GitHub Models kostenlos? Free Tier im Juli 2026 eingestellt

GitHub Models ist eingestellt. Seit dem 30. Juli 2026 ist der Dienst für keinen Kunden mehr verfügbar, auch nicht für Bestandskunden mit aktiver Nutzung. Es gibt nichts mehr zu beanspruchen. Diese Seite erklärt, was die kostenlose Stufe war, wie sie endete und wohin Sie stattdessen gehen können.

GitHub Models war der eingebaute Weg von GitHub, KI-Modelle auszuprobieren: ein Playground, ein Modellkatalog und eine Inference API, innerhalb von Rate Limits kostenlos für alle mit GitHub-Konto. GitHub schloss den Dienst am 16. Juni 2026 für Neukunden und schaltete ihn am 30. Juli 2026 für alle ab. Wenn Sie darauf angewiesen waren, ist der praktische Ersatz eine andere kostenlose Modell-API mit OpenAI-kompatiblem Endpunkt – die Optionen vergleichen wir unten.

Was GitHub Models war

GitHub stellte GitHub Models im August 2024 vor und bewarb es als Weg für Entwickler auf GitHub, zu „AI Engineers“ zu werden, indem sie direkt dort mit Modellen experimentieren, wo ihr Code bereits liegt. Der Katalog zum Start umfasste Llama 3.1, GPT-4o, GPT-4o mini, Phi 3 und Mistral Large 2, und im eingebauten Playground konnten Sie Prompts und Parameter kostenlos testen. Der vorgesehene Weg: im Playground starten, in Codespaces oder VS Code zum Code wechseln und das Projekt dann auf Azure AI in Produktion bringen.

Mit der Zeit wuchs es auf mehrere Bestandteile:

• Playground – eine Chat-Oberfläche auf github.com, um Modelle zu vergleichen und Prompts sowie Parameter abzustimmen.
• Modellkatalog – Modelle von Anbietern wie OpenAI, Meta, Microsoft, Mistral und DeepSeek, direkt in GitHub durchsuchbar.
• Inference API – ein Endpunkt, den Sie mit einem GitHub-Token aus Ihrem Code aufrufen konnten; dadurch war er für Skripte, GitHub Actions und schnelle Prototypen beliebt.
• Prompts und Evaluierungen – Werkzeuge für die Arbeit mit Prompts und den Vergleich von Modellausgaben, die BYOK später auch auf GitHub Actions ausweitete.
• Bring Your Own Key (BYOK) – im Juni 2025 hinzugefügt; Organisationen konnten eigene OpenAI- oder Azure-AI-Keys verbinden, sodass die Nutzung vom jeweiligen Anbieter abgerechnet wurde.

So funktionierte die kostenlose Stufe

Die kostenlose Stufe basierte auf Rate Limits statt auf Guthaben. Die Dokumentation von GitHub beschrieb Limits für Anfragen pro Minute, Anfragen pro Tag, Tokens pro Anfrage und gleichzeitige Anfragen, mit unterschiedlichen Limits für Modelle der Stufen „low“ und „high“ und höheren Limits für Nutzer kostenpflichtiger Copilot-Pläne. Die kostenlose Nutzung war ausdrücklich für Prototyping und Experimente gedacht, nicht für Produktionstraffic.

Am 24. Juni 2025 führte GitHub einen Weg über diese Limits hinaus ein: optionale Pay-as-you-go-Abrechnung über Ihr GitHub-Konto (zahlbar per Kreditkarte, PayPal oder Rechnung), Kontrollen auf Organisationsebene, welche Modelle Mitglieder nutzen dürfen, und BYOK. GitHub erklärte, der Modellzugang bleibe „innerhalb unserer Rate Limits zum Start kostenlos“, Daten blieben auf der Infrastruktur von GitHub und Azure und würden nicht für Training genutzt. Kostenpflichtige Nutzung war für Organisationen und Enterprises standardmäßig deaktiviert, mit einem Ausgabenlimit von 0 $, bis ein Admin das Budget anhob.

Zeitplan der Einstellung

Warum es endete

GitHub hat keinen Grund veröffentlicht. Der Beitrag vom 16. Juni sagt nur „We are retiring GitHub Models“ (Wir stellen GitHub Models ein), und die Beiträge vom Juli bestätigen Termine und Alternativen ohne Erklärung. Eine darüber hinausgehende offizielle Aussage haben wir nicht gefunden, daher spekulieren wir nicht.

Was GitHub stattdessen empfiehlt

• Microsoft Foundry (ai.azure.com) – laut GitHub die empfohlene Heimat für neue und bestehende Projekte, die Zugang zu einem breiten Modellkatalog brauchen. Es ist ein kostenpflichtiger Azure-Dienst; kostenloses Azure-Guthaben gibt es zum Beispiel über Azure for Students und Microsoft for Startups.
• GitHub Copilot – für KI-gestützte Workflows auf GitHub selbst, mit Zugang zu einer Reihe von Modellen. Die Dokumentation von GitHub betont, dass GitHub Models von Copilot getrennt war; Copilot-Pläne waren also nicht betroffen. Siehe GitHub-Copilot-Preise und das kostenlose Copilot-Angebot für Studierende.

