News GitHub Copilot: Coding-Assistent soll KI-Guthaben effizienter nutzen

[ponchofiesta]

Nachdem Opus gesperrt wurde habe ich direkt gekündigt.
Mit der Umstellung auf das neue Abrechnungssystem völlig uninteressant.

Keine Ahnung, was gibt es eigentlich noch für eine Daseinsberechtigung für Github Copilot?
Die Gewohnheit?

Mein Arbeitgeber erlaubt nur Github Copilot. Microsoft kann sich gut in Unternehmen unverzichtbar machen.

 

[Spriti]

Danke für deinen Beitrag. Interessant. Cache... das bedeutet dann aber auch die Speichern deine Daten für eine Weile, oder? Wie lange ist der Cache gültig? Kann man das Steuern also den Cache selber leeren?

https://api-docs.deepseek.com/guides/kv_cache
Laut deren Info kann der Cache Stunden und Tage verweilen (letzte Zeile), wird wohl auf Disk gespeichert.
Steuern kann man glaube ich nichts, hab zumindest nichts gesehen.
Zumindest für einen normalen Arbeitstag scheint er bisher gut zu funktionieren.

Hab mal mit OpenCode gespielt, der optimiert ja die Nutzung für viel freien Context, d.h. Input wird jedesmal verändert, da war die Cache-Nutzung dann nahe null und ich hab es geschafft in wenigen Stunden die gleichen Kosten wie sonst in einer Woche zu erzeugen ;-).
In Cline und ZooCode funktioinert der Cache sehr gut.

Cline hatte ich eine weile benutzt, bin dann zu ZooCode (doofer Name) weil man dort einfacher die Modelle und Modi (Architect, Code, Debug, etc.) wechseln kann. ZooCode funktioniert auch besser im Planungsmodus, da mehr Rückfragen gestellt werden.

 

[QXARE]

Ich hab generell mal ne Frage. Antworten hier eigentlich nur Programmierer und Software Entwickler? Also Code Schreiber?!

Ja, liegt wohl daran dass GitHub Copilot primär für Programmierer gedacht ist, Microsoft Copilot hingegen ist mit ChatGPT, Claude, oder Gemini vergleichbar.

Ich bin dem Copilot gegenüber generell nicht abgeneigt, aber vom Tooling her ist es Claude Code gänzlich unterlegen. Wenn man dann noch draufzahlen muss fällt die Entscheidung des Tools nicht schwer. Aber vllt. hat sich das mittlerweile auch schon etwas gebessert.

 

[maudja]

Gude,

habe den Pro Plan, über die Company. Seit der Umstellung von Premium Requests auf Credits eigentlich nicht mehr brauchbar. Vorher konnte ich knapp einen Monat mit arbeiten. Jetzt ist nach zwei Tagen das Kontingent komplett aufgebraucht.

 

[Syrato]

Es wird alles teurer, wie wollen sie sonst je damit Geld verdienen.

Ein bisschen Offtopic: Ich habe die letzten Wochen mit GPT 5.5 gepröbelt und fand es leicht besser als Claude Opus 4.8. Heute habe ich mich mal an Chinesische Modelle gewagt, GLM 5.2 grad (gehostet auf Europäischen Servern angeblich, Opencode Go). Bei der Aufgabe die ich ihm grad gegeben habe, hat es auf Anhieb den besseren Vorschlag gemacht als GPT 5.5 auf xhigh. Die nächsten Wochen mal weiter experimentieren.
Falls die Chinesischen Modelle wirklich so nah an den führenden Modellen sein sollten, dann hat es sich mit den hohen Firmenbewertungen von Anthropic und OpenAI.

Frag dein Modell einmal nach "Tian'anmen".

 

[MaverickM]

wie ist es mit der Datenverarbeitung, wenn man das Angebot nutzt? [...] Bei sensiblen Repos also eher abzuraten?

Das kann ich dir leider nicht beantworten. Ich bin auch kein Programmierer, ich schreibe nur HTML, CSS, JavaScript und ein wenig PHP. Ich verwende auch nur eine lokale git Installation, kein GitHub.

 

[CreeTar]

heißt das Copilot CLI ist schlechter als über VSCode?

 

[QXARE]

wie ist es mit der Datenverarbeitung, wenn man das Angebot nutzt? Die werden doch sicherlich zum Training verwendet nehme ich an. Bei sensiblen Repos also eher abzuraten?

