Ausgabe #7 · 29.10.2026

Copilot mischt Modelle, API-Guthaben fürs Abo & Epic vibe-codet Unreal

Donnerstag, vier Picks. Diesmal: GitHub lässt Copilot mehrere Modelle pro Aufgabe kombinieren, OpenAI legt zahlenden ChatGPT-Pro- und Business-Kunden monatlich API-Guthaben drauf, Replit zeigt mit einem neuen Benchmark, wo Agents beim Bauen ganzer Apps scheitern, und Epic bestätigt, dass Unreal Engine inzwischen zu großen Teilen per KI entsteht. Dazu ein Test, den du heute in deinem eigenen Projekt machen kannst.

1) Copilot Fusion: mehrere Modelle, eine Antwort

GitHub hat auf der Universe am 28.10. Copilot Fusion vorgestellt. Statt eines festen Modells wählst du im Model-Picker „Fusion“, und ein Router entscheidet pro Prompt, wie gearbeitet wird: „Single“ schickt die Aufgabe an ein einzelnes Modell, bei „Cascade“ schreibt ein günstiges Modell einen Entwurf und ein Prüfer-Modell entscheidet, ob der reicht oder an ein stärkeres Modell eskaliert wird, und bei „Critique“ kritisieren mehrere Modelle parallel den Entwurf, bevor das ursprüngliche Modell überarbeitet. Es gibt die Stufen Standard, High und Max. Fusion ist laut Doku allgemein verfügbar in VS Code, der Copilot CLI, der Copilot App und JetBrains. Abgerechnet wird jedes beteiligte Modell zum normalen Preis, ohne Fusion-Aufschlag. High und Max können aber mehrere Modelle einsetzen und damit mehr AI Credits verbrauchen. Bis 30.11.2026 gibt GitHub 30 % Rabatt auf die Modellkosten in Fusion für bezahlte Pläne. Laut GitHub-Blog landet Fusion Max auf dem Coding Agent Index von Artificial Analysis bis auf zwei Punkte an Opus 5.5 Max heran, zum halben Preis und mit 40 % weniger Zeit pro Aufgabe. Eine Einschränkung steht in der Doku: Datei-Änderungen aus verworfenen Entwürfen werden nicht automatisch zurückgenommen.

Unser Take: Für Copilot-Nutzer ist das vor allem ein Kosten-Experiment mit Rabatt bis Ende November. Fang mit Standard an und schalte High oder Max nur für harte Aufgaben ein, sonst frisst der Mehr-Modell-Modus die Credits. Und wegen der Einschränkung mit den verworfenen Entwürfen gilt: vor jedem Commit den Diff anschauen. Die Benchmark-Zahl kommt von GitHub selbst. Wenn du Copilot mit Cursor oder Claude Code vergleichen willst, hilft der Rechner auf syntaxlabor.de/rechner.

Quelle: GitHub Docs — Copilot Fusion

2) ChatGPT Pro und Business: monatliches API-Guthaben inklusive

Seit dem 28.10. bekommen zahlende ChatGPT-Pro- und Business-Kunden jeden Monat Guthaben für die OpenAI-API. Bei Pro hängt der Betrag an der Stufe: 100 $ im 100-$-Plan, 200 $ im 200-$-Plan und 500 $ im 500-$-Plan. Bei Business gibt es 20 $ pro Standard-Seat und 100 $ pro Premium-Seat, gepoolt und gedeckelt auf 500 $ pro Monat. Plus, Go und Free sind nicht dabei. Voraussetzungen: Das Abo ist bezahlt und mindestens 7 Tage aktiv (Testzeiträume zählen nicht), und wer das Guthaben abholt, ist Owner von Abo und API-Organisation mit derselben E-Mail. Abholen geht in ChatGPT unter Settings → Billing oder in der API-Plattform unter Billing, eine Zahlungsmethode für die API ist nicht nötig. Das Guthaben verfällt am Ende des Abrechnungszeitraums, nichts wird übertragen, die erste Gutschrift ist anteilig. Es gilt unter anderem für die Responses API, Agents, Realtime, Bilder und eingebaute Tools, aber nicht für Codex über API-Keys. ChatGPT- oder Codex-Limits steigen dadurch nicht. Ist das Guthaben aufgebraucht und kein gekauftes Guthaben da, antwortet die API mit HTTP 429 und dem Code credit_balance_exhausted.

Unser Take: Wer sowieso Pro zahlt, hat damit ein Gratis-Budget, um KI-Features in der eigenen App zu bauen und zu testen. Für Produktion würden wir uns nicht drauf verlassen: Das Guthaben verfällt jeden Monat, und wenn es leer ist, gibt die App plötzlich 429-Fehler zurück. Diesen Fall also gleich mit einbauen. Und wer auf mehr Codex gehofft hat: Das ist nicht drin.

