Comparación de modelos de IA para GitHub Copilot
GitHub Copilot admite varios modelos de IA con distintas funcionalidades. El modelo que elija afecta a la calidad y relevancia de las respuestas de Chat de Copiloto y a las sugerencias insertadas de Copilot . Algunos modelos ofrecen una menor latencia, mientras que otros ofrecen menos alucinaciones o un mejor rendimiento en tareas específicas. Esta guía te ayuda a elegir el mejor modelo en función de la tarea, no solo los nombres de modelo.
Nota:
- Cada modelo tiene multiplicadores de solicitudes Premium diferentes, lo que puede afectar a la cantidad de tu asignación de uso mensual. Para más información, consulta Solicitudes en GitHub Copilot.
- Al usar Chat de Copiloto en los IDE admitidos, Auto seleccionará automáticamente el mejor modelo para usted en función de la disponibilidad. Puedes elegir manualmente un modelo diferente para invalidar esta selección. Consulta Acerca de la selección automática de modelos Copilot y Cambio del modelo de IA para GitHub Copilot Chat.
Modelos recomendados por tarea
Usa esta tabla para buscar rápidamente un modelo adecuado; consulta detalles adicionales en las secciones siguientes.
| Modelo | Área de tareas | Destaca en (caso de uso principal) | Información adicional |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | General-purpose coding and writing | Fast, accurate code completions and explanations | GPT-4.1 model card |
| GPT-5 mini | General-purpose coding and writing | Fast, accurate code completions and explanations | GPT-5 mini model card |
| GPT-5.1 | Deep reasoning and debugging | Multi-step problem solving and architecture-level code analysis | GPT-5.1 model card |
| GPT-5.1-Codex | Deep reasoning and debugging | Multi-step problem solving and architecture-level code analysis | Not available |
| GPT-5.1 Codex Max | Agentic software development | Agentic tasks | GPT-5.1-Codex-Max model card |
| GPT-5.1-Codex-Mini | Deep reasoning and debugging | Multi-step problem solving and architecture-level code analysis | Not available |
| GPT-5.2 | Deep reasoning and debugging | Multi-step problem solving and architecture-level code analysis | GPT-5.2 model card |
| GPT-5.2-Codex | Agentic software development | Agentic tasks | GPT-5.2-Codex model card |
| Claude Haiku 4.5 | Fast help with simple or repetitive tasks | Fast, reliable answers to lightweight coding questions | Claude Haiku 4.5 model card |
| Claude Opus 4.5 | Deep reasoning and debugging | Complex problem-solving challenges, sophisticated reasoning | Claude Opus 4.5 model card |
| Claude Opus 4.6 | Deep reasoning and debugging | Complex problem-solving challenges, sophisticated reasoning | Claude Opus 4.6 model card |
| Claude Opus 4.6 (fast mode) (preview) | Deep reasoning and debugging | Complex problem-solving challenges, sophisticated reasoning | Not available |
| Claude Sonnet 4.0 | Deep reasoning and debugging | Performance and practicality, perfectly balanced for coding workflows | Claude Sonnet 4.0 model card |
| Claude Sonnet 4.5 | General-purpose coding and agent tasks | Complex problem-solving challenges, sophisticated reasoning | Claude Sonnet 4.5 model card |
| Gemini 2.5 Pro | Deep reasoning and debugging | Complex code generation, debugging, and research workflows | Gemini 2.5 Pro model card |
| Gemini 3 Flash | Fast help with simple or repetitive tasks | Fast, reliable answers to lightweight coding questions | Gemini 3 Flash model card |
| Gemini 3 Pro | Deep reasoning and debugging | Complex code generation, debugging, and research workflows | Gemini 3 Pro model card |
| Gemini 3.1 Pro | Deep reasoning and debugging | Effective and efficient edit-then-test loops with high tool precision | not applicable |
| Grok Code Fast 1 | General-purpose coding and writing | Fast, accurate code completions and explanations | Grok Code Fast 1 model card |
| Qwen2.5 | General-purpose coding and writing | Code generation, reasoning, and code repair / debugging | Qwen2.5 model card |
| Raptor mini | General-purpose coding and writing | Fast, accurate code completions and explanations | Coming soon |
Tarea: Programación y escritura de uso general
Usa estos modelos para tareas de desarrollo comunes que requieren un equilibrio de calidad, velocidad y rentabilidad. Estos modelos son un buen valor predeterminado cuando no tienes requisitos específicos.
| Modelo | Por qué es una buena opción |
|---|---|
| GPT-5.1-Codex | Ofrece código de mayor calidad en tareas de ingeniería complejas, como características, pruebas, depuración, refactorizaciones y revisiones sin instrucciones largas. |
| GPT-5 mini | Valor predeterminado confiable para la mayoría de las tareas de programación y escritura. Rápido, preciso y funciona bien entre lenguajes y marcos. |
| Grok Code Fast 1 | Especializado para tareas de programación. Funciona bien en la generación de código y la detección de errores para varios idiomas. |
| Raptor mini | Especializado para sugerencias y explicaciones en línea rápidas y precisas. |
Cuándo usar estos modelos
Usa uno de estos modelos si quieres:
- Escribir o revisar funciones, archivos cortos o diferencias de código.
- Generar documentación, comentarios o resúmenes.
- Explicar rápidamente errores o un comportamiento inesperado.
- Trabajar en un entorno de programación que no sea en inglés.
Cuándo usar otro modelo
Si trabaja en refactorización compleja, decisiones sobre arquitectura o lógica de varios pasos, considere usar un modelo de razonamiento analítico y depuración. Para tareas más rápidas y sencillas, como modificaciones repetitivas o sugerencias de código puntuales, consulta Ayuda rápida con tareas sencillas o repetitivas.
