GitHub Copilot 用量 API 新增 BYOK 与自定义模型区分统计

事件核心：发生了什么

此次更新覆盖两类 BYOK：一是开发者在客户端自行配置的本地 BYOK，包括自有服务商密钥以及 Ollama、Foundry Local、LM Studio、llama-server 等本地模型，请求由 Copilot CLI 或 Copilot 应用直接发往这些服务；二是管理员在 GitHub 设置中配置的企业自定义模型，请求经 GitHub 路由到服务商。

API 新增 used_local_byok、totals_by_local_byok 以及本地 BYOK 日、周、月活跃用户数，后者可按 byok_kind 与 surface 拆分会话、请求、提示词和 token；企业自定义模型则通过 totals_by_client 中每个模型条目的 is_custom_enterprise_model 布尔字段识别。数据进入企业和组织报表，覆盖用户级与聚合级，提供 1 天与 28 天两种周期。

为什么重要

此前本地模型和自定义模型常与 Copilot 托管模型同名，BYOK 用量混在总量里，企业难以判断某用户的消耗究竟由 Copilot 提供还是由自有服务商计费。拆开统计后，企业可以把 AI 使用纳入统一治理视图，核对是否符合 BYOK 政策，并更准确地计算单用户成本。模型选择正从单一厂商走向多来源，这类可观测能力是企业管理 AI 支出的基础设施。

对用户/开发者/创作者的影响

对使用 Copilot CLI 或桌面应用的开发者，本地模型调用会被记录并可被企业管理员看到；若关闭客户端遥测，相关统计会偏低，部分本地服务商不上报 token，用量也可能少计。企业自定义模型的统计在服务端完成，覆盖包括 IDE 在内的所有客户端，相对完整。需要留意，自定义模型名称沿用原有归一化规则，无法识别时会显示为 unknown；发布时间之前的历史数据没有回填，新字段只对发布后的日期生效。

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该功能面向企业所有者、企业账单管理员、组织所有者，以及拥有“查看 Copilot 指标”权限的自定义角色，前提是已启用 Copilot 用量指标策略。

值得关注的后续

一是现有总量口径不变，本地 BYOK 仍是 totals_by_cli 和 totals_by_copilot_app 的子集，企业需调整看板而非重算历史。二是遥测覆盖差异可能影响管理层对 BYOK 规模的判断。三是其他 AI 编程工具是否跟进拆分 BYOK 与企业自定义模型统计，值得观察。

来源：GitHub Changelog