GitHub Copilot HydraFusion：マルチモデル オーケストレーターを有効にする
GitHub Copilot HydraFusion とは何か（モデルではなくリサーチプレビューのオーケストレーター）、Copilot CLI・VS Code・Copilot アプリでの有効化方法、Single・Cascade・Critique という 3 つの実行パターンの動き方、HydraFusion Max が割に合う場面、そして何に課金されるのか——実際の画面収録とともにたどります。
HydraFusion の要点
- HydraFusion はオーケストレーターであってモデルではありません：各プロンプトを読み、実行パターン・パスごとの推論レベル・使うモデルを自分で決めます——手動でモデルを選ぶ場面は一切ありません。
- 実行パターンは 3 つ：Single（1 モデルで全部処理）、Cascade（安価なドラフト → 審査 → チェックに落ちたときだけエスカレーション）、Critique（最上位モデルのドラフト → 安価な批評者 → 1 回の改稿）。
- 有効化は 3 手順：copilot update → copilot --experimental → /model → HydraFusion (Research Preview)。VS Code 1.140+ は chat.copilot.hydraFusion.enabled 設定、Copilot アプリは Settings → Experimental のトグルを使います。
- 課金はモデルごとにそのモデルの標準レート——別途の HydraFusion 料金はなく、Auto モデル選択の割引も適用されません。/usage でモデル別の AI クレジットが見られます。
- HydraFusion Max（2026-10-14 追加）は、重いタスク向けに extra-high の推論レベルを追加します。破棄されたドラフトは、そのドラフトがすでに加えたファイル変更を自動では取り消しません——コミット前に確認を。
Project HydraFusion: Multi-model orchestration in GitHub Copilot
チャンネルGitHub14:27
Using HydraFusion — GitHub Copilot documentation
公式ドキュメントdocs.github.com
フレームは GitHub 自身の Copilot Day ディープダイブと公式の Introducing Project HydraFusion トレーラーから——残したフレームはすべてフルスクリーンのデモ映像で、顔出しも焼き込み字幕もありません。事実は Using HydraFusion ドキュメントと 2026-10-14 の変更ログと突き合わせて確認しています。画面上のモデル名はローンチ時点のプール（GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5、Fable 5.1）を示しており、プールはその後 Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna に更新されました。
動画のフレームは作成者に著作権があり、署名とディープリンク付きでステップ解説として引用しています。
HydraFusion を一歩ずつ有効化して読み解く
ステップ 1 — 何を有効にするのか知る
- 1
HydraFusion が何かを理解する
HydraFusion はモデルピッカーに居ますが、モデルではありません——すべてのプロンプトを最適化問題として扱うオーケストレーターです。リクエストごとに、推論・コード生成・デバッグ・ツール使用の能力シグナルをもとに、実行パターン（Single、Cascade、Critique）と、各パスの推論レベル、どのモデルがどのパスを担うかを決めます。選択はプロンプト単位なので、同じセッションの 2 つのプロンプトがまるで違うプランで走ることもあります——そしてルーター自体は回答の一切を生成しません。
GitHub のイントロアニメーションにある実行経路の図：1 つのユーザープロンプトが HydraFusion ルーターによって Single、Cascade（ドラフト → ゲート → より強いモデル）、Critique（ドラフト → 批評者 → 改稿）へ振り分けられる。0:42 に視聴 - 2
本当に使えるか確認する
HydraFusion はリサーチプレビューです：SLA はなく、本番ワークロード向けではなく、変更される可能性があります。提供されるのは 3 つのサービス面——Copilot CLI、VS Code 1.140+（または Insiders）、GitHub Copilot アプリ。つまずきやすい関門が 1 つあります：ピッカーに HydraFusion が現れるのは、あなたのプランと所属組織のモデルポリシーがプール内のモデルを少なくとも一部許可しているときだけです。許可されたモデルが 1 つも条件を満たさなければ、エントリは黙って永遠に現れません——管理された企業環境では、さらに管理者が先にプレビュー機能を有効化する必要があります。
- 3
まず Copilot CLI を更新
何より先に copilot update を実行します——HydraFusion のエントリは最近の追加で、古いビルドには載っていません。次のステップを終えても /model に何も出ないなら、/update prerelease が CLI をプレリリースチャンネルへ移します。プレビューはまずそこに降りてきます。VS Code は 1.140 以降（または Insiders）、Copilot アプリは最新ビルドが必要なだけです。
