GitHub Models APIの使い方：無料枠・制限・ベストプラクティス（2026）

「GitHub アカウントだけで GPT-4o が呼べる？クレカ不要？」

2024 年末に GitHub が GitHub Models を公開してから、多くの開発者が「ゼロコストの LLM サンドボックス」として使いました。PAT ひとつ、OpenAI 互換エンドポイントひとつで、スクリプト、CLI、GitHub Actions まで動かせます。AI プロトタイプのハードルは確かに下がりました——ただし無料枠には厳しいレート制限があり、本番向けではなく、サービス寿命も想定より短かったのです。

本記事では GitHub Models API の呼び方、無料枠の計算、よくある落とし穴、終了後の行き先 をまとめます。サービスは既に終了していますが、その設計を理解することは、他の推論プラットフォーム選定にも役立ちます。

一、GitHub Models とは

GitHub Models は GitHub が提供していた AI 推論 API と Playground で、各ベンダーの独立 API Key ではなく GitHub 認証情報で複数ベンダーのモデルを呼び出せました。主な特徴：

• モデルカタログ：OpenAI（GPT-4o、GPT-4.1 など）、Meta Llama、DeepSeek、Microsoft Phi などを publisher/model_name 形式で統一参照
• OpenAI 互換：chat/completions 仕様に準拠し、既存の OpenAI SDK / LangChain などをそのまま切り替え可能
• GitHub ネイティブ連携：Actions ワークフローで models: read を宣言すれば組み込みトークンでモデル呼び出し
• 段階的課金：無料枠は実験向け。超過時は従量課金または BYOK（自前のベンダーキー）

GitHub Copilot とは別製品線です。Copilot は IDE 内のコーディング支援、Models はアプリ・スクリプト・CI パイプラインへの LLM 組み込み向けでした。終了後、モデルカタログが必要なら Azure AI Foundry、GitHub 内の AI ワークフローなら Copilot が推奨されています。

二、認証：PAT とスコープ

推論 API の呼び出しには GitHub 認証情報が必要です。方法は 2 つ：

Personal Access Token（ローカル / サーバースクリプト）

1. GitHub → Settings → Developer settings → Personal access tokens を開く
2. Fine-grained PAT または Classic PAT を作成し、models:read を選択（Classic では models スコープ）
3. リクエストヘッダーに Authorization: Bearer ghp_xxxx を付与

GitHub Actions 組み込みトークン

ワークフローで権限を宣言すると、runner の GITHUB_TOKEN が自動的に models:read を取得し、追加の secret は不要です：

permissions:
  contents: read
  models: read   # 解锁 GitHub Models 推理

三、API の呼び方

コアエンドポイント：https://models.github.ai/inference/chat/completions。モデル ID は {publisher}/{model_name} 形式。例：openai/gpt-4o、meta/llama-3.3-70b-instruct。

3.1 curl 直叩き

最小リクエスト例（サービス存続期間中に利用可能）：

curl -L \
  -X POST \
  -H "Accept: application/vnd.github+json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_GITHUB_PAT" \
  -H "X-GitHub-Api-Version: 2022-11-28" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://models.github.ai/inference/chat/completions \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用三句话解释 GitHub Models API"}
    ]
  }'

レスポンス構造は OpenAI の chat/completions と同じで、choices[0].message.content がモデル出力です。stream: true のストリーミング、temperature、max_tokens など標準パラメータに対応していました。

3.2 OpenAI Python / JS SDK

プロトコル互換のため、base_url と api_key を変更するだけ：

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["GITHUB_TOKEN"],
    base_url="https://models.github.ai/inference/",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是简洁的技术助手"},
        {"role": "user", "content": "GitHub Models 和 Copilot 有什么区别？"},
    ],
)
print(completion.choices[0].message.content)

LangChain、Vercel AI SDK など、カスタム OpenAI base URL に対応するフレームワークでも移行コストは低く——これが GitHub Models が OSS コミュニティで広まった理由のひとつです。

3.3 GitHub Actions 連携

典型的な用途：PR 自動要約、Issue 分類、changelog 生成。ワークフローの骨格：

name: AI Triage
on:
  issues:
    types: [opened]

permissions:
  issues: write
  models: read

jobs:
  triage:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Classify issue with LLM
        env:
          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
        run: |
          curl -s https://models.github.ai/inference/chat/completions \
            -H "Content-Type: application/json" \
            -H "Authorization: Bearer $GITHUB_TOKEN" \
            -d '{
              "model": "openai/gpt-4o-mini",
              "messages": [{
                "role": "user",
                "content": "将以下 Issue 分类为 bug/feature/question：..."
              }]
            }'

組織レベルではポリシーでどのリポジトリ・メンバーが Models にアクセスできるか制御でき、ベンダー API Key を共有せずにチーム全体の AI 利用を統一するのに向いていました。

3.4 モデルカタログ照会

利用可能なモデル一覧：

curl -L \
  -H "Accept: application/vnd.github+json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_GITHUB_PAT" \
  -H "X-GitHub-Api-Version: 2022-11-28" \
  https://models.github.ai/catalog/models

各モデルの publisher、コンテキストウィンドウ、streaming 対応などのメタデータが返ります。選定時はまずカタログを確認し、下のレート制限表と照合——モデルごとに複雑度ティアが異なり、上限の差は大きいです。

