GitHub Copilot token billing calculator: जून का bill पहले से जान लें

1 जून को असल में बदल क्या रहा है

GitHub का मौजूदा billing "Premium Requests" को count करता है — एक flat unit जो model के हिसाब से बदलती है, लेकिन underlying token math user को नहीं दिखाती. 1 जून के बाद वह system ख़त्म हो जाएगा. उसकी जगह आएगा AI Credits, जहाँ 1 credit की cost $0.01 USD है, और हर model per million tokens अलग संख्या में credits consume करता है.

Plan prices नहीं बदल रहीं. Copilot Pro $10/month पर रहेगा. Business $19 पर. Enterprise $39 पर. जो बदल रहा है वो यह है कि overages कैसे accumulate होते हैं: request cap hit करके block हो जाने के बजाय, अब आपका token usage एक tab चलाता है. अगर tab आपके plan की included credits से ऊपर निकल गया, तो overage के लिए $0.01 per credit charge होगा.

हर plan में एक matching credit allotment शामिल है: Pro को मिलते हैं 1,000 credits ($10 का token value), Business को 1,900, Enterprise को 3,900. यह math जानबूझकर है — included credits उस plan की dollar value के बराबर हैं, इसलिए एक pure-token user break-even पर रहता है. सवाल यह है कि आपके usage patterns आपको उस threshold से आगे ले जाते हैं या नहीं.

Code completions और Next-Edit Suggestions पर इसका असर नहीं पड़ेगा. ये सभी paid plans पर free रहेंगी. Metering सिर्फ़ chat interactions, premium model वाले inline edits, और agentic sessions पर लागू होगी. यही वो distinction है जिसे GitHub ने सावधानी से बचाकर रखा है — tab-completion feature जिसके साथ अधिकतर लोग Copilot को जोड़ते हैं, उसकी cost नहीं बदल रही.

Rates publish हैं — docs.github.com/en/copilot/reference/copilot-billing/models-and-pricing पर. ये per-million tokens हैं, USD में हैं, और input (जो आप भेजते हैं) और output (जो model return करता है) में बँटी हैं. Anthropic models पर एक cached-read rate और एक cache-write rate भी होती है — इन पर नीचे बात होगी.

एक बात जिसे announcement में ख़ास तौर पर नहीं उभारा गया: GitHub जो per-million rates publish कर रहा है, वो 28 अप्रैल, 2026 तक underlying providers की listed API rates के बराबर हैं. आप tokens पर कोई markup नहीं दे रहे. आप payment कर रहे हैं IDE integration के लिए, tab-completion के लिए, और included credit allotment के लिए — और अगर ऊपर गए तो ऊपर से raw API rates के लिए.

हर model की token pricing — पूरा rate table

सभी rates per million tokens हैं, USD में, source docs.github.com/.../models-and-pricing, 1 जून, 2026 से effective. Cache Write column सिर्फ़ Anthropic models पर लागू है — OpenAI, Google, और xAI के लिए cache writes standard input rate पर bill होते हैं.

Output-to-input ratio provider के हिसाब से बदलता है. Anthropic की Sonnet line 5:1 है (output input से 5x महँगी). GPT-5 mini 8:1 है. Grok Code Fast 1 7.5:1 है. Agentic work के लिए, जिसमें long outputs बनती हैं, output rate ही सबसे ज़रूरी number है.

Formula — credits कैसे calculate होते हैं

GitHub का credit math सीधा है. हर workflow event (एक chat turn, एक agentic step, एक code review) कुछ input tokens और output tokens consume करता है. Anthropic models cache से read भी कर सकते हैं या उसमें write भी. Costs जोड़िए, credit value से divide कीजिए, और आपको उस event का credit burn मिल जाता है.

credits = (
    input_tokens  × input_$/M
  + output_tokens × output_$/M
  + cached_tokens × cached_$/M
  + cache_write_tokens × cache_write_$/M   ← सिर्फ़ Anthropic
) ÷ 1,000,000 ÷ $0.01

1,000,000 से division raw tokens को millions में बदलता है. $0.01 से division USD cost को credits में बदलता है. बाकी सब model की published rate से multiplication है.

एक worked example: Claude Sonnet 4 का agentic session

Claude Sonnet 4 पर एक moderately complex agentic session — एक codebase open करना, एक feature लिखना, review pass चलाना:

• 50,000 input tokens (पढ़ी गई files, instructions, पिछली conversation)
• 20,000 output tokens (लिखा गया code, return की गई explanations)
• 30,000 cached tokens (cache से re-use हुआ context)
• 10,000 cache-write tokens (cache में लिखा गया नया context)

एक agentic session की cost 49.65 credits है — Copilot Pro plan में शामिल 1,000 credits का लगभग 5%. एक महीने में यह session 20 बार चलाएँ और आपने 993 credits consume कर लिए, लगभग पूरा allotment. 21वें session से overages शुरू हो जाते हैं.