ステップ 2 — スイッチを入れて最初のプロンプトを送る
- 4
実験機能をオンにする
HydraFusion は experimental フラグの後ろに隠れています。単発ならインラインで：copilot --experimental --model hydrafusion -p "YOUR-PROMPT"。毎セッションで使いたければ /experimental on を実行して CLI を再起動。VS Code では chat.copilot.hydraFusion.enabled 設定を有効に、Copilot アプリでは Settings → Experimental → HydraFusion を切り替えます。
- 5
モデルピッカーで HydraFusion を選ぶ
/model を開いて HydraFusion (Research Preview) を選びます——モデルではないのにモデルのように一覧に並びます。先へ進む前に、ピッカーが印字する 2 行に目を通しましょう：「HydraFusion routes the first eligible turn and may use multiple models. Premium usage varies with the selected route.」（HydraFusion は最初の対象ターンをルーティングし、複数モデルを使うことがあります。Premium 使用量は選ばれた経路により変わります。）変更は現在のセッションだけに適用されます。/config model にすれば今後のセッションのデフォルトになります。
Copilot CLI のモデルピッカー。HydraFusion (Research Preview) が Recent models の中でハイライトされ、その下にローンチ時点のプール：GPT-5.6 Sol（デフォルト）、Gemini 3.7 Flash、Claude Opus 5、Claude Sonnet 5、GPT-5.6 Terra。1:00 に視聴 - 6
プロンプトを送り、プランが形になるのを見る
実際のタスクを送ると、進行ビューにルーターの決定が表示されます：選ばれたパターン、各パスの状態、現在の活動、経過時間——「Fusion · selecting an approach…」「Fusion · drafting…」「Fusion · checking…」「Fusion · preparing final response…」。Esc で実行を中断できます。その後も会話にはサマリーが残ります。VS Code とアプリでは、応答フッターにカーソルを合わせると使用されたモデルが分かります。
ステップ 3 — 3 つの実行経路を読む
- 7
SINGLE プランを読む：1 モデルで足りた
型ヒントと docstring のタスクでは、ルーターは SINGLE を選びました：gpt-5.6-sol による SOLVE パス 1 回——第 2 のモデルもレビューステップもなし。CLI が測ったタスク全体は 5.3 AIU。同じプロンプトで単独の Opus 5 は 32.1、単独の Fable 5.1 は 20.3 を燃やしました。スコープの明確な仕事で返ってくるのは SINGLE です：ルーターは要らないレビューに金を払いません。
SINGLE プランカード——gpt-5.6-sol での SOLVE、「one model does the whole task」——の脇にコストバー：同じ型ヒント タスクで HydraFusion 5.3 AIU、単独 Opus 5 が 32.1、単独 Fable 5.1 が 20.3。6:40 に視聴 - 8
CASCADE プランを読む：安く起草し、失敗したときだけ上げる
「失敗しているリトライテストを直す」では、ルーターは CASCADE を走らせました：gpt-5.6-luna が 0.86 AIU でドラフトを作り、gpt-5.6-sol の審査役が 0.22 でその試みを採点して「verdict: reject」と印字、その後 gpt-5.6-sol が 5.25 でやり直した——スイートは緑になりました（pytest 11 passed）。合計 5.5 AIU。単独 Opus 5 の 27.2 に対してです。Cascade がエスカレーションの代金を払うのは、安いドラフトが実際にチェックに落ちたときだけです。
リトライテスト タスクでの CASCADE チェーン：DRAFT gpt-5.6-luna（0.86 AIU）→ CHECK 審査（0.22 AIU）が REJECTED の判を押す → ESCALATE gpt-5.6-sol（5.25 AIU）。タスクバーの合計は 5.5 AIU。7:40 に視聴 - 9
CRITIQUE プランを読む：2 番目のモデルに審査を払う
課金エンドポイントの移行——影響範囲が大きい——では、ルーターは CRITIQUE を選びました：claude-opus-5 がドラフトし（47.16 AIU）、gpt-5.6-sol が 0.60 でその草稿を監査して SENT BACK の判を押し、claude-opus-5 が 15.86 で 1 回改稿してスイートを通しました。Critique はいちばん高価なパターンです——ここでは 60.7 AIU で、単独 Opus 5 の 39.9 を上回る——そしてルーターは「間違ったマージがレビューより高い代償になる仕事」のためにこれを取っておきます。
