Copilot Chat 與 Agent 依「實際消耗的 Token」扣除 AI Credits，1 點 = US$0.01。每次提問的費用由三種 Token 組成：

點數 = ( 輸入 Token × 輸入單價 + 快取輸入 Token × 快取單價 + 輸出 Token × 輸出單價 ) ÷ 1,000,000 ÷ 0.01

單價是「每 100 萬 Token 的美元價」，每個模型都不同；已命中快取的輸入單價最低，輸出單價最高。

範例：一次簡單問答（輸入 2,000 Token、輸出 500 Token、無快取）

以 Business 內含的 1,900 點計算，用 Claude Sonnet 5.5 做這類簡單問答，約可問 2,100 次。實際 Token 數會隨上下文長度而變，建議用單次提問費用計算機代入自己的情境估算；各模型單價請以 GitHub 官方 Models and pricing為準。

這是我們客戶最關心的問題之一。依 2026 年新制，明確區分如下：

實務上，以程式碼補全為主要需求的開發者日常幾乎不受 Credits 限制影響。我們建議在 Pilot 階段同步記錄各功能的實際用量，作為正式採購的預算依據。

差很多。以上一題的簡單問答為例，GPT-5 mini 只要 0.15 點，Claude Opus 5 要 2.25 點，相差約 15 倍。模型越高階，單價通常越高。

建議的選擇方式：

• 日常問答、解釋程式碼、產生小段範例：選輕量快速的模型（如 GPT-5 mini、Gemini Flash 系列）
• 跨檔案重構、複雜除錯、Agent 多步驟任務：再切換到高階模型，品質通常較穩定
• 不確定時，先用輕量模型試，結果不夠好再換，通常比一開始就用最貴的模型划算

可在單次提問費用計算機切換模型，直接比較同一個提問在各模型的費用。

是的。Chat 每次回答時，通常會把先前的對話內容與附上的檔案一併送給模型，這些都算「輸入 Token」。同一個對話聊得越久、附的檔案越多，每一次提問的輸入量就越大。

• 已被快取的輸入單價較低（多數模型約為一般輸入單價的十分之一或更低），重複使用同一份上下文時會比較省，但仍會計費
• 換新主題就開新對話，不要在同一個很長的對話裡繼續問無關的問題
• 只附上真正需要的檔案或選取範圍，不要整個專案都丟進去

Agent 模式會自己規劃步驟，過程中可能多次呼叫模型：讀取檔案、修改程式、執行指令、檢查結果、再修正。每一次呼叫都會帶著累積的上下文，因此一個任務的消耗，常遠高於一次簡單問答。

示意：一個「完整 Agent 任務」若累計輸入 30 萬 Token（其中 20 萬命中快取）、輸出 2 萬 Token，使用 Claude Sonnet 5.5 約消耗 44 點，約佔 Business 內含額度的 2.3%；換成 Gemini 3.8 Flash 約 16.5 點。實際用量因任務而異。

建議把任務描述寫清楚、範圍限縮（指定檔案與預期結果），避免 Agent 反覆摸索；簡單的修改直接用 Chat 或程式碼補全就好。

• 使用者本人：在編輯器內可看到目前 Session 消耗的 Token 與額度比例（支出儀表板）
• 管理員：GitHub 計費儀表板可依 Organization、Cost Center 與使用者查看消耗，並可匯出用量報表

建議在剛導入的前一兩個月，先觀察實際用量，再決定預算與是否要設定每人上限。

依序是：

1. 先用個人的內含額度（Business 1,900 點、Enterprise 3,900 點／月）
2. 不足時，由組織內的共享額度池補上（其他人沒用完的額度可被重度使用者使用）
3. 共享池也用完，則視管理員設定的額外預算決定：有預算就繼續計費，沒有或觸及上限就停止

停止後，需要消耗 Token 的功能（Chat、Agent）會暫停，程式碼補全與 Next Edit Suggestions 不受影響。如果管理員設有「每人預算」，個人觸及上限時，即使全機構還有額度也會被擋下。

遇到無法使用時，請先聯絡管理員確認是額度用完還是被政策限制。

• 簡單問題用輕量模型，複雜任務才換高階模型
• 換主題就開新對話，避免長對話不斷重複送出舊內容
• 只附必要的檔案，說明要具體，一次問清楚比來回追問省
• 能用補全就不用 Chat：補全完全免費
• Agent 任務先寫清楚範圍與驗收條件，再交給它執行