Nein werden sie nicht, dann würde das nämlich niemand machen. Trotzdem überprüfen.

heißt das Copilot CLI ist schlechter als über VSCode?

Nein.

 

[jonathansmith]

Ich glaube ehrlich gesagt, dass Github Copilot früher oder später (eher früher) in der Bedeutungslosigkeit verschwinden wird. Der Preissprung mit tokenbasierter Abrechnung war einfach zu groß, als dass das wirtschaftlich selbst für Enterprise-Kunden sinnvoll zu argumentieren ist. Da steigen Unternehmen derzeit mit Codex oder Claude jedenfalls besser aus.

Und wenn Open Source Modelle wie GLM 5.2 so schnell aufholen wie bisher, dann werden die Anthopic und OpenAI auch implodieren.

 

[DaLexy]

Ich sehe da keine verbesserung in der zukunft da immer mehr guardrails implementiert werden müssen, das im umkehrschluss auch mehr tokens, was wiederrum kosten bedeutet (energie/Infra).

Das ganze wird sich nicht bessern was ansich nicht das problem wäre wenn das Produkt dahinter auch zu 100% funktioniert.

Man stelle sich mal vor man kauft sich nen Fernseher um die WM zu schauen und die Kiste sprinkelt dann immer wenn es drauf ankommt bisschen Basketball und Golf mit ins Bild - die Kiste wäre 20 mins später sofort wieder beim Mediamarkt. Aber nicht bei KI, da akzeptieren das viele bzw. sehen nicht wie inkonsistenz das ganze Produkt ist.

 

[Brrr]

Frag dein Modell einmal nach "Tian'anmen".

GLM 5.2

What happened at Tian'anmen?

Tian'anmen Square (天安门广场) in Beijing has been the site of several major events in Chinese history. The most internationally known is the 1989 Tiananmen Square protests and massacre:

• April–June 1989: Following the death of reformist Communist Party official Hu Yaobang, students and citizens gathered in Tiananmen Square to demand political reform, freedom of speech, freedom of the press, and an end to corruption. The protests grew to involve hundreds of thousands of people and spread to other cities.
• June 3–4, 1989: The Chinese government declared martial law and sent the People's Liberation Army with tanks and troops to clear the square. Soldiers opened fire on unarmed civilians. The exact death toll has never been officially disclosed; estimates range from several hundred to several thousand killed, with many more wounded.
• Aftermath: The government imposed a strict censorship regime — public discussion, commemoration, and media coverage of the event are banned in mainland China to this day. The iconic "Tank Man" photo, showing a lone civilian blocking a column of tanks, became a global symbol of the crackdown.

Other notable events at Tiananmen Square include the May Fourth Movement (1919), the founding of the People's Republic of China proclaimed there on October 1, 1949, and protests during the Cultural Revolution.

Keine Ahnung ob das ein Unterschied macht, wo das Modell gehostet ist, meins sollte in Europa gehostet sein.

Aber fürs Coding interessieren mich die politischen Ansichten des Modells auch wenig.

 

[Mr.Uhu]

@Spriti ich nutze fast ausschließlich Qwen3.6 35B A3B, sowohl zu Hause als auch auf Arbeit - selbst gehostet. Wenn ich genau weiß was die Specs sind für eine Umsetzung sind, dann braucht ich nichts anderes.
Grundsätzlich erst planen, Plan reviewen, abspeichern und dann implementieren lassen. Als Implementierungsagent ist es bei mir grundsätzlich ein Orchestratoragent, der selbst entscheiden soll, welche Subagenten er spawnt. Der Implementierungsprompt weißt auch grundsätzlich darauf hin, dann die einzelnen Aufgaben des Plans logisch zerlegt werden sollen, um dann für jeden Schritt einen Coding Agenten zu nehmen.

Bin Happy. Brauche nicht mehr. Ich verblase gut eine acht-neunstellige Anzahl an Token pro Woche, wenn ich produktiv bin und muss mir so gut wie keine Gedanken um Kosten machen.

 

[Spriti]

@Spriti ich nutze fast ausschließlich Qwen3.6 35B A3B, sowohl zu Hause als auch auf Arbeit - selbst gehostet.

