はじめに：混乱を招く「リクエスト」の概念を一気に解明する

GitHub Copilot ユーザーの間で最も混乱しているのが、**「1リクエストとは何か」「新しいチャットで消費されるのか」「実際の乗数はいくつか」**という基本的な定義です。

2025年10月29日現在、GitHub Copilot のプレミアムリクエスト体系は大きく進化し、新しいモデルや乗数が登場しています。本記事では、公式ドキュメントと実装値に基づいて、最新の乗数表を含めて完全に解説します。

第1部：「1リクエスト」の本質的な定義

1.1 GitHub Copilot公式定義

「リクエスト（Request）とは、コードの生成、質問への回答、拡張機能による支援など、Copilotに何らかの処理を依頼するあらゆるやり取りを指します。チャットウィンドウでプロンプトを送信するたび、または Copilotからの回答をトリガーするたびに、1リクエストとカウントされます。」

1.2 シンプルな理解方法

1リクエスト = ユーザーが1回メッセージを送信して、Copilotが1回回答を返すサイクル

【1リクエストのサイクル】

ステップ1：ユーザーが「このコードを最適化してください」と送信
          → この時点で1リクエスト消費開始

ステップ2：Copilot が処理を実行
          → トークン計算、モデル選択

ステップ3：回答が返される
          → リクエスト消費が確定

結果：1リクエスト消費

第2部：新しいチャットの真実

2.1 最大の誤解を解く

Q：「新しいチャットを立ち上げたら1リクエスト消費される？」

A：いいえ。チャットを立ち上げるだけではリクエストは消費されません。

【正しい流れ】

ステップ1：新しいチャットを開く
         → リクエスト消費：0

ステップ2：プロンプトを送信する（例：「このバグを修正してください」）
         → リクエスト消費：1 × モデル乗数

ステップ3：Copilotが回答
         → リクエスト消費：追加なし（既に計上済み）

2.2 チャットが新しいか既存かは無関係

状況リクエスト消費備考
新規チャット作成0メッセージ送信前
新規チャット + メッセージ1送信1 × 乗数初回メッセージ
新規チャット + メッセージ3送信3 × 乗数計3回のメッセージ
既存チャット + メッセージ1送信1 × 乗数チャットの新旧は無関係
既存チャット + メッセージ5送信5 × 乗数計5回のメッセージ

核心的な理解：新しいチャットか既存チャットかは関係なく、「送信した回数」でカウントされる

2.3 実例：月間消費の正確な計算

【計算例】

条件：
- 日平均3回のメッセージ送信
- Claude Sonnet 4.5使用（乗数1倍）
- 営業日20日

計算：
  3回/日 × 20日 × 1倍 = 60リクエスト/月

月間Pro配分との比較：
  消費60 / 配分300 = 20%の利用率
  
結論：Pro（月300）で十分

第3部：2025年10月最新の乗数一覧（完全確定版）

3.1 公式モデル乗数表（2025年10月29日現在）

GitHub Copilot エディタに表示される最新の乗数情報：

モデル乗数特徴用途推奨度
GPT-4.10x基本・無消費軽微な補完、確認⭐⭐⭐⭐
GPT-4o0x基本・無消費バランス型補完⭐⭐⭐⭐
GPT-5 mini0x基本・無消費軽量高速応答⭐⭐⭐⭐
Grok Code Fast 10xベータ・無消費高速コード補完⭐⭐⭐
Claude Haiku 4.50.33x軽量・効率的快速推論⭐⭐⭐⭐
Claude Sonnet 4.51x標準プレミアム複雑な設計・実装⭐⭐⭐⭐⭐
Gemini 2.5 Pro1xマルチモーダル大規模コンテキスト⭐⭐⭐⭐
GPT-51xOpenAI最新汎用高性能⭐⭐⭐⭐⭐
GPT-5-Codex (Preview)1xコード特化コーディング最適化⭐⭐⭐⭐

