Nav har nå over 600 Copilot Business-brukere. Bruken øker måned for måned — flere agenter, lengre sesjoner, mer kontekst. Fra 1. juni endrer GitHub faktureringsmodellen: premium requests erstattes av AI Credits ut fra faktisk token-forbruk. Det betyr at modellvalg blir en direkte kostnadsfaktor.

Hva endrer seg 1. juni

Hver Business-bruker får 1 900 AI Credits per måned ($19). Credits pooler på organisasjonsnivå — Nav får ca. 950 000 credits i måneden. Én credit = $0.01.

«Auto»-modus har innebygd rabatt og velger en passende modell for oppgaven. Problemet er at mange brukere velger Claude Opus manuelt for alt — også oppgaver der Sonnet gir like godt resultat.

Med 600 brukere og et snitt på 10 kall per dag: Opus koster ca. $28/bruker/mnd — det er mer enn hele Business-kvoten på $19.

📊 Se fullstendig pristabell for alle modeller — oppdateres automatisk fra GitHub docs.

Med model-pinning styrer vi hvilken modell hver agent og prompt bruker, ut fra hva oppgaven krever. For de fleste oppgaver er Sonnet eller billigere modeller mer enn godt nok.

Hva vi har gjort

Alle 13 agenter og 7 prompts i .github/agents/ og .github/prompts/ har fått model: i YAML-frontmatter. Modellvalget er gjort ut fra benchmarks og oppgavetype:

Hva vi sparer

Den enkleste besparelsen: bruk Auto i stedet for å velge Opus manuelt.

Model-pinning gir mest for agenter og prompts der vi vet at en billigere modell holder. For vanlig chat er Auto det beste valget.

Promokreditter juni–august gir 3 000 credits per bruker i stedet for 1 900. Det gir Nav tid til å justere bruken.

Slik holder du forbruket nede

1. Bruk Auto — ikke Opus for alt

Auto-modus har innebygd rabatt og velger riktig modell for oppgaven. Trenger du Opus, bruk agenter som @nav-pilot-opus eller @security-champion for dyp analyse. @nav-pilot kjører Sonnet som standard for lavere kostnad på rutineoppgaver.

2. Bruk caching — hold sesjonen åpen

Copilot skiller mellom tre token-typer: input, output og cached input. Cached input koster 90 % mindre enn vanlig input — kontekst fra tidligere i sesjonen gjenbrukes automatisk.

Cached input-priser (per 1M tokens):

Anthropic-modeller har en ekstra cache write-kostnad (25 % over vanlig input) første gang konteksten skrives til cache, men 90 % billigere ved påfølgende lesinger.

Eksempel med GPT-5.3-Codex:

• Første spørring (10K input-tokens): 10K × $1.75/1M = $0.0175
• Neste spørring i samme sesjon (90 % cache hit): 1K × $1.75/1M + 9K × $0.175/1M = $0.0033
• Besparelse: 81 % ved høy cache hit rate

Cache-adferd:

• Cachen gjelder innenfor sesjonen — lukker du sesjonen, betaler du full pris igjen
• Auto model selection velger modell langs «naturlige cache-grenser» for å unngå ekstra cachekostnader (kilde)
• Modellbytte midt i sesjonen invaliderer cachen — unngå dette
• GitHub dokumenterer ingen cache-TTL, men sesjonsbasert caching betyr i praksis at cachen varer så lenge sesjonen er aktiv

Best practice: Hold sesjoner åpne når du jobber med relaterte oppgaver. Bruk Auto eller en agent med pinnet modell — begge unngår modellbytte som bryter cache.

3. Kodekomplettering er gratis

Ghost text, tab-completions og next edit suggestions bruker ikke AI Credits. Bruk dette mest mulig.