Wer betroffen war und was jetzt zu tun ist

In keinem Fall gibt es einen Workaround, der GitHub Models selbst wiederherstellt: Die offiziellen Beiträge stellen klar, dass der Dienst für alle Kunden nicht mehr verfügbar ist, auch für solche mit aktiver Nutzung, und die zugehörige Oberfläche wurde aus GitHub entfernt.

Kostenlose Alternativen für API-Zugang

Die meisten nutzten GitHub Models für einen Zweck: einen kostenlosen API-Key, um aus einem Skript oder Prototyp ein leistungsfähiges Modell aufzurufen. Diese kostenlosen Stufen auf unserer Website decken denselben Bedarf. Alle bieten einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt oder ein SDK, die Migration bedeutet also meist nur, Basis-URL, Key und Modellnamen auszutauschen.

Wenn Sie die OpenAI-Modelle aus dem Katalog brauchen, erhalten Sie sie direkt über die kostenpflichtige API von OpenAI oder über Microsoft Foundry. Eine vollständige Anleitung, wie Sie an einen kostenlosen Key kommen, finden Sie in unserem Ratgeber zu kostenlosen KI-API-Keys.

Code migrieren, der GitHub Models genutzt hat

1. Finden Sie jede Aufrufstelle. Durchsuchen Sie Ihre Repositories, Skripte und GitHub-Actions-Workflows nach dem Endpunkt von GitHub Models und nach GitHub-Tokens, die als Modell-API-Keys verwendet werden. Aufrufe aus Actions-Workflows übersieht man leicht.
2. Wählen Sie pro Einsatzzweck einen Anbieter. Chat-Prototyp → Gemini, Groq oder die kostenlosen Modelle von OpenRouter; Embeddings → Cloudflare Workers AI oder eine spezielle Embedding-Stufe wie Jina AI oder Voyage AI; Produktion mit OpenAI-Modellen → OpenAI direkt oder Microsoft Foundry.
3. Erstellen Sie einen Key und speichern Sie ihn als Secret. Hinterlegen Sie ihn in GitHub Actions unter den Actions-Secrets des Repositorys oder der Organisation, statt ihn fest in den Code zu schreiben.
4. Ändern Sie Basis-URL, Key und Modell-ID. Mit dem OpenAI-SDK sind das meist zwei oder drei Zeilen. Modellnamen unterscheiden sich je nach Anbieter, prüfen Sie also die jeweilige Modellliste.
5. Prüfen Sie Limits und Ausgaben erneut. Kostenlose Stufen haben andere Limits pro Minute und pro Tag als GitHub Models, und dasselbe offene Modell kann sich bei verschiedenen Hosts leicht unterschiedlich verhalten. Führen Sie Evaluierungen aus Ihrem Repository erneut aus.
6. Entfernen Sie tote Konfiguration. Löschen Sie gespeicherte BYOK-Einstellungen und Prompt-Dateien für GitHub Models, die Sie nicht mehr brauchen, damit Teammitglieder nicht annehmen, der Dienst funktioniere noch.

# Example: same OpenAI SDK, new provider
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://<new-provider-openai-compatible-url>/v1",
    api_key=os.environ["NEW_PROVIDER_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="<model id from the new provider>",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)

Was wir nicht wissen

• Grund für die Einstellung – von GitHub nicht angegeben.
• Datenaufbewahrung – die Beiträge zur Einstellung sagen nicht, was mit gespeicherten Prompts, Evaluierungen oder BYOK-Einstellungen passiert. Wenn das für die Compliance wichtig ist, fragen Sie den GitHub Support.
• Schlussabrechnung – die Beiträge behandeln weder Erstattungen noch die Abrechnung offener Pay-as-you-go-Nutzung. Prüfen Sie die Abrechnungsseite Ihres Kontos.
• Rückkehr – GitHub hat keine Pläne angedeutet, den Dienst zurückzubringen.

Lehren für die Wahl einer kostenlosen KI-API

Zwischen dem Stopp für Neukunden und der vollständigen Einstellung von GitHub Models lagen etwa sechs Wochen. Das erinnert daran, dass kostenlose Stufen eine Geschäftsentscheidung sind, keine Garantie. Wenn Sie Ihren Modellanbieter hinter einem kleinen Wrapper halten (eine Funktion, die einen Prompt nimmt und Text zurückgibt), OpenAI-kompatible Endpunkte nutzen und Basis-URL sowie Modellnamen in der Konfiguration statt im Code ablegen, wird die nächste Migration zu einer Konfigurationsänderung statt einer Neuentwicklung. Wir verfolgen Statusänderungen wie diese und datieren jede Prüfung auf dieser Website.