Copilot Fusion te permite dejar de elegir modelo en GitHub Copilot: eliges un nivel de esfuerzo —Standard, High o Max— y Copilot decide qué modelos usar en cada tarea. Está disponible de forma general desde el 28 de octubre de 2026, en todos los planes de Copilot, en VS Code, la app de GitHub Copilot, Copilot CLI y los IDE de JetBrains.
Nota: los datos de precio de este artículo, incluido un descuento que termina el 30 de noviembre de 2026, reflejan la documentación de GitHub al momento de publicar.
¿Qué es Copilot Fusion?
Copilot Fusion es un enrutador y orquestador de modelos que se ejecuta en tiempo real y ocupa el lugar que antes tenía un modelo en el selector de modelos (model picker). Al elegirlo no seleccionas un modelo: seleccionas un sistema que decide, en cada solicitud, tres cosas: qué patrón de ejecución usar, cuánto esfuerzo de razonamiento invertir y qué modelos ejecutar. También tiene en cuenta el estado y la disponibilidad del sistema en ese momento.
GitHub lo presenta como la unión de dos piezas que ya existían: la orquestación multimodelo del research preview Project HydraFusion y la selección automática de modelos de Copilot (el modo auto).
¿Qué es GitHub Copilot y dónde encaja Fusion?
GitHub Copilot es el asistente de programación con IA de GitHub: completa código, responde en el chat y ejecuta tareas como agente dentro de tu editor, la terminal o su propia app. Hasta ahora, cada conversación corría sobre un modelo que tú elegías en el selector. Fusion es una opción más en ese mismo selector, pero en lugar de un modelo fijo te da un sistema que elige por ti.
¿Cómo decide Fusion qué modelos usar?
Para cada prompt elige uno de tres flujos de trabajo:
- Single: un solo modelo resuelve la tarea directamente.
- Cascade: un modelo eficiente redacta una solución y un juez la acepta o la escala a un modelo más potente.
- Critique: un modelo redacta, varios modelos critican el borrador en paralelo y el modelo original lo revisa con todas las observaciones.
El patrón se elige prompt por prompt, así que una misma sesión puede combinar los tres. Solo ves la respuesta final. Cascade y Critique tardan más, porque hacen llamadas adicionales a modelos.
¿Standard, High o Max? Cuál elegir en Copilot Fusion
| Nivel de esfuerzo | Para qué sirve | Cómo se comporta |
|---|---|---|
| Standard | Programación del día a día | Equilibra costo, calidad y latencia; elige un modelo por tarea |
| High | Tareas grandes pero bien acotadas | Orquestación equilibrada con un ahorro moderado de tokens |
| Max | El razonamiento y el análisis más profundos | Capacidad de frontera, sin perder de vista la eficiencia en tokens |
Una regla práctica que se desprende de la documentación: empieza en Standard, sube a High cuando la tarea sea grande pero esté claramente definida, y reserva Max para los problemas donde una respuesta equivocada cuesta más que los créditos adicionales.
Existe además un cuarto nivel, Fusion Fast, que no puedes seleccionar: solo funciona en el chat en línea (inline chat) de VS Code.
¿Cómo se activa Copilot Fusion?
Actualiza tu cliente, abre el selector de modelos, elige Copilot Fusion y selecciona un nivel de esfuerzo. Ese es todo el procedimiento que documenta GitHub: no hay un flag ni una clave de configuración aparte para usuarios individuales.
Funciona en:
- Visual Studio Code
- La app de GitHub Copilot
- GitHub Copilot CLI
- IDE de JetBrains
GitHub dice que llegarán más clientes, sin nombrarlos ni dar fechas. Si ninguno de los modelos que usa Fusion está disponible para ti, Fusion simplemente no aparece en el selector.
¿Copilot Fusion es gratis? Cuánto cuesta en GitHub Copilot
Fusion no tiene un cargo propio, pero tampoco es gratis: GitHub te cobra cada modelo que Fusion use, a la tarifa estándar de ese modelo. La función está disponible en todos los planes de Copilot.
Eso tiene una consecuencia práctica: High y Max pueden llamar a más modelos por tarea, así que la misma tarea puede consumir más créditos de IA (AI credits) que en Standard. Fusion intenta mantener la conversación principal en un solo modelo cuando puede, para aprovechar los tokens en caché.
