GitHub Copilot HydraFusion: ative o orquestrador multi-modelo
O que é o GitHub Copilot HydraFusion (um orquestrador em preview de pesquisa, não um modelo), como ativá-lo na Copilot CLI, no VS Code e no Copilot app, como funcionam os padrões de execução Single, Cascade e Critique, quando o HydraFusion Max vale a pena e o que ele cobra — tudo em gravações reais de tela.
HydraFusion num relance
- HydraFusion é um orquestrador, não um modelo: ele lê cada prompt e escolhe sozinho o padrão de execução, o esforço de raciocínio de cada passada e os modelos — você nunca escolhe um modelo manualmente.
- Três padrões de execução: Single (um modelo faz tudo), Cascade (rascunho barato → juiz → escala só se a checagem falhar) e Critique (rascunho de fronteira → crítico barato → uma revisão).
- Ativa em três movimentos: copilot update → copilot --experimental → /model → HydraFusion (Research Preview). O VS Code 1.140+ usa a configuração chat.copilot.hydraFusion.enabled; o Copilot app tem uma chave em Settings → Experimental.
- A cobrança é por modelo, na tarifa padrão desse modelo — não há cobrança separada do HydraFusion e o desconto de seleção automática (Auto) não se aplica. O /usage mostra os créditos de IA por modelo.
- HydraFusion Max (adicionado em 2026-10-14) traz esforço de raciocínio extra-alto para tarefas exigentes. Rascunhos descartados não desfazem sozinhos suas edições de arquivos — revise antes de commitar.
Project HydraFusion: Multi-model orchestration in GitHub Copilot
CanalGitHub14:27
Using HydraFusion — GitHub Copilot documentation
Docsdocs.github.com
Os quadros vêm do deep dive do Copilot Day do próprio GitHub e do trailer oficial Introducing Project HydraFusion — capturas de demo em tela cheia, sem facecam e sem legendas queimadas em nenhum quadro mantido. Os fatos são conferidos com a documentação do Using HydraFusion e o changelog de 2026-10-14. Os nomes de modelo na tela mostram o pool do lançamento (GPT-5.6 Sol, Claude Opus 5, Fable 5.1); o pool já foi atualizado para Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna.
Os quadros do vídeo permanecem propriedade de seus criadores e são incorporados aqui como documentação passo a passo, com atribuição e links diretos.
Ative e use o HydraFusion passo a passo
Passo 1 — Saiba o que está ativando
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Entenda o que é o HydraFusion
O HydraFusion aparece no seletor de modelos, mas não é um modelo — é um orquestrador que trata cada prompt como um problema de otimização. Para cada pedido, ele escolhe o padrão de execução (Single, Cascade ou Critique), um esforço de raciocínio para cada passada e quais modelos executam qual passada, usando sinais de capacidade para raciocínio, geração de código, depuração e uso de ferramentas. A escolha vale por prompt, então dois prompts numa mesma sessão podem rodar planos completamente diferentes — e o router em si não gera nenhuma parte da resposta.
O diagrama de caminhos de execução da animação de introdução do GitHub: um prompt do usuário roteado pelo router do HydraFusion para Single, Cascade (rascunho → barreira → modelo mais forte) e Critique (rascunho → crítico → revisão).Assistir em 0:42 - 2
Confira se você consegue tê-lo de verdade
HydraFusion é um preview de pesquisa: sem SLA, não para cargas de produção, sujeito a mudanças. Ele chega em três superfícies — Copilot CLI, VS Code 1.140+ (ou Insiders) e o GitHub Copilot app. Um bloqueio pega muita gente: o seletor só oferece HydraFusion quando seu plano e as políticas de modelos da sua organização permitem pelo menos alguns dos modelos do pool dele. Se nenhum modelo permitido se qualificar, a entrada simplesmente nunca aparece — e em ambientes corporativos gerenciados um admin precisa ativar antes os recursos de preview.
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Atualize primeiro a Copilot CLI
Rode copilot update antes de qualquer coisa — a entrada do HydraFusion é uma adição recente e builds mais antigos não a listam. Se o /model continuar sem mostrar nada depois do próximo passo, o /update prerelease põe a CLI no canal prerelease, onde o preview chega primeiro. O VS Code precisa de 1.140 ou mais recente (ou Insiders); o Copilot app só precisa do build mais recente.
