GitHub Copilot Code-Review verbraucht ab 1. Juni 2026 Actions-Minuten
GitHub hat angekündigt, dass Copilot Code Review ab dem 1. Juni 2026 GitHub Actions Minuten verbrauchen wird. Dies gilt für alle kostenpflichtigen Copilot-Pläne: Pro, Pro+, Business und Enterprise. Reviews auf öffentlichen Repositories bleiben kostenlos.
Änderungen bei der Abrechnung
- Jeder Copilot Code Review wird unter dem neuen nutzungsbasierten Abrechnungsmodell als AI Credits abgerechnet.
- Zusätzlich verbrauchen Reviews auf privaten Repositories GitHub Actions Minuten aus Ihrem planmäßigen Kontingent. Überschreitungen werden zu den regulären GitHub Actions Preisen abgerechnet.
- Self-hosted und größere gehostete Runner werden zu unterschiedlichen Sätzen abgerechnet.
- Administratoren können Budgets festlegen, um die Ausgaben zu kontrollieren.
Was zu tun ist
- Überprüfen Sie die aktuelle Actions-Nutzung und Budgets in den Abrechnungseinstellungen.
- Überwachen Sie die Nutzung über Copilot-Nutzungsmetriken und Actions-Metriken.
- Teilen Sie dieses Update mit Abrechnungsadministratoren und Engineering-Leitern.
Bis zum 1. Juni 2026 beziehen Copilot Code Reviews nur aus Ihrem PRU (Premium Request Unit)-Kontingent und verbrauchen keine Actions-Minuten.
📖 Vollständige Quelle lesen: HN AI Agents
👀 Siehe auch
KV-Cache-Architektur-Evolution: Von GPT-2 bis Mamba
Eine Analyse der KV-Cache-Speicherkosten zeigt, dass GPT-2 300 KiB/Token verwendete, Llama 3 sie mit gruppierter Abfrage-Aufmerksamkeit auf 128 KiB/Token reduzierte und DeepSeek V3 mit latenter Multi-Head-Aufmerksamkeit 68,6 KiB/Token erreichte. Mamba/SSMs eliminieren den KV-Cache vollständig durch feste Hidden States.
Benutzer berichten, dass Sonnet 4.6 Opus 4.6 bei praktischen Programmieraufgaben übertrifft
Ein Entwickler, der Claude-AI-Modelle testete, stellte fest, dass Opus 4.6 überkomplizierte Lösungen mit Leistungslücken lieferte, während Sonnet 4.6 sorgfältigere, effizientere Korrekturen mit geringerem Token-Verbrauch erbrachte.
Altman und Amodei relativieren ihre Vorhersagen über den Job-Apokalypse durch KI vor den Börsengängen
OpenAIs Sam Altman und Anthropics Dario Amodei geben nun zu, dass sie mit ihren Prognosen zur KI-bedingten Vernichtung von Bürojobs falsch lagen, während beide Unternehmen Börsengänge im Wert von 1 Billion US-Dollar anstreben. Goldman-Sachs-CEO David Solomon sagt, er habe von Anfang an recht gehabt.
Metas MCI-Tool erfasst Mitarbeiterinteraktionen für KI-Training
Meta installiert eine Tracking-Software namens Model Capability Initiative (MCI) auf den Computern von US-Mitarbeitern, um Mausbewegungen, Tastenanschläge, Klicks und gelegentliche Bildschirmaufnahmen für das Training von KI-Modellen zu erfassen. Die Daten sollen die Fähigkeit der KI verbessern, menschliche Computerinteraktionen wie die Auswahl aus Dropdown-Menüs und die Verwendung von Tastenkombinationen nachzuahmen.