ध्यान दें कि output tokens dominate करते हैं: $0.4965 के total में से $0.30, यानी 60%, उन 20k output tokens से आता है — जबकि input tokens 2.5x ज़्यादा थे. यही math है जो chat के मुक़ाबले agentic work को महँगा बनाती है.

कौनसे workflows सबसे महँगे पड़ते हैं

Token billing के नीचे हर Copilot usage बराबर नहीं है. $10 के महीने और $35 के महीने का फ़र्क ज़्यादातर workflow selection से आता है, volume से नहीं.

• Agentic sessions — सबसे महँगी class. Claude Sonnet 4 पर एक moderate scale का agentic session — 50k input, 20k output, 30k cached — 49.65 credits में आता है, जैसा ऊपर दिखाया. एक महीने में ऐसे 22 sessions चलाएँ और सिर्फ़ इसी workflow पर ~1,093 credits निकल जाते हैं. Killer कोई एक session नहीं है — असली बात यह है कि daily agentic work करने वाले developers महीने में आराम से 20–30 sessions hit कर लेते हैं.
• Sonnet पर code review — silent accumulator. एक code review: 8,000 input (diff + context), 2,500 output (review comments), 4,000 cached (file history). यानी लगभग 14.6 credits per review. महीने में आठ reviews मतलब ~117 credits — catastrophic नहीं, लेकिन agentic usage के साथ compound होता है.
• सस्ते models पर chat लगभग free है. GPT-5 mini पर महीने में 150 chat sessions — हर एक 800 input, 400 output — कुल मिलाकर लगभग 15 credits. Pro allotment का 2% से भी कम. अगर आप Copilot सिर्फ़ बातचीत और tab completion के लिए use करते हैं, तो जून का बदलाव कुछ नहीं है.
• Opus पर brainstorm sessions छोटे लेकिन महँगे. एक Opus 4.7 brainstorm — 8k input, 4k output — 22 credits में आता है. महीने में छह करें तो 132 credits. Per-session cost बर्बादी जैसी नहीं है, लेकिन यह limit की तरफ़ users की उम्मीद से तेज़ बढ़ता है क्योंकि Opus आम तौर पर complex, long-output tasks के लिए ही चुना जाता है.
• Multiplier effect. ऊपर वाले patterns additive हैं. Sonnet पर daily agentic sessions, weekly code reviews, और कभी-कभी Opus brainstorms करने वाला developer पहले महीने के ख़त्म होने से पहले ही Pro allotment hit कर लेगा.

Practical takeaway: अगर आपका Copilot usage मुख्य रूप से tab completion और कभी-कभार chat है, तो bill में बदलाव दिखने की संभावना कम है. अगर आप agentic sessions चला रहे हैं — ख़ासकर Sonnet या Opus पर multi-step, tool-using sessions — तो 1 जून से पहले math run कर लीजिए.

तीन usage profiles — projected जून के bills

ये projections Septim Meter CLI से आते हैं, जो 28 अप्रैल, 2026 तक docs.github.com/.../models-and-pricing पर published rates के against बना है. सभी profiles Copilot Pro plan ($10/mo, 1,000 credits included) पर हैं.

जिस angle की कोई बात नहीं कर रहा: Copilot बनाम direct API

GitHub की per-million rates 28 अप्रैल, 2026 तक underlying providers की listed API rates के बराबर हैं. Tokens पर कोई markup नहीं है. इसका मतलब है — "क्या मुझे सीधे Anthropic call कर लेना चाहिए?" — इस सवाल का math असामान्य रूप से साफ़ है.

Heavy user profile को लीजिए: Copilot के अंदर $21.78 के projected token costs. Consumed token value — 2,177.58 credits — published rates पर $21.78 की API calls के बराबर है. सीधे Anthropic और OpenAI को call करने पर वही $21.78 token charges लगेंगे, लेकिन ऊपर $10 का कोई base plan नहीं होगा.

लेकिन direct API पर base plan होता ही नहीं. आप ठीक उतना ही pay करते हैं जितना use करते हैं. कोई credits included नहीं, कोई plan fee नहीं.

Heavy user के लिए numbers बिल्कुल बराबर हैं — क्योंकि $10 का base plan ठीक 1,000 included credits से offset हो जाता है. Formula यह है: अगर आपका token value $10 से ऊपर जाता है, तो Copilot और direct API दोनों एक जैसे cost देते हैं. अगर $10 से नीचे है, तो आप $10 base ऐसी चीज़ के लिए दे रहे हैं जिसे पूरी तरह use नहीं कर रहे, और direct API सस्ता पड़ता है.

लेकिन इस तुलना में एक caveat है: Copilot Pro सिर्फ़ token access नहीं है. इसमें यह भी शामिल है:

• Tab completion और Next-Edit Suggestions — free, unlimited. ज़्यादातर developers के लिए यही feature plan को justify करती है. Token-based chat और agentic work उसके ऊपर है.
• IDE integration. GitHub Copilot VS Code, JetBrains, Neovim और दूसरों में embedded है. Direct API के against इसे replicate करने के लिए अलग से tooling चाहिए.
• GitHub Copilot Chat context. IDE integration अपने आप relevant file और repo context pass करता है. Direct API पर वो context आपको ख़ुद manage करना पड़ता है.

