GitHub 推出专门用于检测泄露密钥的 AI 模型，能识别没有标准格式的密码。基础扫描继续免费，但推送拦截和安全审查开始按 AI Credits 扣费。
这不仅是安全工具的升级，更是 GitHub 在 AI 商业化上的一次精准切割。把基础能力留在免费池子维持粘性，把高价值的实时拦截和代码审查变成按量计费的消耗品。对于正在大规模引入 AI Agent 的团队，安全合规成本将随代码提交量线性增长。
先说结论：
- 新模型支持上下文感知，能抓取无标准格式的密码，且只检测不生成代码。
- 基础 secret scanning alerts 在 GHSP 和 GHAS 中继续免费包含。
- Push protection 和 Copilot /security-review 的 opt-in 检查将消耗 AI Credits。
上下文感知与计费切割
新模型的核心能力在于上下文感知。它能读取周围代码来识别可能的凭证，包括那些没有 recognizable token format 的密码。它只负责检测，不会生成代码或 prose。这种只读不写的设定，避免了 AI 在修复漏洞时引入新的幻觉代码，降低了二次风险。这种设计直接切入了开发者日常写代码和 AI Agent 自动构建软件的流程。
在计费逻辑上，GitHub 做了明确的切割。现有的 AI-detected secret alert scans 会自动切换到新模型，对 GHSP 和 GHAS 客户完全免费。这部分属于基础安全底线。但当你需要更主动的防御时，成本就出现了。AI push protection 会在 push 时检查非结构化凭证，给你机会在 secret 进入 repository history 前将其移除。Copilot CLI 和 Copilot App 的 /security-review 命令也会在提交前审查安全漏洞。这两个 opt-in 功能，都将开始消耗 GitHub AI Credits。对于产品经理和创业者来说，这传递了一个明确信号：AI 安全能力正在从附赠的卖点变成按量计费的基础设施。
功能可用性与计费规则对比
不同平台和功能的计费归属差异很大，决策者需要理清这些边界。
- GitHub Team 和 GHEC：AI push protection 需要购买付费的 GHSP 或 GHAS 覆盖。Public、private 和 internal 仓库均可 qualifying。
- GHEC with data residency：支持 Copilot Business 和 Enterprise 的 security review 命令。AI push protection 计划中，需付费 GHSP/GHAS。
- GHES：新模型计划用于 GHES 3.23 的 AI-detected alerts，随 GHSP/GHAS 免费提供。但 AI push protection 和 Copilot security review 命令不在此 Server 版本中。
- Individual Copilot plans：Pro、Pro+、Max、Free 和 Student 均可使用带新模型的 security review checks，无需 GHSP/GHAS 许可证，但会消耗 AI Credits。
需要明确的是，GitHub hosting plans、GHSP licenses 和 Copilot subscriptions 是相互独立的。Copilot Business 和 Enterprise 的订阅不能替代 AI push protection 所需的 GHSP 许可证。
计费归属：除了企业托管用户 (EMUs) 的用户命名空间仓库外，AI Credit 使用量归属于拥有仓库的组织，不应用于任何特定用户的分配额度。使用量将列在 AI usage insights 的 Secret Protection AI Credits SKU 下。
落地配置与预算控制指南
要使用 /security-review，需在支持的 Copilot CLI 或 Copilot App 会话中，于 committing、pushing 或请求 pull request review 前运行。它会返回带修复建议的优先发现。新 checks 默认关闭，运行命令不会自动开启，必须在计划和策略允许的地方 opt-in。如果你已经在 private preview 中使用 AI push protection，计费变更生效后继续使用将消耗 AI Credits。如果不希望产生费用，需提前禁用。
组织和企业 administrator 可以通过策略禁用新功能，并为 AI Credit 使用设置预算。要设置专用预算，需打开 Billing and licensing，选择 Budgets and alerts。选择 SKU-level budget，产品选 Advanced Security，SKU 选 Secret Protection AI Credits。
参考链接：
对于企业技术决策者，不要盲目在全公司范围全量开启 Push protection。建议先在非核心仓库灰度，观察 AI Credit 的实际消耗速率。如果团队大量使用 Copilot Agent 自动提交代码，拦截检查的调用次数会激增，必须提前配置 SKU-level budget 并开启 Stop usage when budget limit is reached，否则账单会失控。
同时，注意适用边界。GHES 3.23 目前只包含免费的 alert 扫描，不包含 push protection，私有化部署用户需调整预期，不要指望在本地 Server 上获得完整的 AI 拦截能力。另外，Agent 不应在没有明确授权的情况下开启消耗 credit 的功能或更改策略，这需要在你的 AI 工作流编排中增加一道权限校验。
评论区唠唠
你开 GitHub AI 拦截了吗？每月 Credit 消耗多少？
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