Giới thiệu
Các mẫu GitHub Copilot đã phát triển mạnh mẽ trong năm 2025, mang đến cho các nhà phát triển quyền kiểm soát chưa từng có đối với trí tuệ nhân tạo hỗ trợ trình soạn thảo của họ. Trang GitHub Docs về các tùy chọn AI được hỗ trợ liệt kê hơn một tá mẫu GitHub Copilot, bao gồm OpenAI GPT‑4.1, GPT‑5, các dòng Anthropic Claude Sonnet và Opus, Google Gemini 2.5 Pro, và xAI Grok Code Fast 1. Sự đa dạng này có nghĩa là cụm từ “các mẫu GitHub Copilot” giờ đây đề cập đến một danh mục thay vì một backend duy nhất. Do đó, việc lựa chọn giữa các mẫu GitHub Copilot đòi hỏi phải hiểu rõ sự phù hợp với nhiệm vụ, khả năng sử dụng theo gói và hệ số chi phí.
Bối cảnh
Về lịch sử, các mẫu GitHub Copilot bắt đầu với Codex dựa trên GPT‑3 vào năm 2021, nhưng bản ghi thay đổi tháng 3 năm 2025 đã công bố GPT‑4o là engine hoàn thành mặc định. Bản cập nhật tiếp theo vào tháng 5 năm 2025 đã tinh chỉnh thêm GPT‑4o bằng học tăng cường và giới hạn kiến thức đến tháng 3 năm 2025.
Ngoài các lõi của OpenAI, tin tức sản phẩm tháng 4 năm 2025 xác nhận rằng chế độ Agent Mode và hỗ trợ MCP đã mở cửa cho các mẫu GitHub Copilot bên ngoài từ Google và Anthropic. Gần đây nhất, Windows Central đưa tin Gemini 2.5 Pro đã được cung cấp rộng rãi cho các thuê bao cao cấp, tiếp tục mở rộng danh mục các mẫu GitHub Copilot.
Phương pháp luận
Hướng dẫn này ánh xạ từng mục có sẵn trong danh sách các mẫu GitHub Copilot với ma trận nhiệm vụ được GitHub khuyến nghị, đồng thời kết hợp hệ số giá và dữ liệu bản ghi thay đổi gần đây.
Phân tích / Thảo luận
Bảng so sánh mẫu chính thức phân loại các mẫu GitHub Copilot thành bốn nhóm nhiệm vụ: lập trình đa dụng, chỉnh sửa nhanh lặp đi lặp lại, suy luận sâu và gỡ lỗi, và công việc đa phương tiện trực quan. Ví dụ, GPT‑4.1 và Grok Code Fast 1 được khuyến nghị cho các nhiệm vụ đa dụng, trong khi o4‑mini và Gemini 2.0 Flash phục vụ các trường hợp sử dụng nhạy cảm với độ trễ. Các mẫu GitHub Copilot cho suy luận sâu như GPT‑5, Claude Opus 4.1, và Gemini 2.5 Pro đánh đổi tốc độ lấy cái nhìn kiến trúc và cửa sổ ngữ cảnh dài hơn. Các nhiệm vụ đa phương tiện trực quan hiện dựa vào GPT‑4o, vì đây là mẫu GitHub Copilot duy nhất trong sản xuất hỗ trợ đầy đủ đầu vào hình ảnh trong các tiện ích mở rộng IDE.
Hệ số yêu cầu cao cấp còn ảnh hưởng đến chiến lược: Claude Opus 4.1 tiêu tốn mười tín chỉ mỗi lần gọi, trong khi Gemini 2.0 Flash chỉ tốn 0.25, khiến việc lựa chọn mẫu GitHub Copilot phù hợp với ngân sách trở nên thiết yếu. Quyền lợi theo gói cũng khác nhau; gói Miễn phí chỉ cung cấp một tập hợp hạn chế các mẫu GitHub Copilot với chỉ năm mươi yêu cầu chat mỗi tháng, trong khi các gói Pro và cao hơn mở khóa toàn bộ danh mục và hạn mức lớn hơn. Những khác biệt này giải thích vì sao nhiều nhóm dành các mẫu GitHub Copilot nặng như Claude Opus 4 cho các đánh giá cuối cùng và sử dụng các mẫu nhẹ hơn trong quá trình chỉnh sửa hàng ngày.