Passo 2 — Ligue e mande seu primeiro prompt
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Ligue os recursos experimentais
HydraFusion fica escondido atrás da flag experimental. Para uma execução pontual, passe inline: copilot --experimental --model hydrafusion -p "YOUR-PROMPT". Para tê-lo em toda sessão, rode /experimental on e reinicie a CLI. No VS Code, ative a configuração chat.copilot.hydraFusion.enabled; no Copilot app, acione Settings → Experimental → HydraFusion.
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Escolha o HydraFusion no seletor de modelos
Abra o /model e escolha HydraFusion (Research Preview) — ele aparece na lista como um modelo, embora não seja. Leia as duas linhas que o seletor imprime antes de seguir: "HydraFusion routes the first eligible turn and may use multiple models. Premium usage varies with the selected route." A mudança vale só para a sessão atual; o /config model a torna padrão para as próximas sessões.
O seletor de modelos da Copilot CLI com o HydraFusion (Research Preview) destacado sob Recent models, acima do pool do lançamento: GPT-5.6 Sol (padrão), Gemini 3.7 Flash, Claude Opus 5, Claude Sonnet 5 e GPT-5.6 Terra.Assistir em 1:00 - 6
Mande um prompt e veja o plano se formar
Mande uma tarefa real e a visualização de progresso mostra o que o router decidiu: o padrão escolhido, o status de cada passada, a atividade atual e o tempo decorrido — "Fusion · selecting an approach…", "Fusion · drafting…", "Fusion · checking…", "Fusion · preparing final response…". Aperte Esc para interromper uma execução; um resumo fica na conversa depois. No VS Code e no app, passe o mouse no rodapé da resposta para ver quais modelos foram usados.
Passo 3 — Leia os três caminhos de execução
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Leia um plano SINGLE: um modelo bastou
Na tarefa de type hints e docstrings o router escolheu SINGLE: uma passada SOLVE com gpt-5.6-sol — sem segundo modelo, sem etapa de revisão. A CLI mediu a tarefa inteira em 5,3 AIU enquanto o Opus 5 sozinho queimava 32,1 e o Fable 5.1 sozinho 20,3 no mesmo prompt. SINGLE é o que você leva em trabalho bem delimitado: o router não paga uma revisão de que não precisa.
O cartão do plano SINGLE — SOLVE com gpt-5.6-sol, "one model does the whole task" — ao lado das barras de custo: HydraFusion 5,3 AIU contra o Opus 5 sozinho com 32,1 e o Fable 5.1 sozinho com 20,3 na mesma tarefa de type hints.Assistir em 6:40 - 8
Leia um plano CASCADE: rascunho barato, escala só na falha
Em "fix the failing retry tests" o router rodou CASCADE: o gpt-5.6-luna rascunhou por 0,86 AIU, um juiz gpt-5.6-sol avaliou a tentativa por 0,22 e imprimiu "verdict: reject", e então o gpt-5.6-sol refez o trabalho por 5,25 — depois disso a suíte ficou verde (pytest 11 passed). Total: 5,5 AIU contra 27,2 do Opus 5 sozinho. O Cascade só paga o preço da escalada quando o rascunho barato realmente reprova a checagem.
A cadeia CASCADE na tarefa dos testes de retry: DRAFT gpt-5.6-luna (0,86 AIU) → juiz CHECK (0,22 AIU) carimbado REJECTED → ESCALATE gpt-5.6-sol (5,25 AIU), com as barras da tarefa somando 5,5 AIU.Assistir em 7:40 - 9
Leia um plano CRITIQUE: pague um segundo modelo para revisar
Na migração do endpoint de cobrança — alto raio de impacto — o router escolheu CRITIQUE: o claude-opus-5 rascunhou (47,16 AIU), o gpt-5.6-sol auditou o rascunho por 0,60 e carimbou SENT BACK, e então o claude-opus-5 reescreveu uma vez por 15,86 até a suíte passar. Critique é o padrão caro — aqui 60,7 AIU, mais que os 39,9 do Opus 5 sozinho — e é o que o router reserva para trabalho em que um merge errado custa mais que a revisão.
