马上2026年了,copilot还能用吗?

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马上2026年了,copilot还能用吗?

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Hi,你好,我是Carl,一个本科进大厂做了2年+AI研发后,裸辞的AI创业者。

马上2026年了,Cursor、Windsurf、Google AI Studio、Claude Code等等平台早已被大多数开发者用来替代Copilot,成为新的 vibe coding平台的选择。

这时候,为什么我每个月还要准时给copilot充10美金?

不是因为我有钱,也不是因为我有情怀,也不是因为copilot特别优秀。事实上cursor和Goole AI Studio、cc之类的原生平台对模型产出的效果会更好。

主要是因为我算了一笔账。在处理复杂任务时,Copilot 的“按次计费”逻辑,可以非常有效的帮我避免token费失控的风险。

一个典型场景:重构大型的古董项目

深夜12点,看着手头2年前的屎山项目,面对feature不断增多,规模不断扩大,旧的架构已经满足不了现在的业务需求。

你想把整个模块重写,但这涉及几十个文件、几万行代码的上下文依赖。

这时候,如果你打开那些按 Token 计费的顶级模型 API(比如 gpt5.1-codex-max 或者 claude opus 4.5),你的手是会抖的。

为什么?因为你知道,这一波 Context 扔进去,还没开始改,可能一两刀就没了。

如果它第一次给出的方案你不满意,你让它“再优化一下”,或者你prompt写的不满意你又开一次对话,又是一两刀。

这种“Token 焦虑”,会让你不敢试错,不敢深究,最后草草了事。

但在 Copilot 里,这只是最多会被拆分成2-3次的对话。

而每月10美金的订阅费包含了300次高级模型的调用。

即使超出了,额外给一次对话补的费用,也只有4美分。

算一笔账:为什么“按次计费”是复杂任务的救星

让我们把这笔账算得再清楚一点。

在今天,虽然模型能力一代比一代强,但高性能模型的 Token 价格依然不便宜。

以两大顶流模型为例:

  • Claude Opus 4.5:输入价格约为 $15.00 / 1M tokens

  • GPT-5.1-Codex-Max:输入价格更是高达 $20.00 / 1M tokens

假设你要重构一个中型模块,或者让 AI 帮你搜索并整合最新的技术方案:

  1. 上下文加载:你需要把相关的代码文件、文档、甚至报错日志都喂给它。这一口气,轻松突破 100k tokens

  2. 推理与输出:它需要思考,需要搜索网页,需要生成代码。

这一套下来,单次交互的成本是多少?

如果用 Claude Opus 4.5:

100,000 tokens * (15.00/1,000,000)=15.00 / 1,000,000) = 1.50

如果用 GPT-5.1-Codex-Max:

100,000 tokens * (20.00/1,000,000)=20.00 / 1,000,000) = 2.00

没错,一次 复杂的重构或深度搜索,成本就是 1.5 到 2 美金(约合人民币 10-14 元)。

这还只是一次!如果你需要它修改 5 次呢?那就是 50 块钱。

而 GitHub Copilot 的个人版订阅是多少?

$10 / 月。

这意味着,你只要每个月做 7 次 这样的大型复杂任务,你的订阅费就回本了。剩下的两百多次调用,全都是纯赚的。

这就是为什么我说 Copilot 对复杂任务非常友好。

在 API 模式下,你是按克称重的米其林食客,每一口都在算钱;

在 Copilot 模式下,你是自助餐厅的常客,无论后台为了你的这个请求跑了多少搜索、读了多少代码,对你来说,成本都是恒定的。

功能实测:该有的都有,除了……

当然,光便宜没用,还得活儿好。

其实当下Copilot 的功能已经完全跟上了主流节奏。大模型的Agent模式、Plan模式在copilot也得到了很好的支持。它也早已不再是那个只能做代码补全和聊天框对话的早期agent了。

它擅长什么?

  • 复杂逻辑重构:得益于“按次计费”的底气,我可以毫无顾忌地把整个文件夹丢给它,让它帮我理清依赖关系。

  • 资料整合与搜索:现在的 Copilot 已经集成了强大的 Web Search。当我需要调研一个新的技术栈时,它可以在后台帮我翻阅几十个网页,然后总结出最佳实践。这个过程如果走 API,Token 消耗是惊人的,但在 Copilot 里,依然是两三次调用就能cover的事情。

它不擅长什么?

UI 与 交互设计。

如果你让 Copilot 帮你“画一个好看的登陆页面”,或者“优化一下这个动画效果”,它给出的代码往往还是那种“工程师审美”——能用,但丑。

就像我上一篇博客里,同样的提示词,Google AI Studio中的gemini3和copilot中的gemini3,产出的设计观感相差巨大。

所以,我的结论是:Copilot 是极好的coder和资料整理者,但它大概率不是一个让你满意的“设计师”。

结语:给读者的 3 个落地建议

综上所述,即使在即将迈入2026年的当下, Copilot依然是我开发工具箱里的核心成员。

我会用Youmind + Canva做设计,用Google AI Studio做一些完整开发的全栈项目,但做了大量脏活累活和幕后的coding工作的Copilot也不该被忘记。

我是Carl,我们下期再见。