 dollari. Gli utenti che utilizzano la modalità "Auto", che seleziona automaticamente il modello ritenuto più adatto, hanno segnalato casi in cui richieste semplici sono state elaborate da modelli più costosi, con un impatto immediato sul consumo dei crediti. Test indipendenti hanno mostrato come un prompt relativamente semplice, come la generazione di un gioco base di Campo Minato tramite Claude Haiku 4.5, possa richiedere circa 94 crediti. Altri casi riportano consumi molto più elevati: un singolo prompt complesso ha utilizzato 171 crediti, mentre alcune sequenze di richieste hanno superato i 700 crediti. In altri esempi, due commit generati con l'assistenza dell'IA hanno consumato 5.000 crediti.

Le reazioni degli utenti evidenziano una forte variabilità nell'impatto del nuovo sistema. Un utente ha dichiarato: «Anche se sono stato molto cauto il primo giorno, provando con un numero limitato di utilizzi, ha comunque consumato 840 crediti». Un altro ha segnalato di aver utilizzato il 21% del proprio plafond mensile in un solo giorno, pur senza aver svolto attività particolarmente complesse. Alcuni hanno annunciato l'intenzione di migrare verso alternative con limiti più generosi. Non mancano però testimonianze di utenti che hanno adattato il proprio flusso di lavoro. Uno sviluppatore ha riportato di aver consumato 161 crediti in una giornata produttiva utilizzando GPT‑5.3 Codex, grazie a richieste mirate e a un uso più controllato dell'IA. Un altro ha osservato che continuare una chat di tre giorni non è più conveniente, poiché «significa inviare ogni volta l'intera cronologia come contesto. I token di input consumano crediti».

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Il nuovo modello di fatturazione potrebbe influenzare l'intero settore degli strumenti di sviluppo basati su IA. Alcuni utenti stanno già sperimentando modelli alternativi integrati manualmente negli editor, con costi significativamente inferiori. Un caso riportato indica un consumo di circa 7 centesimi per 15 milioni di token utilizzando DeepSeek in un ambiente personalizzato, evidenziando come l'efficienza dei modelli possa diventare un fattore competitivo determinante. Il passaggio alle tariffe basate sull'uso rappresenta un tentativo di allineare i costi operativi dei modelli linguistici con il consumo effettivo degli utenti. La sostenibilità economica dei servizi di IA generativa è diventata un tema centrale, e il nuovo sistema di GitHub potrebbe anticipare un cambiamento più ampio nel mercato degli strumenti di sviluppo assistiti dall'intelligenza artificiale.

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