四、無料枠とレート制限

GitHub Models 無料 API は（存続期間中）パブリックプレビュー段階にあり、上限は変更される可能性があると公式に明記されていました。無料枠は無制限ではなく、4 つの軸で制限されていました：

• 分あたりリクエスト数（RPM）
• 日あたりリクエスト数（RPD）
• 1 リクエストあたりのトークン上限（入力 / 出力別）
• 同時リクエスト数

上限は GitHub Copilot サブスクリプションのティアでも変動します。下表は GitHub 公式ドキュメントの基準値（Copilot Free vs Enterprise）：

五、従量課金と BYOK

2025 年中期に GitHub は無料枠超過の 2 つの経路を開放しました：

従量課金（Pay-as-you-go）

• 組織 / 個人アカウントの Billing で明示的に有効化（デフォルトはオフ）
• 課金単位：token unit、単価 $0.00001 / unit
• モデルごとに乗数（multiplier）：GPT-4o 入力トークンは 0.25 倍。換算すると OpenAI 直結とほぼ同額
• より高い RPM/RPD、大きなコンテキスト、多い同時実行を解放

自前キー（BYOK）

• 自前の OpenAI または Azure AI キーを紐付け、利用量はベンダーアカウントに計上
• チームメンバーは実 API Key を見ず、GitHub が安全にホスト
• Playground、Actions、評価フローで GitHub ホストモデルと同じ使い方

従量課金と BYOK は「GitHub エコシステム内で請求と権限を統一したい」チーム向け。生の API スループットだけが必要なら、ベンダー直結の方がシンプルなことも——詳しくは LLM 料金・選定ガイド を参照。

六、ベストプラクティス

1. 用途を明確に：実験は OK、本番は NG

無料枠に最適：個人 side project のプロトタイプ、OSS Action のデモ、モデル出力の比較、CI の低頻度タスク（PR タイトル提案など）。不向き：エンドユーザー向けチャット、高 QPS バックエンド、レイテンシ敏感なパス。

2. モデルの段階ルーティング

複雑度で振り分け：簡単な分類・要約は低複雑度モデル（GPT-4o-mini、小パラメータ Llama）。本当に推論品質が要るときだけ GPT-4o や DeepSeek-R1。無料アカウントの GPT-4o は 1 日 50 回。使いすぎるとその日は終わり。

3. トークン予算の管理

1 回あたり上限 8K 入力 + 4K 出力。長文は先に要約してから推論。system prompt は簡潔に。max_tokens で出力暴走を防ぐ。Embedding は 64K まで許可されていましたが、大量処理は日次リクエスト数に縛られます。

4. 429 を丁寧に処理

指数バックオフでリトライ。RPM（60 秒待ち）と RPD（翌日まで待つか従量課金へ）を区別。セマフォで同時実行を制限（低複雑度 5、高複雑度 2）。

5. Actions では GITHUB_TOKEN、ローカルでは短期 PAT

CI はゼロ設定。ローカル開発は Fine-grained PAT + 有効期限。トークンを workflow ログに出さない——curl は -s を付け、set -x で Authorization ヘッダーを表示しない。

6. 推論層を抽象化して移行しやすく

base_url、model、api_key を環境変数か設定オブジェクトに集約。GitHub Models 終了後、この抽象化の価値はさらに高まります——同じコードを OpenAI、Azure AI Foundry、自前ゲートウェイに向け替え可能。

七、終了後の移行先（2026-07-30 以降）

GitHub 公式が示す代替ルート：

最小変更での移行チェックリスト：

1. models.github.ai を全体検索し、参照を一覧化
2. base_url と認証方式を新プロバイダーに置き換え
3. モデル ID を更新（例：openai/gpt-4o → gpt-4o、ベンダー形式による）
4. workflow から不要になった permissions: models: read を削除
5. レート制限と課金を再評価——無料枠の幻想はなくなり、新プラットフォームのクォータで計画

FAQ

GitHub Models API は今も使えますか？

いいえ。2026 年 7 月 30 日に完全終了し、すべてのエンドポイントが停止しました。

認証方法は？

models:read 付き PAT、または Actions で models: read を宣言して GITHUB_TOKEN を使用。

無料枠はどのくらい？

低複雑度は約 15 RPM / 150 RPD。高複雑度は約 10 RPM / 50 RPD。推論モデルはさらに厳しい。Copilot ティアで引き上げ。

OpenAI API と互換ですか？

chat/completions 互換。SDK の base_url を https://models.github.ai/inference/ に変更するだけ。

無料枠は本番に使えますか？

いいえ。公式の位置づけは実験。SLA なし、制限は厳しい。

まとめ

GitHub Models API の使い方は？一言で：PAT 認証 + OpenAI 互換エンドポイント + モデルティア別レート制限——ゼロハードルでモデルを試せる近道でしたが、無料枠の日次リクエストは一桁〜百回程度で、もともと本番向きではありませんでした。

サービスは終了しましたが、残る教訓は有効です：互換プロトコルで移行コストを下げる、CI では最小権限を宣言する、推論層を差し替え可能な設定にまとめる。次は models.github.ai をコードから除去し、用途に応じて Azure AI Foundry、OpenAI 直結、Copilot を選ぶ——より体系的な比較は LLM 料金・選定ガイド を参照してください。

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上限と終了情報は GitHub Models 公式ドキュメント に準拠。最終更新：2026 年 7 月 31 日。