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Learn how different AI models are hosted for Copilot Chat.

GitHub Copilot can use a variety of AI models. This article explains how these models are hosted and served.

OpenAI models

Used for:

  • GPT-4.1
  • o3
  • o4-mini

GPT-4.1 is hosted by GitHub's Azure tenant when used in GitHub Copilot. o3 and o4-mini models are hosted by OpenAI and GitHub's Azure tenant. OpenAI makes the following data commitment: We [OpenAI] do not train our models on your business data by default. GitHub maintains a zero data retention agreement with OpenAI.

When using OpenAI's models, input requests and output responses continue to run through GitHub Copilot's content filters for public code matching, when applied, along with those for harmful or offensive content.

Anthropic models

Used for:

  • Claude Opus 4
  • Claude Sonnet 3.5
  • Claude Sonnet 3.7
  • Claude Sonnet 3.7 Thinking
  • Claude Sonnet 4

Claude Opus 4 and Claude Sonnet 4 are hosted by Anthropic PBC and Google Cloud Platform. Claude Sonnet 3.7 is hosted by Amazon Web Services, Anthropic PBC, and Google Cloud Platform. Claude Sonnet 3.5 is hosted exclusively by Amazon Web Services. GitHub has provider agreements in place to ensure data is not used for training. Additional details for each provider are included below:

To provide better service quality and reduce latency, GitHub uses prompt caching. You can read more about prompt caching on Anthropic PBC, Amazon Bedrock, and Google Cloud.

When using Claude, input prompts and output completions continue to run through GitHub Copilot's content filters for public code matching, when applied, along with those for harmful or offensive content.

Google models

Used for:

  • Gemini 2.5 Pro
  • Gemini 2.0 Flash

GitHub Copilot uses Gemini 2.0 Flash and Gemini 2.5 Pro hosted on Google Cloud Platform (GCP). When using Gemini models, prompts and metadata are sent to GCP, which makes the following data commitment: Gemini doesn't use your prompts, or its responses, as data to train its models.

To provide better service quality and reduce latency, GitHub uses prompt caching.

When using Gemini models, input prompts and output completions continue to run through GitHub Copilot's content filters for public code matching, when applied, along with those for harmful or offensive content.

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