Hasta el 30 de noviembre de 2026, los planes de pago de Copilot tienen un descuento del 30 por ciento en el costo de los modelos cuando usan Fusion.
Al momento de publicar esta nota, la documentación de GitHub no nombraba los modelos que forman parte del pool de Fusion, no explicaba cómo interactúa Fusion con las solicitudes premium (premium requests) y no detallaba qué niveles de esfuerzo incluye cada plan.
¿Vale la pena Fusion Max?
GitHub informa que Fusion Max obtuvo 60 puntos en el Artificial Analysis Coding Agent Index, a dos puntos de Claude Code con Opus 5.5 Max, con aproximadamente la mitad del costo promedio de API por tarea, cerca de la mitad de los tokens y alrededor de un 40 por ciento menos de tiempo por tarea. GitHub no publicó la metodología ni la fecha de la prueba junto con la cifra, así que tómala como un dato del propio fabricante hasta que lo midas en tu código.
¿Qué pasó con HydraFusion?
HydraFusion ahora es Fusion. Si durante el research preview tenías activado auto, HydraFusion o HydraFusion Max, tu selección pasa automáticamente al nivel de esfuerzo equivalente de Fusion; no tienes que hacer nada.
Si seguiste nuestra guía anterior, Cómo usar HydraFusion en GitHub Copilot CLI, los conceptos siguen valiendo: lo que cambió es el nombre y la entrada en el selector.
¿Copilot Fusion funciona con modelos locales?
Sí, en public preview y solo en el nivel Standard. Hay dos modelos locales compatibles:
- MAI Code 1.1 Flash: solo Windows; se instala desde Copilot CLI, la app de Copilot o VS Code.
- Qwen3.8 Flash Next: se instala con un proveedor como Ollama; en Copilot CLI aparece como
qwen3.8-flash-next-local. Funciona en Windows, macOS y Linux.
Para que Fusion pueda enrutar hacia ellos:
- App de Copilot: activa Local model auto routing en la sección Experimental de la configuración.
- Copilot CLI: inícialo con
--experimental, o ejecuta/experimental ondentro de una sesión interactiva.
¿Cómo controla Copilot Fusion un administrador?
Fusion solo usa los modelos que ya permiten las políticas de tu enterprise y tu organización. Los administradores de enterprise pueden ver de qué modelos elige Fusion, definir la política de cada modelo para Fusion por separado y desactivar un modelo solo para Fusion sin quitárselo a todo el mundo. Las políticas de residencia de datos, de FedRAMP y de modelos en evaluación también reducen el pool de Fusion.
Para que Fusion sea el modelo por defecto, la configuración administrada de enterprise (copilot/managed-settings.json en el repositorio .github-private de la enterprise) usa dos claves: model con el valor "fusion", y fusionTier, que define el nivel de esfuerzo por defecto. Los valores aceptados son "standard", "high", "max" y "unmanaged"; cualquier valor distinto de "unmanaged" bloquea el nivel frente a cambios del usuario o del repositorio. Este es el ejemplo de GitHub, que permite a los equipos de la enterprise cambiar el valor por defecto:
{
"model": "fusion",
"fusionTier": { "overridable": "standard" }
}
fusionTier requiere Copilot CLI 1.0.104-3, VS Code 1.144.0 o la app de GitHub Copilot 1.1.33-4, o versiones posteriores.
¿Qué debes tener en cuenta antes de usar Copilot Fusion?
- Un borrador descartado puede dejar cambios. Si Fusion descarta un borrador que ya había editado archivos de tu workspace, esas ediciones no se deshacen solas. Revisa el diff antes de hacer commit; si quieres aislar esos cambios, el sandbox local de GitHub Copilot es una buena capa adicional.
- Sin subagentes. Fusion no inicia subagentes.
- La ventana de contexto es la más pequeña del pool. Fusion no tiene ventana propia: cada paso corre dentro de los límites del modelo que lo ejecuta, y la ventana que se muestra es un valor conservador basado en el límite más pequeño entre sus modelos.
- Va a seguir cambiando. GitHub advierte que los patrones de ejecución y el pool de modelos pueden cambiar con el tiempo.
¿Y tú? ¿Qué tarea concreta le darías primero a Fusion Max para ver si le gana a tu modelo de siempre?
- Standard
- High
- Max
- Prefiero seguir eligiendo el modelo yo mismo (cuéntanos cuál)
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