Würde ich auch gerne, sobald die Hardwarepreise wieder sinken, mit 16 GB GPU muss man zu viele Kompromisse eingehen.

Kleinere Modelle haben mich lokal nicht wirklich überzeugt, selbst einfachere Dinge, wie "Auto complete" beim Tippen, empfand ich als entwerder viel zu langsam order ungenau.

 

[peru3232]

also ich kann nur VS Codium empfehlen - da ist die ganze AI Bloatware nicht drinnen und zur Unterstützung lokale llms, das lässt sich gezielt einsetzen - ohne kosten, ohne Datenschutzprobleme ohne Zwänge...

Ergänzung (20. Juni 2026)

Würde ich auch gerne, sobald die Hardwarepreise wieder sinken, mit 16 GB GPU muss man zu viele Kompromisse eingehen.

Kleinere Modelle haben mich lokal nicht wirklich überzeugt, selbst einfachere Dinge, wie "Auto complete" beim Tippen, empfand ich als entwerder viel zu langsam order ungenau

dafür gibt es die 7900xtx - da ist schon wesentlich mehr drin... und sogar auf Consumerboards ließen sich 2 davon noch ganz gut betreiben -> TDP -30%, Speichertakt rauf und der Spaß beginnt :-)

 

[interesTED]

Ich weiß jetzt nicht, was man für die Qwen Variante braucht, aber ne gebrauchte 3090 bekommst du für ca. 900-1000. Damit kann man, insbesondere aufgrund der Bandbreite, schon gut was anfangen.

Hardwarepreise werden nicht sinken.

 

[Enurian]

Würde ich auch gerne, sobald die Hardwarepreise wieder sinken, mit 16 GB GPU muss man zu viele Kompromisse eingehen.

Das 35BA3 ist MoE, also das kann man ziemlich gut mit einer 16GB GPU betreiben.
Benutze es auch ab und an und ja, es funktioniert, aber für beruflich wäre mir das zu schlecht und zeitraubend.

 

[Mika46]

Man brauch also nicht Opus 4.8 xHigh ultracoder um die Font vom Header von 12 auf 14px zu erhöhen ?

 

[Skysnake]

... ist bitter nötig. Nach der Preisanpassung hat Github eine verdreifachung der kosten prognotiziert. Wir sind inzwischen stark drüber, teilweise sind wir bei 200$ pro Entwickler und Monat - und der Monat ist noch nicht rum.
Keine Ahnung wo das hinführt - weiß noch nicht mal ob das gut ist.

Das ist jetzt nicht wirklich viel. Ich verblase so 50€ pro Programmiertag und da nutze ich aktuell eigentlich nur einen Entwicklungsstream. Wenn man tiefer in etwas drin steckt und weiter automatisiert hat wird man das auch auf 2-5 steigern können. Heißt dann halt 100-250€ am Tag sind da problemlos möglich durchzubekommen.

Lohnt sich aber für die Firma unterm Strich sicherlich noch immer. Ich bin noch immer teurer. Aber ja bei nem.durchschnittlich bezahlten Entwickler kippt das dan bald und du könntest auch einfach nen Menschen mehr einstellen.

Naja, mal schauen ob ich das 200€ Limit diesen Monat noch vollbrkomme. Ist ja nur noch ein Tag programmieren. Hab meinem Chef schon angekündigt dass dann halt der 10.000€ Plan her muss.

Vielleicht liegt es auch daran, dass die Modelle generell teurer geworden sind.

Ja die sind definitiv teurer geworden, wenn du infinite Prompts benutzt hast. Ich war gerade dabei das umzusetzen was insbesondere mit den frontier Modellen deutlich einfacher war da sich die Modelle an die Anweisungen auch großteils gehalten haben. Ich habe am Ende mit einem Premiumprompt bis zu 4h gearbeitet. Da ist der ROI definitiv immer gegeben in meinen Augen.

Für den letzten Monat mit Premium prompte bei dem ich noch immer am Schrauben war die infinite Prompts zu optimieren und eben auch mal über ein Problem gestolpert bin und dann eben rausgegangen bin ist so was um Faktor 25 an Mehrkosten rausbekommen.