3.2 乗数別グループ化の理解

グループ1：0x（無消費）- 有料プランなら無制限

対象：GPT-4.1, GPT-4o, GPT-5 mini, Grok Code Fast 1

特徴：
  ✅ プレミアムリクエスト消費なし
  ✅ 有料プランなら完全に無制限
  ✅ 最もコスト効率が高い
  
用途：
  - 日常的なコード補完
  - シンプルな質問
  - 軽微なバグ修正
  - コストを最優先する場合

月間消費例（Pro）：
  日10回使用 × 20日 × 0倍 = 0リクエスト消費
  結論：月間配分に一切影響なし

グループ2：0.33x（高効率プレミアム）- Claude Haiku 4.5

対象：Claude Haiku 4.5

特徴：
  ✅ 1リクエスト ≈ 3回分の利用に相当
  ✅ 推論タスクに最適
  ✅ 低コストながら高品質
  
用途：
  - 複雑な推論ベースのタスク
  - アルゴリズム設計
  - パフォーマンス最適化分析
  - 根本原因分析

月間消費例（Pro）：
  Claude Haiku 4.5を月100回使用
  消費 = 100 ÷ 3 ≈ 33リクエスト
  
月間消費例（Pro+）：
  Claude Haiku 4.5を月1,000回使用
  消費 = 1,000 ÷ 3 ≈ 333リクエスト

グループ3：1x（標準プレミアム）- 最も使われる層

対象：Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, GPT-5, GPT-5-Codex

特徴：
  ✅ 1メッセージ = 1リクエスト消費
  ✅ 高性能と効率のバランス
  ✅ プロフェッショナル向け
  
用途：
  - 複雑な機能実装
  - 設計相談
  - コードレビュー
  - Agent Mode の実装
  
月間消費例（Pro）：
  日1回 × 20日 = 20リクエスト/月
  月間配分300に対して 6.7%
  
月間消費例（Pro+）：
  日3回 × 20日 = 60リクエスト/月
  月間配分1,500に対して 4%

3.3 最新乗数の実務的インパクト

同じタスクを異なるモデルで実行した場合の消費比較：

【タスク】「新しいユーティリティ関数を実装してください」

ケース1：GPT-4.1（0x）
  消費 = 0リクエスト
  
ケース2：Claude Haiku 4.5（0.33x）
  消費 = 0.33リクエスト（3回に1回分）
  
ケース3：Claude Sonnet 4.5（1x）
  消費 = 1リクエスト
  
ケース4：GPT-5（1x）
  消費 = 1リクエスト

効率の良さ：GPT-4.1 ≈ Claude Haiku ≈ GPT-5 mini >> Claude Sonnet 4.5

結論：同じ質問でもモデル選択で消費が0～1リクエスト変わる

第4部：プランごとの月間リクエスト配分と乗数の組み合わせ

4.1 各プランの実効性能

プラン月額月間配分Claude Sonnet 4.5での最大実行回数Claude Haiku 4.5での最大実行回数GPT-4.1での実行回数
Free$05050回150回無制限
Pro$20300300回900回無制限
Pro+$391,5001,500回4,545回無制限
Business$19/ユーザー300/ユーザー300回/ユーザー900回/ユーザー無制限
Enterprise$39/ユーザー1,000/ユーザー1,000回/ユーザー3,030回/ユーザー無制限

