GitHub Copilotが2026年6月から従量課金制（AIクレジット）へ移行し、実質値上げとなったため、節約術をまとめました。
課金の仕組み（トークン消費）
節約の前に、何にコストがかかっているかを把握します。
- 入力トークン: プロンプト、周辺のコード、開いているタブ、エラーログなど。
- 出力トークン: 生成されたテキストやコードの量（★ここを減らすのが節約の鍵）。
- キャッシュ: セッション内で再利用されるデータ。
【無料の機能】
- インライン補完（エディタ上の自動提案）
- インラインチャット
出力トークンを減らす節約術
コストのかかりやすい「出力トークン」を減らすアプローチです。
headroom（トークン圧縮ツール）
API通信全体を圧縮するプロキシツールです。入力・出力トークンの両方を削減できます。
# インストールと起動
pipx install "headroom-ai[all]"
headroom wrap claude
headroom wrap copilot
- 注意点: CLI専用です。VSCode内のChatでは使えません（Cursorは利用可能）
-
エイリアス: 毎回打つ手間を省くため
.bashrcや.zshrcにalias copilot='headroom wrap copilot'などと設定するのがおすすめです -
SSLエラー回避: 社内ネットワーク等で弾かれる場合は
pipx inject headroom-ai pip-system-certsを実行します -
効果確認: プロキシ起動中、
http://127.0.0.1:8787/dashboardで削減率や金額を確認できます
rtk（ターミナル出力の削減ツール）
シェル実行時の不要なログ（空白や成功したテストなど）を削ぎ落とし、重要なエラーだけをLLMに渡すツールです。headroomにも同梱されています。
# インストールとセットアップ
brew install rtk
rtk init -g --copilot # GitHub Copilot用
- 使い方: 設定後、AIが自律的にコマンドを実行する際、自動的にフィルタリングされます
-
効果確認: 作業後に
rtk gainコマンドで節約量を確認できます -
アンインストール: ツール同士が競合した場合などは
rtk init -g --copilot --uninstallで解除できます。
【Tips】 headroom と rtk の違い
違いはありますが、CLI と Chat の両方使うなら両方入れておいて損はないと思います。
| 比較ポイント | headroom |
rtk |
|---|---|---|
| 主な役割 | API通信全体の圧縮とプロキシ | シェルコマンド実行結果のフィルタリング |
| 圧縮方式 |
可逆（ロスレス） 必要時に元のデータを取得可能 |
非可逆（ロッシー） 不要なログや成功テストは完全に削除 |
| 得意なこと | 巨大なJSONスキーマやファイル構造の圧縮 |
git系、テスト実行結果、エラー出力の圧縮 |
instructionsでAIを分からせる
.copilot/copilot-instructions.md に以下のルールを追記し、コードの解説文を省かせることで出力トークンを節約します。
# General Rules
- Code only, no explanation.
無料機能（コード補完）を活用する
無料である「インライン補完」を活用したコメント駆動開発（CDD）も、AIクレジットの節約に有効です。
// JWTを使用し、有効期限を24時間に設定したユーザー認証関数
// 入力としてusernameとpasswordを受け取り、DBと照合する
// エラー時は適切なHTTPステータスコードを返す
上記のようにコメントを書き、改行してAIにコードを提案（補完）させることで、チャットを利用せずに開発を進められます。
（コード生成に慣れてしまったいま、CDD するかと言われればしないんですが。）
まとめ・所感
現状、私の環境では headroom による削減率は5%程度に留まっています。
headroom はCLIでしか使えず、LLMのAuto機能も利用できません。VSCodeのChat機能を使えばデフォルトで10%オフが適用されるため、無理にCLIに移行するよりVSCode標準機能を使う方が現状はお得かもしれません。（rtk は有効です。）
将来的にはAIクレジットのコストが下がることを期待しつつ、今はこれらの節約術を駆使して乗り切るのが良さそうです。
とりあえず rtk は入れておいても良いかなという所感です。
