GitHub, Copilot Fusion 출시 AI 모델 선택·조율 자동화

GitHub가 코딩 작업에 쓸 AI 모델의 선택과 조율을 대신해 주는 'GitHub Copilot Fusion'을 정식 출시했습니다. 회사는 샌프란시스코에서 열린 개발자 행사 GitHub Universe에서 이 제품을 공개했습니다.

Copilot Fusion은 Project HydraFusion의 런타임 모델 오케스트레이션 기술과 Copilot Auto Model Selection을 결합했습니다. 추론, 코드 생성, 디버깅, 도구 사용 등의 작업에서 시스템이 요구 사항을 분석해 모델을 고릅니다. GitHub에 따르면 워크플로 중간에 모델을 바꾸는 것도 가능합니다.

조율 방식과 관리 기능

모델을 고른 뒤에는 단일 모델이 전부 처리하거나, 품질 검사가 응답을 평가해 수용 또는 상위 모델로 넘기는 '캐스케이딩' 방식, 한 모델이 다른 모델의 결과물을 검토하는 '크리틱' 방식으로 진행합니다. 개발자는 노력 수준만 고릅니다. 일상적인 코딩에는 Standard, 어려운 과제와 깊은 추론에는 High, 가장 복잡한 작업에는 Max를 쓰면 됩니다.

기업 관리자는 Fusion이 선택할 수 있는 모델을 제한할 수 있습니다. 팀 전체에서는 유지하면서 Fusion에서만 특정 모델을 끌 수도 있습니다. 모델별 정책을 따로 정하고, Fusion을 Copilot 사용자의 기본값으로 할지도 설정할 수 있습니다.

벤치마크 결과

GitHub는 2026년 9월 Project HydraFusion을 리서치 프리뷰로 내놓은 뒤 성능이 개선됐다고 밝혔습니다. Artificial Analysis Coding Agent Index에서 Fusion Max는 60점으로, Opus 5.5 Max를 쓴 Claude Code와 2점 이내 차이였습니다. 작업당 평균 API 비용과 토큰 사용량은 약 절반, 소요 시간은 약 40% 짧았다고 회사는 설명합니다.

AT&T의 수석 소프트웨어 엔지니어 Hari Pokhrel은 과거에는 복잡한 작업을 위해 고성능 모델을 고른 뒤 일상 작업에서 되돌리는 것을 잊곤 했다고 말했습니다. 그는 Fusion Standard가 토큰 효율을 높이고 불필요한 지출을 줄였다고 평가했습니다.

GitHub는 같은 행사에서 GitHub Copilot app, Copilot Projects, Copilot Automations도 선보였습니다. 모델 선택을 시스템에 맡기는 흐름은 확산 중입니다. Ramp는 오픈소스 코딩 에이전트 Open SWE에 이를 도입했고, Replit은 여름에 'intelligent model routing'을 모든 계정의 기본값으로 삼았습니다.