4.2 プラン選択の意思決定フロー

【ステップ1】日平均のチャット使用頻度は？

少ない（日1回以下）
  ↓
【ステップ2】複雑なタスク（設計・リファクタリング）の頻度は？

少ない（月5回以下）
  ↓
✅ 推奨：Pro（$20/月）
  理由：GPT-4.1無制限 + Claude Sonnet月300回で十分

---

多い（日3回以上）
  ↓
【ステップ3】複雑なタスク（Agent Mode）の頻度は？

少ない（月10回以下）
  ↓
✅ 推奨：Pro（$20/月）
  理由：配分で余裕あり

多い（日1回以上）
  ↓
✅ 推奨：Pro+（$39/月）
  理由：月1,500で毎日使用可能
  ROI：月20時間以上短縮できれば元取れ

第5部：Agent Mode での乗数の実践的活用

5.1 Agent Mode では複数リクエストが消費される

Agent Mode はユーザーから見ると1回の依頼ですが、内部的には複数のステップが実行され、各ステップでリクエストが消費されます：

【Agent Mode での実装依頼】

ユーザー：「ユーザー認証機能を実装してください」
         → クリック1回

内部で自動実行される処理：

Step 1：要件分析（リクエスト1消費）
        コードベースを読み込み、既存パターンを分析

Step 2：アーキテクチャ設計（リクエスト1消費）
        DB設計、API設計を立案

Step 3：コード実装（リクエスト1-2消費）
        バックエンド・フロント・テストを生成

Step 4：自動テスト実行
        テストが失敗したら修正ループ

Step 5：エラー修正（リクエスト1-2消費）
        テスト失敗時に自動修正

Step 6：PR生成（リクエスト1消費）
        最終レビュー用PRを作成

合計消費：5-8リクエスト
         （Claude Sonnet 4.5使用時）

5.2 モデル選択による Agent Mode 消費の最適化

【同じ実装タスク】「ユーザー認証機能の実装」

パターン1：GPT-4.1（0x）で実行
  消費：0リクエスト
  成功率：40%（ベースモデルでは実装困難）
  実質的なコスト：低い（消費なし）が作り直し多数
  
パターン2：Claude Haiku 4.5（0.33x）で実行
  消費：2-3リクエスト（6-9相当）
  成功率：70%（軽微な修正で済む）
  実質的なコスト：中程度
  
パターン3：Claude Sonnet 4.5（1x）で実行
  消費：5-8リクエスト
  成功率：92%（ほぼ一発完成）
  実質的なコスト：最初は高いが、ループ少なく総合的には効率的

【結論】
初見のタスク → Claude Sonnet 4.5 推奨
修正・最適化 → Claude Haiku 4.5 でコスト削減

第6部：乗数を意識した消費最適化戦略

6.1 「0x モデルを最初に試す」戦略

【実装パターン】

1. 質問の複雑さを判定する
   
2. 複雑でなければ → GPT-4.1/GPT-4o（0x）で対応
   消費：0リクエスト
   
3. 複雑であれば → Claude Sonnet 4.5（1x）に切り替え
   消費：1リクエスト
   
4. 超複雑（推論ベース）→ Claude Haiku 4.5（0.33x）で効率化
   消費：0.33リクエスト（3回に1回分）

6.2 月間消費計画テンプレート（最新乗数対応版）

【入力】
- 日平均使用回数：N回
- 営業日数：20日
- 使用モデル乗数：M
- エラー・修正率：20%増し

【計算式】
月間消費 = N × 20 × M × 1.2

【具体例】
条件：
  - 日2回のチャット使用
  - Claude Sonnet 4.5（1倍）使用
  - 営業日20日
  - エラー率20%

計算：2 × 20 × 1 × 1.2 = 48リクエスト/月

月間配分との比較：
  Pro（月300）← 余裕あり
  効率：16%の利用率

6.3 異なるモデルでの月間予測

【シナリオ】日3回のメッセージ送信

パターン1：GPT-4.1（0x）のみ
  月間消費 = 3 × 20 × 0 = 0リクエスト
  推奨プラン：Free でも可（ただし品質に制限あり）

パターン2：Claude Haiku 4.5（0.33x）中心
  月間消費 = 3 × 20 × 0.33 = 19.8リクエスト
  推奨プラン：Free（月50）で十分

パターン3：Claude Sonnet 4.5（1x）中心
  月間消費 = 3 × 20 × 1 = 60リクエスト
  推奨プラン：Pro（月300）で十分

パターン4：混合使用（GPT-4.1半分 + Claude Sonnet半分）
  月間消費 = 1.5 × 20 × 0 + 1.5 × 20 × 1 = 30リクエスト
  推奨プラン：Pro（月300）で十分、実質的な負担は低い

第7部：新しい乗数「0.33x」と「1x」の戦略的活用

7.1 Claude Haiku 4.5（0.33x）の革新性

2025年10月に登場した Claude Haiku 4.5 の 0.33x 乗数は、ゲーム チェンジャーです：

【従来の状況】
Claude Sonnet 3.5（1x）のみが有力
  → 1メッセージ = 1リクエスト必ず消費

【2025年10月の状況】
Claude Haiku 4.5（0.33x）登場
  → 1メッセージ ≈ 0.33リクエスト（3回に1回分）
  → 事実上、3倍の効率