管理員也可以在政策中限制可用的模型、設定每人預算，從制度面避免單一帳號暴衝。

不建議直接採用，請當成「很快的草稿」。建議做法：

• 像審查同事的程式碼一樣檢視：邏輯、邊界條件、錯誤處理
• 一定要執行與測試，必要時請 Copilot 一起產生測試案例
• 留意套件版本與 API 是否存在、是否符合團隊規範
• 管理員建議啟用「Public code filter」，降低與開源程式碼高度相似的風險
• 不要把密碼、金鑰、個資等機密貼進對話，即使企業版承諾不拿來訓練模型，也應遵守機構的資料分級規範

常見原因有三種：

• 管理員的政策限制：機構可指定允許使用的模型，未開放的不會出現
• 方案或版本不同：不同方案可使用的模型不完全相同，新模型通常也會逐步開放
• 編輯器版本太舊：請更新 Copilot 擴充套件與 IDE 後重新登入

如果是前兩種，請向機構的 GitHub 管理員提出需求，說明要使用的模型與用途。

Copilot 支援超過 70 種程式語言，我們的客戶涵蓋各種技術棧都反映相容性良好。主要語言涵蓋：

• 通用語言：Python、JavaScript、TypeScript、Java、C/C++、C#、Go、Ruby、Rust
• 學術/資料科學語言：R、MATLAB Script、Julia
• 網頁/標記語言：HTML、CSS、SQL、YAML、JSON

支援的 IDE 包括：

• Visual Studio Code（功能最完整，我們強烈推薦作為主要環境）
• Visual Studio 2022
• JetBrains 系列（IntelliJ IDEA、PyCharm、CLion、WebStorm 等）
• Neovim、Emacs（基本支援）
• GitHub.com 網頁介面（Copilot Enterprise 限定）
• JupyterLab / Jupyter Notebook（部分功能）

建議採購前先盤點貴機構主要使用的 IDE，我們可協助進行相容性評估，並在試用期安排實測。

GitHub Enterprise / Copilot 屬於「雲端軟體服務（SaaS）訂閱」。我們長峰資訊在輔導機構採購時，通常會協助確認以下三個關鍵點：

• 依採購金額判斷適用程序（小額核銷、詢價或公開招標），我們可協助提供符合格式的報價文件，配合貴機構採購作業
• 確認是否有既有的「資訊軟體框架採購契約」可直接引用——若有，我們可協助確認 GitHub 服務是否在框架範圍內，節省招標時間
• 我們提供完整的採購文件組合：報價單、合約書、中文說明書、統一發票，確保符合機構財務規定

私立企業或大學通常以三家比價或簽呈核准辦理，我們也可配合提供比價所需的技術規格說明。歡迎提前聯繫我們，確認最適合的採購路徑。

這是我們客戶最常問的問題之一。技術上兩者皆可，但我們強烈建議集中採購，原因如下：

• 分散採購的缺點：各單位各自建立 GitHub Organization，AI Credits 無法跨部門共用，管理複雜，長期易造成預算浪費，也難以統一稽核
• 集中採購的優勢：機構建立統一的 GitHub Enterprise Account，下設多個 Organization 對應各部門，Credits 全機構共用、IT 可統一訂定政策，總持有成本（TCO）顯著降低

我們會協助貴機構規劃合理的 Enterprise Account 架構，包含各部門 Organization 的劃分建議與預算分攤方式，讓集中採購在行政上也同樣順暢。

完全可以。GitHub Enterprise 支援期中增購（Mid-term Add-on），增購流程由我們協助處理：

• 增購席次依合約剩餘月數按比例計費（Pro-rata），不須等到年約到期，我們會提供精確的補差額計算
• 年約到期後，以新的總人數重新計算年費
• 我們會在合約中預先約定「增購單價保證條款」，鎖定未來增購時的每席單價，保護貴機構的預算規劃不受漲價影響

這是我們在協助客戶選型時最常討論的問題。以下是我們整理的快速判斷框架：

我們建議採混用策略，針對不同角色彈性分配方案，在功能與成本間取得最佳平衡。長峰資訊可協助盤點各部門需求、試算最優方案組合，歡迎預約我們的選型諮詢。

這是 2026 年最重要的計費變革，我們建議客戶依以下公式先做初步估算：

年度基本授權費 = 席次數 × 月費 × 12
Copilot Business ：$19/人/月 × 12 = $228/人/年（含 1,900 credits/月/人）
Copilot Enterprise：$39/人/月 × 12 = $468/人/年（含 3,900 credits/月/人）
AI Credits 超用費 = 超出 Credits 數 × $0.01 USD