Light user के लिए — महीने का $0.15 token value — Copilot Pro सिर्फ़ direct API calls के मुक़ाबले $9.85 ज़्यादा है. यह उचित है या नहीं, यह लगभग पूरी तरह इस पर निर्भर करता है कि वे tab completion कितनी use करते हैं. अगर वे रोज़ IDE खोलते हैं और suggestions accept करते हैं, तो $10 fee उचित है. अगर वे Copilot सिर्फ़ command line से कभी-कभार chat के लिए use करते हैं, तो direct API काफ़ी सस्ता है.

Moderate user के लिए analysis similar है: $1.92 token value, $10 base plan, यानी bill के $8.08 tab completion और IDE features के लिए जा रहे हैं. Active developers के लिए अब भी एक उचित trade.

Break-even point — जहाँ Copilot Pro और direct API token charges में बिल्कुल बराबर पड़ते हैं — महीने में $10 का token value है. इसके ऊपर दोनों options बराबर cost देते हैं — और Copilot उस पर free completions भी देता है. इसके नीचे direct API सस्ता है, लेकिन tab-completion feature नहीं मिलती.

यह भी देखें: Anthropic API pricing 2026 — cost calculator और per-model breakdown और Tokenocalypse — एक runaway agentic session की असली cost.

1 जून से पहले क्या करें

• GitHub dashboard में अपना current usage check कीजिए. github.com/settings/copilot पर जाएँ — वहाँ type और model के हिसाब से आपके Copilot interactions का breakdown मिलेगा. Session count और agentic work के rough volume पर ध्यान दीजिए. Organizations Settings → Billing → GitHub Copilot के नीचे usage review कर सकते हैं.
• ऊपर वाले formula से जून का bill estimate कीजिए. अपने typical session counts को worked example numbers से multiply कीजिए: medium Sonnet agentic session के लिए 49.65 credits, code review के लिए 14–22 credits, सस्ते-model वाले chat के लिए 1–2 credits. इन्हें जोड़कर अपने plan की included credits से तुलना कीजिए. या 12 मई को Septim Meter का wait कीजिए.
• अगर projection comfort से ऊपर जा रहा है, तो एक lever चुनिए. सबसे साफ़ option: agentic model को Sonnet ($3.00/M input) से GPT-5 mini ($0.25/M input) पर switch कीजिए. Input-heavy agentic work के लिए — बड़ी files load करना, long context pass करना — input rate ही main driver है. GPT-5 mini agentic input cost को 12x काट देता है. Quality trade-offs task पर निर्भर करते हैं; commit करने से पहले test कर लीजिए.
• अगर automation से ज़्यादा cost matter करती है, तो agentic session frequency कम कीजिए. Moderate profile (महीने में 4 agentic sessions) Pro allotment के अंदर रहती है. Heavy profile (22 sessions) उसे cross करती है. Pro plan पर line कहीं महीने में 20 Sonnet sessions के आसपास है — session size के हिसाब से.
• Heavy agentic users के लिए Pro+ upgrade पर विचार कीजिए. Copilot Pro+ $39/month पर 3,900 credits देता है. Heavy profile की 2,177.58 credits $21.78 के बजाय बिल्कुल $39 में आती हैं — Pro overage bill से बदतर. इस specific profile के लिए Pro अब भी बेहतर है. लेकिन heavier users के लिए — daily multi-hour agentic sessions — Pro+ Pro overages से सस्ता पड़ सकता है.
• GitHub billing में spending limit set कीजिए. Settings → Billing and plans → Spending limits के नीचे आप monthly Copilot spending पर cap लगा सकते हैं. $0 limit included credits ख़त्म होने के बाद access block कर देती है. $20 limit एक ceiling देती है. Surprises के against यही guard है.
• अगर bill पहले ही unexpected रूप से spike हो गया है, तो 1 जून से पहले GitHub support से contact कीजिए. PRU system और AI Credit system की billing mechanics अलग हैं; अगर मौजूदा system के नीचे anomalous charges दिख रहे हैं, तो उन्हें 1 जून के transition से पहले resolve कीजिए — वरना baseline reset हो जाएगी.

Septim Meter — calculator

हम 12 मई को Septim Meter ship कर रहे हैं: $29, one-time, offline चलता है. आप अपने session counts और token estimates डालते हैं; यह आपका Copilot bill project करता है और सभी plans पर direct API comparison side-by-side चलाता है. Formula इस post वाला ही है — कोई account नहीं चाहिए, कोई data आपकी machine से बाहर नहीं जाता.

CLI command line पर पहले से functional है. 12 मई का release HTML report output और interactive model-switching comparison add करता है. अगर आपको early access चाहिए या ship होने पर notify होना है:

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