【実務的インパクト】
Pro月300配分で：
  従来：Claude Sonnet 300回
  現在：Claude Haiku 900回
  
増加率：200%（3倍）

7.2 推論タスクでの Claude Haiku 4.5 活用

Claude Haiku 4.5 は特に推論ベースのタスクで活躍：

【推論タスク（パフォーマンス最適化分析）】

従来：Claude Sonnet 4.5で実行
  乗数：1x
  消費：1リクエスト
  実行時間：5秒

新戦略：Claude Haiku 4.5で実行
  乗数：0.33x
  消費：0.33リクエスト（3倍の効率）
  実行時間：2秒（さらに高速）

結論：同じ品質で3分の1の消費、さらに高速

第8部：「1リクエスト」の正確なカウント方法

8.1 カウント対象

✅ 1リクエスト として計算される

  1. チャットウィンドウでのメッセージ送信「このコードを修正して」 → 送信ボタン → 1リクエスト
  2. 新しいチャットでの初回メッセージ新規チャット → メッセージ送信 → 1リクエスト
  3. 既存チャットでのフォローアップチャット内 → 「説明してください」 → 1リクエスト
  4. Agent Mode での実装依頼「新機能を実装」 → エージェント開始 → 1リクエスト（実は複数のステップで複数消費）
  5. Code Review 機能の実行PRレビューリクエスト → 1リクエスト

❌ リクエストとしてカウント されない

  1. チャットを立ち上げるだけ新規チャット作成 → メッセージ送信前 → 0リクエスト
  2. チャット履歴の表示過去のチャットを見る → 0リクエスト
  3. Copilot のインライン補完コード補完の提案表示 → 基本0（Freeなら別途計算）
  4. ストリーミング応答の表示Copilot が回答を逐次表示 → 追加消費なし
  5. 生成されたコードのコピペ提案をコピーペースト → 0リクエスト

8.2 実際の確認方法

VS Code での確認

1. ステータスバーの Copilot アイコンをホバー
2. 表示例：「14% of 300 premium requests used」
3. 計算：300 × 0.14 = 42リクエスト消費済み

GitHub.com での詳細確認

Settings → Billing and Licensing
         ↓
Premium request analytics
         ↓
- 日付ごとの消費グラフ
- モデルごとの消費内訳
- 機能別の消費（Chat/Agent/Code Review）
- CSVレポート ダウンロード

第9部：よくある誤解と正しい理解

誤解1：「新しいチャット = 必ず1リクエスト消費」

正解： 新しいチャットを作成するだけではリクエストは消費されません。メッセージを送信した時点 で初めてリクエストが消費されます。

× 間違い：新規チャット作成 → 1リクエスト消費

○ 正解：
  新規チャット作成 → 0リクエスト
  メッセージ送信 → 1リクエスト消費

誤解2：「チャットが長い = 多くリクエスト消費」

正解： チャットの長さではなく、送信した回数 でカウントされます。

× 間違い：長いやり取り = 複数リクエスト

○ 正解：
  短い質問を100回送信 → 100リクエスト
  長い質問を1回送信 → 1リクエスト
  
関係あるのは「送信回数」のみ

誤解3：「同じメッセージでも消費が変わらない」

正解： モデル選択で消費が大きく変わります。

× 間違い：同じメッセージ = 同じリクエスト消費

○ 正解：
  「このコードを最適化」を送信する場合
  
  GPT-4.1（0x）選択 → 0リクエスト消費
  Claude Haiku（0.33x）選択 → 0.33リクエスト消費
  Claude Sonnet 4.5（1x）選択 → 1リクエスト消費
  
最大で3倍の消費差が発生

誤解4：「エラー修正は追加消費なし」

正解： Agent Mode でエラーが発生して自動修正される場合、修正ループのたびにリクエストが消費されます。

× 間違い：エラーと修正は1つのリクエスト

○ 正解：
  Agent：実装開始（1リクエスト）
        ↓
  テスト失敗を検出
        ↓
  エラー分析（+1リクエスト）
        ↓
  修正案を実装（+1リクエスト）
        ↓
  再テスト
  
