Wer heuer im Büro „Copilot" sagt, muss dazusagen, welchen er meint. Der eine sitzt in Word und Outlook und fasst Mails zusammen. Der andere sitzt im Code-Editor und schreibt Zeilen mit, während man tippt. Beide gehören zu Microsoft, beide heißen gleich, und sie haben so viel miteinander zu tun wie ein Heizungsregler mit einem Rauchmelder: derselbe Hersteller, andere Aufgabe.
Der aus Word heißt inzwischen anders
Microsoft hat den Bürocopiloten umbenannt. Aus Microsoft 365 Copilot wurde Microsoft Copilot, so steht es in der Datenschutzbeschreibung bei Microsoft Learn (Stand 9. Juli 2026, abgerufen 18. August 2026). Er hängt an Microsoft Graph, also an den Mails, Dateien und Chats, die man im Firmenkonto ohnehin sieht. Für ihn gelten die Fragen aus Wo Ihre Daten landen: welches Konto, welcher Speicherort, wird trainiert oder nicht. Mehr sage ich hier nicht zu ihm.
Der aus GitHub, und seine Gestalten
GitHub Copilot ist das Werkzeug, das in meinem Code-Editor mitschreibt, während ich an einem Skript sitze. Ich benutze es täglich, neben Claude Code und Codex, und was die drei gemeinsam haben, steht in Drei Werkzeuge, ein Prinzip.
Er kommt in mehreren Gestalten. Die Plan-Seite von GitHub (abgerufen 18. August 2026) zählt sie je Plan auf: Vervollständigung im Editor, Chat, Agent-Modus im Editor, Cloud-Agent, Code Review. Dazu kommt die Kommandozeile im Terminal. Der Cloud-Agent ist der auffälligste Teil: Man weist ihm ein Issue zu, er arbeitet in einer GitHub-Actions-Umgebung und legt einen Pull Request an, den man dann liest wie den eines Kollegen.
Zwei Dinge unterscheiden ihn von den anderen beiden. Erstens sitzt er in GitHub selbst, dort, wo der Code ohnehin liegt. Zweitens bietet er Modelle mehrerer Hersteller zur Wahl. Wo die laufen, listet GitHub auf einer eigenen Seite: OpenAI-Modelle auf Azure, Anthropic-Modelle bei AWS, Anthropic selbst oder Google Cloud, Google-Modelle bei Google, dazu Fireworks AI für manche Modelle und für die Vervollständigung im Free-Plan. Wer wissen will, wo sein Code hingeht, muss also nachsehen, welches Modell gerade eingestellt ist. Mehr dazu in Wo der Code hingeht.
Wo die Grenzen sind
Der Cloud-Agent hat harte Kanten, und GitHub schreibt sie selbst auf: Er arbeitet nur mit Repositories, die auf GitHub liegen. Er ändert nur das Repository, in dem der Auftrag gestartet wurde, arbeitet an einem Branch und öffnet genau einen Pull Request je Auftrag. Nach 59 Minuten ist Schluss, ohne Verlängerung. Wer einen Auftrag hat, der zwei Repositories betrifft oder länger dauert, muss ihn zerlegen. Für ein Bauskript reicht das. Für einen Umbau quer durch mehrere Projekte nicht.
Im Editor ist es weniger streng, als man meint. Laut VS-Code-Dokumentation (abgerufen 18. August 2026) kann man im Chat eigene Schlüssel anderer Anbieter oder lokale Modelle einhängen, auch ohne Copilot-Plan. Die Vervollständigung geht damit aber nicht, die braucht Konto und Verbindung zu GitHub.
Bezahlt wird seit 1. Juni 2026 nach Verbrauch. GitHub hat das am 27. April 2026 angekündigt: Chat, Agenten-Sitzungen und Code Review zehren AI Credits nach Tokens, Vervollständigung und Next Edit Suggestions bleiben in allen Plänen ohne Credit-Verbrauch. Der Pro-Plan kostet 10 Dollar im Monat und enthält laut GitHub-Doku 1.000 Basis-Credits und 500 Flex-Credits im Monat, ein Credit entspricht laut Abrechnungs-Doku einem US-Cent (beide Seiten abgerufen 19. August 2026). Die aktuellen Preise stehen auf der oben verlinkten Plan-Seite.
Noch ein Punkt für Einzelkonten: In den Einstellungen gibt es laut GitHub-Doku einen Schalter „Allow GitHub to use my data for AI model training". Er gilt für Free, Pro, Pro+ und Max, nicht für Business und Enterprise. Wer ihn nie angesehen hat, sollte das nachholen.
Darauf achte ich
- Vor dem ersten Auftrag an den Cloud-Agenten: Passt die Aufgabe in ein Repository, einen Branch, eine Stunde? Sonst zerlegen.
- Welches Modell ist eingestellt, und wo läuft es? Bei fremdem Code oder Daten, die nicht mir gehören, schaue ich das nach, bevor ich tippe.
- Der Trainings-Schalter im Einzelkonto ist geprüft.
- Der Pull Request des Agenten wird gelesen wie jeder andere, Zeile für Zeile. Dass er von einer Maschine kommt, macht ihn nicht richtiger.