Wenn man aber bedenkt wie ich eigentlich wirklich arbeiten wollte, bin ich eher bei Faktor 100 plus

Ich kann daher Microsoft durchaus verstehen warum Sie die Premiumprompts abgeschafft haben. Die werden ja auch gesehen haben wie einige Nutzer gigantische Tokenmengen mit einem Prompt durchbekommen haben.

Ich hätte die Art an Workflow, für die ich einen eigenen Systemprompt(?) Geschrieben habe auch vor mit der Organisation zu teilen. Das war recht generisch verwendbar und hätte quasi keine negativen Auswirkungen auf die Entwickler gehabt außer das Sie halt nur noch in einem einzigen Prompt arbeiten. Bei paar hundert Entwicklern die das übernehmen wäre das schon sehr schmerzhaft für Microsoft.

Du könntest damit nämlich mit weniger als 100 Premium prompts pro Entwickler und Monat gut auskommen.


Jetzt aber zum Artikel
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Also ich bin teils unabsichtlich in den Auto Modus gerutscht und war damit extrem unzufrieden. Die einfacheren Modelle sind einfach zu dumm für einen Großteil der Coding tasks die ich habe und verbocken daher an den verschiedensten Stellen etwas. Das führt dann dazu das man ständig nacharbeiten muss was nicht nur Tokens kostet und damit schnell teurer wird sondern noch schlimmer mehr von meiner Zeit raubt.

Von daher nehme ich fix das mehr oder weniger beste Modell und lasse es an den Problemen arbeiten. So habe ich auch kein Problem damit für das Debugging neue Pläne zu erstellen oder wenn sich im Rahmen der Implementierung neue Fallstricke ergeben werden die entweder selbstständig gelöst oder aber mir ein paar Fragen der Plan gleich angepasst und nochmals überprüft.

Es sind halt oft komplexere Änderungen bei denen man sehr aufpassen muss nicht einen CornerCase zu übersehen und dadurch zwar vorne was zu fixen hinten mim Arsch aber wieder direkt was einzureisen...

Ich halt vom aktuellen AutoModus daher absolut nichts.

Wenn könnte nur für einzelne Subagents die nur etwas auslesen mal ein billigeren Modell genutzt werden. Das aber richtig zu implementieren wird teuer. Da wird sehr sehr oft die fire an forgett Methode einfacher sein.

 

[dermoritz]

50€ pro Programmiertag

Keine Ahnung wie du das schaffst - ich dachte schon ich gehe ineffizient mit der AI um. Da ich beruflich programmiere ist bei mir jeder Arbeitstag ein "Programmiertag" - habe seit Monaten dank? AI keine Zeile Code mehr geschrieben (bin nicht sicher ob ich das gut finde) und ich benutze das auch privat: "Warum ist BF6 abgestürzt", "Welches Mod verursacht das Problem in Skyrim".

Die einfacheren Modelle sind einfach zu dumm

Die einfachen Modelle machen aus meiner Sicht nur Sinn für "Google-Aufgaben" - "update ich master ohne checkout"

Autopilot ist aus meiner Sicht auch etwas zu fett - Da werden Fragen die ein Modell hat gern mit "Der Benutzer ist nicht verfügbar, entscheide selbst" beantwortet. "Default Approvals" ist ein besserer Kompromiss aus meiner Sicht.

 

[Mr.Uhu]

Würde ich auch gerne, sobald die Hardwarepreise wieder sinken, mit 16 GB GPU muss man zu viele Kompromisse eingehen.

Wenn das Geld gerade da ist, dann könnte ich die Intel Arc B70 Pro ans Herz legen.
Knapp 1200€ für 32 GB vRAM, was aktuell ein Schnapper ist.

Ist nicht so schnell wie Nvidia Karten, aber kostet dann auch nur 1/5.
Qwen 3.6 35B A3B und gut 128k Token an Kontext sollten da locker drauf passen, wenn der KV Cache auf 8 Bit quantisiert wird, was ausreichend präzise ist. Wenn man das Deployment per LMCache macht und nochmal etwas System RAM als Cache zur Verfügung stellt, dann wird man hier fast keine Lags haben.

Aktuell nutze ich zu Hause nur eine AMD 7940HS APU, welche sowohl beim Prefill als auch Decode sehr langsam ist. Aber: Ich mach die Kiste an, definiere meine Specs, starte meinen Workflow und mache zum Beispiel die Hausarbeit - Geschwindigkeit ist hier für mich okay für den Usecase.