4. Context engineering i CLI

Copilot CLI og OpenCode laster inn AGENTS.md, instruksjonsfiler og åpne filer som kontekst — alt teller som input-tokens. Slik holder du konteksten kompakt:

Copilot CLI:

• AGENTS.md og .github/copilot-instructions.md lastes i sin helhet for hvert kall. Hold dem korte og relevante.
• Scoped instructions (.github/instructions/*.instructions.md med applyTo:) lastes bare når du jobber med matchende filer. Bruk dette i stedet for å legge alt i den globale filen.
• Kompakte checkpoints: CLI-en komprimerer kontekst automatisk i lange sesjoner, men du kan hjelpe ved å starte ny sesjon når du bytter oppgave.

OpenCode:

• AGENTS.md i prosjektroten lastes som kontekst. Kjør /init for å generere en tilpasset versjon — den skanner prosjektet og lager et kompakt sammendrag.
• Personlige regler i ~/.config/opencode/AGENTS.md lastes alltid — hold den minimal.
• /compact komprimerer samtalehistorikken manuelt hvis sesjonen blir lang.

Felles prinsipper:

• Skriv instruksjoner som stikkord og lister, ikke lange avsnitt. LLM-er forstår konsise regler like godt.
• Fjern utdaterte eller overlappende instruksjoner — de bruker tokens uten å gi verdi.
• Bruk applyTo: (Copilot) eller separate agent-filer (OpenCode) for å avgrense kontekst til relevante filer.
• Husk: 2 000 tegn ≈ 350 tokens. En AGENTS.md på 10 000 tegn koster ca. $0,006 i input per kall med Sonnet.

5. Gi presis kontekst

Mindre kontekst = færre input-tokens = lavere kostnad. Konkret:

• Åpne bare filene du jobber med (Copilot sender åpne filer som kontekst)
• Skriv spesifikke spørsmål i stedet for «fiks koden min»
• Bruk @workspace bare når du trenger søk på tvers av prosjektet

6. Sjekk forbruket ditt

• I VS Code: Copilot-ikonet i statuslinjen → «View quota usage»
• På GitHub.com: Settings → Billing → Metered usage
• Som admin: Billing & licensing viser forbruk per bruker og team

7. Unngå unødvendig agentbruk

Agenter bruker flere tokens enn vanlig chat fordi de gjør flere kall. Spør deg:

• Trenger jeg en agent, eller holder et enkelt chat-spørsmål?
• Kan jeg løse dette med kodefullføring (code completion) i stedet?
• Er dette en «grønn sone»-oppgave der AI gir mest verdi?

Hva vi planlegger videre

Model-pinning er første steg. Framover ser vi på:

• Budsjetter per team: Kredittgrenser per team, slik at forbruket fordeles rettferdig og ingen får overraskelser.
• Personlige budsjetter: Veiledende kredittbudsjett per bruker, med varsling når du nærmer deg grensa.
• Forbruksoversikt: Dashbord på min-copilot.ansatt.nav.no som viser hvem som bruker mest. Ikke for å henge ut noen, men for å lære av hverandre.
• Erfaringsdeling fra storforbrukere: De som bruker mest AI Credits, blir invitert til å dele hva de jobber med og hvordan de bruker agenter. Målet er å spre gode arbeidsmønstre.

Vi tror de mest aktive brukerne har verdifull innsikt i hva som fungerer — og hva som ikke gjør det. Den innsikten vil vi dele bredt.

Hva du merker

Ingenting — model: setter default, men du kan fortsatt velge modell manuelt i model picker. I juni oppgraderer vi til Opus 4.7 — da koster alle Opus-modeller det samme per token.

Bruk @nav-pilot som standard, og @nav-pilot-opus for tunge vurderinger. Nav-pilot bruker Sonnet som default for kostnadseffektiv planlegging. Når du trenger dyp tradeoff-analyse og kritisk review, bruk nav-pilot-opus (Opus) eksplisitt.

Oppgrader nav-pilot for å få siste versjon. Kjør nav-pilot sync i terminalen for å hente oppdaterte agenter, skills og modellinnstillinger. Da får du automatisk de nye kostnadsoptimaliserte modellvalgene.

Kilder:

• Copilot model pinning — issue #216 (navikt/copilot, mai 2026)
• Models and pricing for GitHub Copilot (GitHub Docs)
• GitHub Copilot is moving to usage-based billing (GitHub Blog, april 2026)