自動修正ループで3-5リクエスト追加消費の可能性

誤解5：「0x = 完全に無料」

正解： 0x は 「プレミアムリクエスト消費がない」 という意味です。ただし：

○ 正解：
  0x モデル（GPT-4.1等）の利用自体はコストレス
  
  ただし条件：
  - 有料プラン必須（Pro以上）
  - Free プランは別の制限あり
  
Free プランでの 0x モデル利用：
  月50回の別制限あり
  プレミアムリクエスト消費とは異なる仕組み

第10部：実務シミュレーション

10.1 Case Study 1：スタートアップ開発者（Pro利用）

【前提】
- 月間予算：$20（Copilot Pro）
- 月間配分：300リクエスト
- 日平均チャット：2回

【シナリオ】
- 日1回：GPT-4.1（0x）で軽い質問
  月消費：0リクエスト
  
- 日1回：Claude Sonnet 4.5（1x）で複雑な設計相談
  月消費：20リクエスト

合計月間消費：20リクエスト

【結果】
消費：20 / 配分：300 = 6.7%の利用率
判定：◎ Pro で十分、余裕あり
改善案：Claude Haiku 4.5 に切り替えて効率化可能

10.2 Case Study 2：AI開発チーム（Pro+利用）

【前提】
- 月間予算：$39（Copilot Pro+）
- 月間配分：1,500リクエスト
- チーム6名、各自日1.5回使用

【シナリオ】
- 40%：GPT-4.1（0x）で日常的な補完
  月消費：0リクエスト
  
- 40%：Claude Haiku 4.5（0.33x）で推論タスク
  月消費：6 × 20 × 0.4 × 0.33 ≈ 16リクエスト

- 20%：Claude Sonnet 4.5（1x）で複雑実装
  月消費：6 × 20 × 0.2 × 1 = 24リクエスト

合計月間消費：40リクエスト

【結果】
消費：40 / 配分：1,500 = 2.7%の利用率
判定：◎◎ 大幅な余裕
改善案：Claude Haiku 使用比率を60%に高めて効率化

10.3 Case Study 3：エンタープライズ（Enterprise利用）

【前提】
- 有効ユーザー：50名
- ユーザー当たり月間配分：1,000リクエスト
- 総月間配分：50,000リクエスト

【ユーザー層別の使用】
- ハイボリュームユーザー（15名）：日2回
  消費：15 × 2 × 20 × 0.7（混合乗数） ≈ 420リクエスト

- 標準ユーザー（25名）：日0.5回
  消費：25 × 0.5 × 20 × 0.6（混合乗数） ≈ 150リクエスト

- ライトユーザー（10名）：日0.1回
  消費：10 × 0.1 × 20 × 0.5（混合乗数） ≈ 10リクエスト

合計月間消費：580リクエスト

【結果】
消費：580 / 配分：50,000 = 1.16%の利用率
判定：△ 配分が過剰、段階的に見直し可能
改善案：
  - 新しいユーザーをBusiness（月300）に配置
  - 既存ユーザーの乗数効率を上げる教育実施

まとめ：2025年10月の「1リクエスト」完全理解

核心的な3つの理解

1. 「1リクエスト」= 1回のメッセージ送信（新旧チャット無関係）

新しいチャット作成 ≠ 1リクエスト消費
メッセージ1回送信 = 1リクエスト消費

2. モデル選択が消費を決定する（最新乗数）

0x モデル（GPT-4.1等）：消費なし
0.33x：Claude Haiku 4.5（3倍効率）
1x：Claude Sonnet 4.5, GPT-5等（標準）

3. 正確な計算方法

月間消費 = 日使用回数 × 営業日数 × モデル乗数 × 1.2（エラー率）

実行ステップ

今すぐやるべきこと：

  1. VS Code ステータスバーで消費率確認
  2. 現在のモデル選択を把握
  3. 0x モデルでの対応可能な範囲を検討

今月中：

  1. 日平均メッセージ送信回数を記録
  2. モデル選択を最適化
  3. 月間消費を予測

来月から：

  1. プランの見直し（Pro or Pro+）
  2. 消費実績の追跡と改善

参考資料

公式ドキュメント

最新情報

  • GitHub Universe 2025 発表（2025年10月28日）
  • VS Code 最新バージョン モデル一覧
  • GitHub Blog：Premium Request Updates