Chế độ Agent làm nổi bật một điểm khác biệt: các mô hình GitHub Copilot có điểm cao về suy luận theo chuỗi tư duy, như GPT‑5 mini hoặc o3, có thể tự động lặp lại trên mã của chính chúng và đề xuất các lệnh terminal. Các nhà phát triển muốn sử dụng công cụ mở có thể chọn Gemini 2.5 Pro trong Copilot vì cùng một mô hình này có thể được gọi miễn phí qua Google’s Gemini CLI, giúp dễ dàng tái tạo cục bộ.
Tổng thể, dữ liệu cho thấy không có thành viên nào trong gia đình mô hình GitHub Copilot là tốt nhất cho mọi trường hợp; sự phù hợp phụ thuộc vào ngữ cảnh, độ trễ chấp nhận được, nhu cầu suy luận và ngân sách. Đối với việc tạo mẫu nhanh, o4‑mini hoặc Gemini 2.0 Flash cung cấp phản hồi gần như tức thời với chi phí tín dụng thấp. Khi gỡ lỗi các vấn đề đa tệp, GPT‑5 hoặc Claude Sonnet 3.7 mang lại khả năng suy luận sâu hơn, dù có hệ số nhân cao hơn.
Các phiên thiết kế kiến trúc được hưởng lợi từ bối cảnh triệu token của Gemini 2.5 Pro và suy nghĩ có cấu trúc của GPT‑5 mini, thể hiện tính chuyên biệt của các mô hình GitHub Copilot. Các nhóm có ngân sách doanh nghiệp có thể chuẩn hóa sử dụng GPT‑4.1 để giới hạn chi tiêu, đồng thời thêm việc sử dụng có mục tiêu các mô hình GitHub Copilot cao cấp khi lợi tức đầu tư (ROI) biện minh cho chi phí thêm. Ngược lại, các nhà phát triển cá nhân trên gói Miễn phí có thể bổ sung các mô hình GitHub Copilot giới hạn trong VS Code bằng cách gọi Gemini CLI bên ngoài, kết hợp các hệ sinh thái để đạt phạm vi tối đa.
Kết luận
Tóm lại, sự mở rộng các mô hình GitHub Copilot biến việc lựa chọn mô hình thành một phần cốt lõi trong chiến lược quy trình phát triển hiện đại. Hiểu các bảng tài liệu, ghi chú thay đổi và giới hạn gói giúp người thực hành lựa chọn đúng mô hình GitHub Copilot cho từng thời điểm.
Câu hỏi thường gặp
Q1: Những mô hình GitHub Copilot nào được khuyến nghị cho các tác vụ lập trình hàng ngày?
Bảng so sánh của GitHub xếp hạng GPT‑4.1 và Grok Code Fast 1 là những mô hình GitHub Copilot cân bằng nhất cho việc lập trình và viết mã thường xuyên, cung cấp hoàn thành nhanh mà không có hệ số nhân cao.
Q2: Hệ số nhân yêu cầu cao cấp ảnh hưởng thế nào đến chi phí các mô hình GitHub Copilot?
Mỗi mô hình GitHub Copilot trừ một số lượng yêu cầu cao cấp khác nhau; ví dụ, Claude Opus 4.1 tốn mười tín dụng mỗi lần gọi trong khi Gemini 2.0 Flash chỉ tốn 0.25, vì vậy chọn các mô hình nhẹ hơn có thể kéo dài hạn mức hàng tháng.
Q3: Người dùng gói miễn phí có thể sử dụng Gemini 2.5 Pro trong GitHub Copilot không?
Gemini 2.5 Pro giới hạn cho người đăng ký Pro, Pro+, Business và Enterprise, nhưng người dùng miễn phí vẫn có thể gọi mô hình này bên ngoài qua Google’s Gemini CLI, theo báo cáo của Windows Central tháng 8 năm 2025.
Q4: Những mô hình GitHub Copilot nào hiện hỗ trợ đầu vào hình ảnh?
Ghi chú thay đổi tháng 3 năm 2025 của GitHub cho biết GPT‑4o hiện là mô hình GitHub Copilot sản xuất duy nhất hỗ trợ đầy đủ thị giác trong VS Code và Visual Studio.
Q5: Khi nào các nhà phát triển nên chuyển sang các mô hình GitHub Copilot có suy luận sâu như GPT‑5 hoặc Claude Opus?
Ma trận nhiệm vụ chính thức khuyến nghị các mô hình GitHub Copilot suy luận sâu cho việc tái cấu trúc phức tạp, thiết kế kiến trúc hoặc gỡ lỗi đa tệp, nơi độ trễ thêm được bù đắp bằng phân tích phong phú hơn.
