GitHub Spark を使うと、ユーザーは自然言語プロンプトを使ってアプリケーションを構築した後、アプリをチームメイトと共有したり、運用環境にデプロイしたりできます。
メモ
GitHub Spark は データ保護を使用したパブリック プレビュー にあり、変更される可能性があります。
Spark アプリの作成に対する請求
Sparkする各プロンプトは、トークンの使用状況と使用されるモデルに基づいてAI creditsを使用します。 Spark使用量は専用のSpark SKU に起因するため、他のSpark機能とは別にCopilotの予算を追跡および設定できます。 「組織と企業の使用量ベースの課金」を参照してください。
Spark コストの管理
Sparkコストを管理するためのより細かいオプションが追加されました。
予算オプション
- バンドルされた予算: SparkAI credits を他の Copilot コストと 1 つの予算に組み合わせて、管理を簡素化します。
- 個々の製品予算: 詳細なコスト管理のために、 Spark 専用の予算を設定します。
予算の設定の詳細については、 従量制課金製品の支出を管理するための予算を設定する を参照してください。
分析と監視
専用 SKU を使用すると、次のことができます。
- 課金分析の他のSpark機能とは別にAI creditsCopilot使用量を追跡する
- Spark使用量が予算制限に近づいたときにアラートを設定する
- Spark使用専用のレポートを生成する
Spark アプリのデプロイの課金と制限
Sparkで作成されたアプリをデプロイ環境に発行できます。
現在、デプロイされたアプリには料金は発生しません。 ただし、 GitHub 現在、デプロイされた Spark の使用は、HTTP 要求の数、データ転送、ストレージなどの条件に基づいて 制限 されています。
- 制限は課金対象の所有者に適用されます。つまり、デプロイされた Spark を 10 個所有している場合、10 個すべてが制限にカウントされます。
- 制限に達すると、残りの請求期間中、Spark は公開されません。
今後、新しい課金システムでは、制限に達した後も Spark のデプロイが継続され、Spark の課金対象の所有者に追加の使用量が課金されます。 GitHub は、テスト期間の後に確認されると、制限を公開します。 この記事は、詳細情報が利用可能になったときに更新されます。