長峰資訊的預算規劃建議：

• 我們建議先透過 Pilot 試用取得真實用量數據，再由我們協助推估年度超用風險，避免預算高估或低估
• Enterprise Account 的 AI Credits 為全機構共用 Pool，高低用量成員可互補，不必按最壞情境逐人編列——我們會協助規劃合理的共用額度分配策略
• 我們會在合約中協助設定 Spending Limit（消費上限），確保超用費用不超出貴機構預算

GitHub Enterprise 內建完整的預算管控工具，我們在導入初期會協助 IT 管理員完成以下設定：

• 即時用量儀表板：管理後台可查看各部門（Organization）、各用戶的 Credits 消耗狀況，我們會示範如何操作並解讀數據
• 用量警示通知：設定達到用量 80%（或貴機構自訂比例）時自動發送 Email 通知管理員
• Spending Limit 設定：超過上限後自動停止消費型用量，這是我們建議所有機構客戶在上線第一天就完成的設定
• 模型使用限制：可透過 Policy 限制用戶只能存取特定模型，避免高耗用的前沿模型被過度使用

建議貴機構 IT 管理員每月定期檢視用量報表，我們也可協助解讀異常用量、提出調整建議。

替該人員建立一筆個人預算，金額設為 US$19（1,900 點 × US$0.01；Copilot Enterprise 的 3,900 點則填 US$39）。

1. Enterprise 擁有者或計費管理員進入 Billing & Licensing → Budgets and alerts → New budget
2. Budget type 選 AI credits budget，按 Next: Configure budget
3. Budget scope 選 Users → Individual user，用 Select user 選出對方的帳號（選 Universal 則套用到所有有授權的人）
4. 金額填 19（美元），Stop usage 預設已勾選，選好到期方式（長期限制選 Never expires）後按 Create budget

個人預算一定是硬性停止，且同時計入共享額度池與額外付費用量，所以該人員用到上限就會被擋下，程式碼補全不扣點、不受影響。

完整步驟與其他情境（限制整個部門、少數人放寬）請看一步一步設定教學。

這是我們所有客戶必問的問題，答案讓人放心：

• Copilot Business / Enterprise：預設不會將任何用戶輸入的程式碼或 Prompt 用於訓練 AI 模型，這是原廠的正式承諾
• 相關設定可在 Enterprise Policy 後台確認並鎖定「Training data opt-out」，我們在導入時會協助貴機構完成此設定
• 我們在採購合約中均要求附加「資料處理協議（DPA）」，以書面約定 GitHub 對機構資料的使用限制與保留期限，作為資安稽核的依據

如貴機構的資安稽核需要進一步的書面保證，我們可協助取得原廠的相關聲明文件。

任何 AI 工具都有其使用風險，以下是我們建議客戶優先評估的主要風險與對應措施：

我們建議在正式導入前，由長峰資訊的技術顧問與貴機構資訊安全單位共同制定「Copilot 使用政策」，明確規範哪些類型的程式碼或資訊不得輸入 Copilot。

GitHub Enterprise Cloud 持有多項主要國際認證，足以應對絕大多數機構的資安稽核要求：

• ISO 27001（資訊安全管理）
• ISO 27017 / ISO 27018（雲端服務安全）
• SOC 2 Type II（安全性、可用性、機密性）
• CSA STAR Level 2（雲端安全聯盟）
• GDPR 合規（歐盟個資保護，對跨國機構適用）

如需提交資安評估或主管機關申報，我們可代為向原廠取得最新版「安全合規報告（Compliance Report）」與「信任中心（Trust Center）」文件，通常可在 5 個工作日內取得。

透過 SCIM 自動化佈建可實現即時帳號生命週期管理，這也是我們在導入時必做的設定之一：

• 整合貴機構既有的 Active Directory（AD）或 Entra ID 目錄服務
• 當 HR/IT 在 AD 停用帳號時，SCIM 自動連動：撤銷 GitHub 組織成員資格 → 停用 Copilot 授權 → 終止所有進行中的 Session，整個流程數分鐘內完成
• 無需 IT 人員手動操作，大幅降低人為疏忽風險
• 我們建議每季執行一次「孤立帳號稽核」，確認 GitHub 成員名單與 AD 目錄一致，長峰資訊可提供稽核流程指引