Tarea: Ayuda rápida con tareas sencillas o repetitivas
Estos modelos están optimizados para la velocidad y la capacidad de respuesta. Son ideales para ediciones rápidas, funciones de utilidad, ayuda de sintaxis y creación de prototipos ligeros. Obtendrás respuestas rápidas sin tener que esperar por cadenas de razonamiento largas o de profundidad innecesaria.
Modelos recomendados
| Modelo | Por qué es una buena opción |
|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | Equilibra respuestas rápidas con salida de calidad. Ideal para tareas pequeñas y explicaciones de código ligeras. |
Cuándo usar estos modelos
Usa uno de estos modelos si quieres:
- Escribir o editar funciones pequeñas o código de utilidad.
- Formular preguntas rápidas sobre la sintaxis o el lenguaje.
- Crear prototipos de ideas con una configuración mínima.
- Recibir comentarios rápidos sobre indicaciones simples o modificaciones.
Cuándo usar otro modelo
Si trabajas en la refactorización compleja, las decisiones arquitectónicas o la lógica de varios pasos, consulta Razonamiento profundo y depuración. Para las tareas que necesitan un razonamiento de uso general más sólido o una salida más estructurada, consulta Programación y escritura de uso general.
Tarea: Razonamiento profundo y debugging
Estos modelos están diseñados para tareas que requieren razonamientos paso a paso, toma de decisiones complejas o reconocimiento de contexto elevado. Funcionan bien cuando necesitas análisis estructurados, generación de código completa o comprensión de varios archivos.
Modelos recomendados
| Modelo | Por qué es una buena opción |
|---|---|
| GPT-5 mini | Ofrece un razonamiento y una depuración profundos con respuestas más rápidas y un uso de recursos menor que GPT-5. Ideal para sesiones interactivas y análisis de código paso a paso. |
| GPT-5.2 | Excelente en el razonamiento complejo, el análisis de código y la toma de decisiones técnicas. |
| Claude Sonnet 4 | Mejora la versión 3.7 con finalizaciones más confiables y razonamiento más inteligente bajo presión. |
| Claude Opus 4.6 | El modelo más poderoso de Anthropic. Mejoras en Claude Opus 4.5. |
| Géminis 3 Pro | Razonamiento avanzado en contextos largos y análisis científicos o técnicos. |
Cuándo usar estos modelos
Usa uno de estos modelos si quieres:
- Despiste problemas complejos teniendo en cuenta el contexto en varios archivos.
- Refactorizar bases de código grandes o interconectadas.
- Planear las características o la arquitectura a través de capas.
- Sopesar las compensaciones entre bibliotecas, patrones o flujos de trabajo.
- Analizar los registros, los datos de rendimiento o el comportamiento del sistema.
Cuándo usar otro modelo
Para obtener una iteración rápida o tareas ligeras, consulta Ayuda rápida con tareas sencillas o repetitivas. Para obtener flujos de trabajo de desarrollo generales o de generación de contenido, consulta Programación y escritura de uso general.
Tarea: Trabajar con objetos visuales (diagramas, capturas de pantalla)
Usa estos modelos cuando quieras formular preguntas sobre capturas de pantalla, diagramas, componentes de la interfaz de usuario u otra entrada visual. Estos modelos admiten entradas multimodales y son adecuados para trabajos de interfaz de usuario o depuración visual.
| Modelo | Por qué es una buena opción |
|---|---|
| GPT-5 mini | Valor predeterminado confiable para la mayoría de las tareas de programación y escritura. Es rápido, preciso y compatible con la entrada multimodal para tareas de razonamiento visual. Funciona bien entre lenguajes y marcos. |
| Claude Sonnet 4 | Mejora la versión 3.7 con finalizaciones más confiables y razonamiento más inteligente bajo presión. |
| Géminis 3 Pro | Razonamiento profundo y depuración, ideal para flujos de trabajo complejos de generación, depuración e investigación de código. |
Cuándo usar estos modelos
Usa uno de estos modelos si quieres:
- Hacer preguntas sobre diagramas, capturas de pantalla o componentes de la interfaz de usuario.
- Obtener comentarios sobre borradores visuales o flujos de trabajo.
- Comprender el comportamiento de front-end desde el contexto visual.
Sugerencia
Si usas un modelo en un contexto que no admite la entrada de imagen (como un editor de código), no verás ventajas de razonamiento visual. Puedes usar un servidor MCP para obtener acceso a la entrada visual indirectamente. Consulta Extensión de GitHub Copilot Chat con servidores de Protocolo de contexto de modelo (MCP).
Cuándo usar otro modelo
Si la tarea implica razonamiento profundo o refactorización a gran escala, considera un modelo de Razonamiento profundo y depuración. Para las tareas de solo texto o modificaciones de código más sencillas, consulta Ayuda rápida con tareas sencillas o repetitivas.
Pasos siguientes
Elegir el modelo adecuado te ayuda a sacar el máximo partido de Copilot. Si dudas sobre qué modelo usar, comienza con una opción de uso general como GPT-4.1, que después puedes ajustar en función de tus necesidades.
- Para obtener información detallada sobre las especificaciones y los precios del modelo, consulta Modelos de IA admitidos en GitHub Copilot.
- Para obtener más ejemplos de cómo usar diferentes modelos, consulta Comparación de modelos de IA mediante diferentes tareas.
- Para cambiar entre modelos, consulta Cambio del modelo de IA para GitHub Copilot Chat o Cambio del modelo de IA para sugerencias en línea de GitHub Copilot.
- Aprende cómo Chat de Copiloto sirve distintos modelos de IA, consulta Hosting de modelos para GitHub Copilot Chat.