Quelle: OpenAI Developers — API credits for ChatGPT subscribers

3) ViBench 2.0: Agents scheitern dort, wo Features sich kreuzen

Replit hat ViBench 2.0 veröffentlicht, einen Benchmark für lange Vibe-Coding-Sessions. Der Agent startet mit einem leeren Projekt und baut ein Produkt Feature für Feature auf, mit bis zu 18 Features pro Build. Insgesamt sind es 17 Produkte, 241 Feature-Anfragen und 544 Testpläne. Ein Build zählt nur, wenn alle Testpläne bestehen. Ganz vorne liegen GPT-6.1 Sol mit 65 % bei rund 12 $ pro Build, GPT-6 Astra mit 60 % bei rund 90 $ und Opus 5.5 mit 49 %. Opus ist dafür laut Replit etwa 2,5-mal schneller als Sol. DeepSeek V4.1 Flash besteht 77 % der einzelnen Testpläne für rund 2,50 $ pro Build, aber kein Modell mit offenen Gewichten schafft einen kompletten Build. Der interessanteste Befund: Fast drei Viertel der gescheiterten Builds der Top-Modelle scheitern nur dort, wo zwei Features zusammenspielen. Ungefähr jeder 40. Build startet auf einer leeren Datenbank gar nicht erst, weil der Schema-Code eine Tabelle benutzt, bevor sie angelegt wird. Acht der Produkte hat Replit öffentlich auf GitHub gestellt.

Unser Take: Das deckt sich mit dem, was viele im Alltag merken: Jedes Feature einzeln funktioniert, aber zusammen knallt es. Wer mit Agents baut, sollte deshalb nach jedem neuen Feature die alten Abläufe mittesten lassen, nicht nur das neue. Und den Fehler mit der leeren Datenbank kannst du in fünf Minuten selbst prüfen: Projekt einmal mit frischer DB starten. Die Zahlen stammen von Replit selbst.

Quelle: Replit Blog — ViBench 2.0

4) Epic vibe-codet Unreal Engine mit Claude Code und Codex

Epics Entwicklungschef Marcus Wassmer hat This Week in Videogames bestätigt, dass Epic KI nutzt, um Code und Features für die Unreal Engine zu entwickeln. Fast die gesamte Arbeit läuft gerade in den Entwicklungszweigen für Fortnite, UEFN und UE6, ein kleineres Update 5.9 ist möglich. Als bekannteste Tools nennt er Claude Code und Codex. Die Erfolge, die er aufzählt: nicht-deterministische Cooking-Bugs, die Epic seit zehn Jahren jagt, sind fast komplett weg, die Shader-Kompression ging schneller voran, beides macht Patches kleiner. Einen großen Teil der D3D12-Render-Schicht hat das Team neu geschrieben. Wassmer hatte dafür drei bis sechs Wochen für einen Entwickler geschätzt, fertig war es nach etwa einer Woche. Dazu kommen größere Umbauten, die tausende Dateien betreffen und von Hand zu viel Aufwand waren. Laut Wassmer soll die Engine dadurch deutlich modularer werden, damit man nicht benötigte Teile pro Spiel weglassen kann. Und wörtlich: „Yes, we are vibe-coding things.“ Die Engineers schreiben nicht mehr den Großteil des Codes, steuern aber die Architektur.

Unser Take: Spannend für Indie-Game-Devs ist das Muster dahinter: Die KI erledigt die mühsamen Massen-Refactorings und die nervigen Bugs, die nur ab und zu auftreten, während Menschen über Architektur, Speicher und Performance entscheiden. Das lässt sich im Kleinen genauso machen. Wer auf Unreal setzt, kann mit einer modulareren UE6 rechnen. Wie die am Ende aussieht, ist aber noch offen.

Quelle: This Week in Videogames — Epic Games Confirms AI is Being Used to Develop Code and Features for Unreal Engine

Mach das heute

Kreuzungstest gegen Pick 3: Nimm die zwei letzten Features, die dein Agent gebaut hat, und schreib einen kurzen Testablauf, der beide zusammen nutzt (z. B. „Eintrag anlegen, dann filtern, dann rückgängig machen“). Lass den Agent genau diesen Ablauf als End-to-End-Test anlegen und laufen. Dann startest du das Projekt einmal mit einer frischen, leeren Datenbank und schaust, ob es überhaupt hochfährt.

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Kennst du jemanden, der ChatGPT Pro zahlt und das API-Guthaben noch nicht abgeholt hat? Schick ihm diese Seite. Anmelden geht hier.

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