A cadeia CRITIQUE na tarefa de migração do endpoint: DRAFT claude-opus-5 → REVIEW gpt-5.6-sol (SENT BACK) → REVISE claude-opus-5, totalizando 60,7 AIU contra o Opus 5 sozinho com 39,9 e o Fable 5.1 sozinho com 64,6.Assistir em 8:20
Passo 4 — Max, cobrança e saídas limpas
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Troque para o HydraFusion Max em tarefas exigentes
O changelog de 2026-10-14 adicionou uma segunda entrada ao seletor: HydraFusion Max. O HydraFusion padrão rascunha com esforço de raciocínio médio e revisa com alto, posicionado para trabalho substancial bem delimitado — correções de bugs complexas, mudanças multi-arquivo. O Max adiciona esforço de raciocínio extra-alto e é ajustado para capacidade de fronteira nas tarefas mais exigentes. Escolhe-se na mesma lista do /model; todo o resto do fluxo é idêntico.
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Audite a conta com /usage
HydraFusion cobra por modelo, na tarifa padrão desse modelo — sem cobrança separada do HydraFusion, e o desconto de seleção automática (Auto) não se aplica. Rode /usage na CLI para ver os créditos de IA por modelo. Na execução gravada de quatro tarefas, os totais foram 84,8 AIU do HydraFusion contra 146,5 do Opus 5 sozinho e 159,0 do Fable 5.1 sozinho — 42% e 47% mais barato —, mas só a tarefa carregada de critique custou 63,6; a mistura de rotas comanda a conta.
O slide "The bill at the bottom": AIU por tarefa para as quatro tarefas da demo e os totais — HydraFusion 84,8 contra o Opus 5 sozinho com 146,5 e o Fable 5.1 sozinho com 159,0, 42% e 47% mais barato.Assistir em 9:00 - 12
Revise os rascunhos descartados antes de commitar
Duas limitações do preview para incorporar aos seus hábitos. Primeira: se uma passada é descartada — um rascunho Cascade que o juiz reprova, uma passada Critique devolvida —, as mudanças que ela já fez no workspace não são desfeitas automaticamente, então faça um diff e revise antes de commitar. Segunda: HydraFusion não funciona com subagentes nem os inicia. Para prompts de rotina, o Auto puro segue como o padrão barato; os benchmarks oficiais alegam TerminalBench 2.1 com 67% menos custo mais 4,9 pontos de qualidade, DeepSWE 36% menos (−1,5 ponto) e CheckpointBench 65% menos (−0,1 ponto) contra o Opus 5.
A tabela de benchmarks do passo a passo oficial: TerminalBench 2.1 com 67% menos custo e +4,9 pontos de qualidade contra o Opus 5, DeepSWE 36% menos, CheckpointBench 65% menos.Assistir em 10:25
HydraFusion vs HydraFusion Max
As duas entradas vivem no mesmo seletor de modelos e rodam o mesmo router — a diferença é o quanto cada passada pode pensar. O GitHub lançou a opção Max no changelog de 2026-10-14 ("HydraFusion updates and new Max option") junto com o pool de modelos atualizado (Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Luna), o esforço de raciocínio por etapa e a etapa de julgamento do Cascade.
- 1O HydraFusion padrão é o modo equilibrado: rascunhos rodam com esforço de raciocínio médio e revisões com alto, posicionado para tarefas substanciais bem delimitadas como correções de bugs complexas e mudanças multi-arquivo.
- 2HydraFusion Max adiciona esforço de raciocínio extra-alto — a documentação o descreve como "tuned for frontier capability on more demanding tasks", para o raciocínio mais profundo e a análise mais minuciosa.
- 3Os dois são escolhidos no mesmo seletor (HydraFusion e HydraFusion Max, ambos rotulados Research Preview), e você pode alternar entre eles por sessão com /model.
- 4O Max multiplica a queima de tokens: execução multi-passada mais esforço extra-alto por passada consome créditos de IA visivelmente mais rápido que o padrão — e cada passada continua sendo cobrada na tarifa padrão do seu modelo.
- 5Nenhuma das duas entradas tem SLA, as duas podem mudar durante o preview, e nenhuma funciona com subagentes — o Max é um botão de capacidade, não um nível de estabilidade.
- 6Divisão prática: deixe o HydraFusion padrão para o trabalho multi-arquivo do dia a dia, reserve o Max para a tarefa que você daria ao modelo sozinho mais caro, e use o Auto puro para prompts de rotina em que nem o router compensa o prêmio.
O deep dive gravado é anterior ao Max, então os números dele — 84,8 AIU em quatro tarefas, 42–47% abaixo dos modelos sozinhos — medem só o HydraFusion padrão. Trate-os como o piso da rota Single: tarefas carregadas de critique no Max vão ficar mais altas.