完全可以，而且這是我們協助最多客戶完成的整合項目之一。Entra ID 是 GitHub 官方優先支援的 IdP，設定流程如下：

1. 在 Entra ID 的 App Gallery 搜尋並新增「GitHub Enterprise Cloud」應用程式
2. 設定 SAML 2.0 參數（Entity ID、ACS URL 等）
3. 在 GitHub Enterprise 後台貼入 Entra ID 的 SAML Metadata 並啟用 SSO
4. 執行測試登入，確認流程正常
5. 設定 SCIM 自動佈建：填入 GitHub SCIM Endpoint 與 Bearer Token
6. 在 Entra ID 指派安全群組至 GitHub Organization，成員自動同步

有 Entra ID 管理經驗的 IT 人員通常 1～2 個工作天可完成基本設定。若貴機構 IT 資源有限，我們的技術顧問可提供遠端協助。此外，我們也支援 Okta、OneLogin、PingFederate 及任何符合 SAML 2.0 標準的 IdP。

透過 SCIM 的群組映射功能可完整對應，這是我們在多部門機構導入時的標準作法：

• 在 IdP（如 Entra ID）建立對應各部門的安全群組（Security Group）
• 透過 SCIM 設定，將各群組分別映射至對應的 GitHub Organization
• 成員加入 IdP 群組 → 自動成為對應 GitHub Org 成員並取得 Copilot 授權
• 成員從群組移除 → 自動撤銷 GitHub Org 成員資格

此架構對應機構「總部/Enterprise → 部門/Organization → 專案/Repository」的三層管理邏輯，IT 不再需要逐一手動管理。我們可協助規劃群組命名規則與映射結構。

EMU 是由機構 IT 完全掌控帳號的模式，員工沒有個人 GitHub 帳號，所有帳號由機構透過 IdP 統一建立與管控。在協助客戶選擇帳號模式時，我們通常這樣判斷：

我們建議在決定帳號模式前，先由長峰資訊協助進行需求訪談，評估貴機構用戶對開源貢獻的需求程度，再做最終決定。

我們在協助客戶規劃 Copilot 導入時，通常會針對以下政策進行初始設定並說明各選項的影響：

政策可設為 Enterprise 層級強制執行（各 Org 無法覆蓋），或開放給各 Org 管理員自行決定。長峰資訊可協助貴機構規劃最適合的政策框架。

用量數據是主管機關關心的效益佐證，也是我們在導入後定期協助客戶解讀的項目：

• Copilot Usage Dashboard：Enterprise 後台可查看各 Org / 個別用戶的程式碼建議採用率（Acceptance Rate）、Chat 使用次數、AI Credits 消耗明細
• Copilot Metrics API：可取得語言別、IDE 別、功能別的細緻分析數據，我們可協助串接至貴機構既有的報表平台
• Power BI / 自有 BI 工具整合：透過 GitHub REST API 將數據匯入，生成管理層報告

我們建議在正式導入後第 3 個月進行首次效益評估，主要指標包括：程式碼建議採用率（業界目標 >30%）、Chat 使用頻率、以及用戶滿意度問卷。長峰資訊可協助設計評估框架並解讀數據。

• 官方 SLA：月可用率 99.9%（相當於每月最多約 43.8 分鐘停機）
• 未達 SLA 時，GitHub 提供服務點數補償（Service Credits）：
  • 月可用率 99%～99.9%：補償當月費用的 10%
  • 月可用率低於 99%：補償當月費用的 25%
• 服務狀態可即時查閱：githubstatus.com

我們會在合約中協助確認補償申請程序、期限及計算方式。若發生服務中斷，長峰資訊也會主動協助貴機構準備補償申請文件，不須自行應對原廠。

當然可以，我們強烈建議在正式採購前先完成 POC。長峰資訊可協助申請以下試用途徑：

• Copilot 組織試用：透過我們可協助申請 30 天免費試用，席次數依需求決定
• GitHub Enterprise 試用：透過長峰資訊協調，通常可取得 30～60 天評估期
• 試用期間我們建議測試：SSO 整合、IDE 相容性驗證、程式碼建議品質、用量監控功能──長峰資訊可提供測試計畫範本
• 試用期結束後，資料完整保留，可無縫轉換為正式訂閱；若不採購，資料可依需求匯出

我們建議邀請 5～10 名不同角色的使用者參與 POC，長峰資訊可協助設計試用評估問卷，並彙整回饋作為採購決策的參考依據。

是的，我們提供客製化教育訓練。以下是我們標準建議的分層培訓計畫：

此外，我們也會引導使用者善用以下免費原廠資源作為自學補充：

• GitHub Skills（skills.github.com）：免費互動式學習，含 Copilot 專屬模組
• Microsoft Learn：含 GitHub Copilot Fundamentals 等認證學習路徑