GitHub Copilot contabiliza el uso mediante OpenCode y otras herramientas

Si un desarrollador accede a Copilot mediante una herramienta de terceros, las estadísticas habituales de IDE quizá no indiquen de dónde proceden las solicitudes. El 23 de octubre de 2026, GitHub añadió el campo totals_by_client a la API de métricas de uso de Copilot, que agrupa el uso de modelos por cliente, incluidos OpenCode, Claude Code, Codex y Zed. Para los administradores, es una forma de ver parte de la actividad que se produce fuera del editor y de hablar con mayor precisión sobre las políticas internas de uso de la IA.

Qué incluye el nuevo desglose

Cada elemento de totals_by_client indica el cliente, el número de llamadas exitosas al modelo, el número de sesiones y el volumen de tokens de entrada y salida, junto con su promedio por llamada. El campo anidado totals_by_model desglosa estos indicadores por modelo y muestra el modo de selección: si el usuario eligió el modelo directamente, si se realizó una selección automática o si lo asignó el producto.

El campo se ha añadido a los informes diarios y de 28 días para las vistas de empresa, organización y usuario de esos niveles. En el informe agregado de 28 días, el desglose por cliente aparece para cada día. El cambio es aditivo: se conservan los campos anteriores y, si no hay datos, la matriz queda vacía. GitHub explicó los detalles en el anuncio del nuevo desglose de métricas de uso.

Qué preguntas responden los datos

El equipo puede comparar el volumen de solicitudes y tokens procedentes de distintas herramientas y decidir qué integraciones conviene admitir o incluir en las políticas corporativas. Por ejemplo, un aumento de la proporción de OpenCode en el informe puede indicar que los desarrolladores utilizan Copilot como proveedor de modelos fuera del IDE. Comparar clientes y modelos ayuda a comprobar qué modelos generan realmente la mayor parte de la carga.

Para analizar el presupuesto, conviene empezar por los tokens y el número de llamadas y, después, contrastarlos con las condiciones de facturación vigentes. request_count cuenta las llamadas al modelo, no los prompts de los usuarios: un solo prompt puede generar varias llamadas. Por tanto, este campo sirve para analizar la carga del servicio de modelos, pero no para contar directamente las interacciones de los desarrolladores.

Cómo incorporar la métrica al flujo de trabajo

1. Compruebe el acceso. La política de métricas de uso de Copilot debe estar habilitada. Pueden obtener informes los propietarios autorizados de la empresa o la organización, los responsables de facturación y los roles con permiso para consultar las métricas pertinentes.
2. Compare períodos equivalentes. Utilice el informe diario para comprobar cambios tras habilitar una herramienta y el de 28 días para observar la distribución sostenida de la actividad. En cada informe, separe llamadas, tokens y sesiones: son medidas distintas de la carga.
3. Establezca umbrales de revisión. Por ejemplo, marque un cliente cuya proporción de tokens o llamadas haya aumentado notablemente respecto de su período anterior. Elija el umbral según sus requisitos y la carga habitual; GitHub no establece uno universal.
4. Contraste el informe con la configuración de acceso. El nuevo desglose puede servir de base para debatir la compatibilidad y la gestión de herramientas. Los informes describen el uso registrado, pero no sustituyen la comprobación de permisos ni el inventario de integraciones.

La documentación oficial de la API de métricas de uso de Copilot describe los informes, los requisitos de permisos y los desgloses disponibles. Antes de automatizar procesos, consulte allí el esquema vigente del informe que necesita y utilice los permisos correspondientes.

Qué significa la etiqueta del cliente

GitHub identifica al cliente mediante el ID de integración que la herramienta envía con la solicitud. La empresa describe explícitamente esta agrupación como una identificación aproximada: el valor ayuda a agregar el tráfico, pero por sí solo no confirma la identidad del usuario ni la autenticidad de la aplicación. Los clientes desconocidos se incluyen en el grupo other, y los valores que no se pueden normalizar pueden aparecer como unknown.

También hay casos especiales: las llamadas de Copilot code review y Copilot cloud agent reciben el modo de selección product_selected, porque el producto elige el modelo; en el caso de code review, el modelo puede aparecer como unknown. Es importante tenerlo en cuenta al comparar los desgloses por modelo entre herramientas.

En resumen, totals_by_client cubre una laguna en el seguimiento de las llamadas a Copilot desde herramientas externas y proporciona a los administradores nuevos datos para analizar la carga y tomar decisiones de compatibilidad. Para obtener una imagen fiable del uso, contraste este desglose con los permisos y otras fuentes internas, y trate los nombres de cliente como categorías de tráfico, no como prueba de identidad.