エンドポイント移行タスクでの CRITIQUE チェーン：DRAFT claude-opus-5 → REVIEW gpt-5.6-sol（SENT BACK）→ REVISE claude-opus-5。合計 60.7 AIU、単独 Opus 5 の 39.9 と単独 Fable 5.1 の 64.6 に対して。8:20 に視聴
ステップ 4 — Max、課金、きれいな退出
- 10
重いタスクは HydraFusion Max へ
2026-10-14 の変更ログがピッカーに 2 つ目のエントリを追加しました：HydraFusion Max。標準の HydraFusion は medium の推論レベルでドラフトし high でレビューし、スコープの明確な本格的な仕事——複雑なバグ修正、複数ファイルの変更——向けの位置づけです。Max は extra-high の推論レベルを追加し、最も重いタスクでの最上位（フロンティア）能力に調律されています。同じ /model リストから選びます。ワークフローの他の部分はすべて同一です。
- 11
/usage で請求を監査する
HydraFusion はモデルごとに、そのモデルの標準レートで課金されます——別途の HydraFusion 料金はなく、Auto モデル選択の割引も適用されません。CLI で /usage を実行すればモデル別の AI クレジットが見られます。収録された 4 タスクの実行では、合計は HydraFusion 84.8 AIU、単独 Opus 5 が 146.5、単独 Fable 5.1 が 159.0——42% と 47% 安い——でしたが、Critique 寄りのタスク 1 つだけで 63.6 を消費しており、請求を左右するのは経路の組み合わせです。
「The bill at the bottom」スライド：4 つのデモタスクのタスク別 AIU と合計——HydraFusion 84.8、単独 Opus 5 が 146.5、単独 Fable 5.1 が 159.0、42% と 47% 安い。9:00 に視聴 - 12
コミット前に破棄されたドラフトを確認する
習慣に組み込みたいプレビューの制限が 2 つあります。第一に、パスが破棄されたら——審査役に拒否された Cascade のドラフト、差し戻された Critique のパス——そのパスがすでに行ったワークスペースの変更は自動では取り消されません。コミット前に diff して確認します。第二に、HydraFusion はサブエージェントと併用できず、起動もしません。定型的なプロンプトには素の Auto が依然として安いデフォルトです。公式ベンチマークは Opus 5 比較で、TerminalBench 2.1 はコスト 67% 減＋品質 4.9 ポイント増、DeepSWE は 36% 減（−1.5 ポイント）、CheckpointBench は 65% 減（−0.1 ポイント）と主張しています。
公式ウォークスルーのベンチマーク表：Opus 5 比較で TerminalBench 2.1 はコスト 67% 減・品質 +4.9 ポイント、DeepSWE は 36% 減、CheckpointBench は 65% 減。10:25 に視聴
HydraFusion 対 HydraFusion Max
両エントリとも同じモデルピッカーに住み、同じルーターを走らせます——違いは各パスにどこまで考えることを許すかだけ。GitHub は 2026-10-14 の「HydraFusion updates and new Max option」変更ログで Max オプションを出荷しました。同じ変更には、更新されたモデルプール（Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna）、パスごとの推論レベル、Cascade の審査ステップが入っています。
- 1標準の HydraFusion はバランスモード：medium の推論レベルでドラフトし high でレビューします。スコープの明確な本格的なタスク——複雑なバグ修正や複数ファイルの変更——向けの位置づけです。
- 2HydraFusion Max は extra-high の推論レベルを追加します——ドキュメントは「tuned for frontier capability on more demanding tasks」（より重いタスク向けの最上位能力に調律）と説明していて、最も深い推論と最も徹底した分析のためのものです。
- 3どちらも同じピッカーから選び（HydraFusion と HydraFusion Max、どちらも Research Preview のラベル付き）、/model でセッションごとに切り替えられます。
- 4Max はトークン消費を倍増させます：マルチパス実行に各パスの extra-high レベルが加わり、AI クレジットを標準より目に見えて速く消費します——それでも各パスはそのモデルの標準レートで課金されます。
- 5どちらのエントリにも SLA はなく、プレビュー中に変わる可能性があり、サブエージェントとも併用できません——Max は能力のノブであって、安定性のティアではありません。
- 6実務的な切り分け：日常の複数ファイル作業は標準の HydraFusion、いちばん高い単独モデルに渡していたはずのタスクには Max、ルーターにさえ上乗せを払う価値がない定型的なプロンプトには素の Auto。
収録されたディープダイブは Max より前のものなので、その数字——4 タスク合計 84.8 AIU、単独モデル比 42〜47% 安い——は標準の HydraFusion だけを測っています。Single 経路の下限として扱ってください。Max で Critique 寄りのタスクはもっと高いところに着地します。