- Microsoft ने दिसंबर से अपने हज़ारों आंतरिक डेवलपर्स के लिए Claude Code access खोला था, लेकिन 6 महीने बाद अब वह इस विस्तार को वापस ले रहा है
- Claude Code का इस्तेमाल project managers, designers और अन्य कर्मचारियों के coding experiments में भी होने लगा था और यह लोकप्रिय हो गया, लेकिन इससे GitHub Copilot CLI के साथ प्रतिस्पर्धा पैदा हुई
- Microsoft, Claude Code के ज़्यादातर लाइसेंस हटाकर कई डेवलपर्स को Copilot CLI पर ले जाना चाहता है, ताकि एक मुख्य agent-style command-line tool पर एकरूपता लाई जा सके
- Experiences + Devices टीम जून के अंत तक इसका उपयोग घटा रही है, जिसमें Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams और Surface पर काम करने वाले engineers शामिल हैं
- 30 जून को वित्तीय वर्ष समाप्त होने के साथ यह फैसला जुड़ा है, क्योंकि जुलाई में नए वित्तीय वर्ष की शुरुआत पर लाइसेंस रद्द करने से operating costs घटाने में मदद मिलती है
Claude Code लाइसेंस में कटौती
- Microsoft ने दिसंबर से अपने हज़ारों आंतरिक डेवलपर्स के लिए Claude Code access खोला था, ताकि वे Anthropic के AI coding tool का रोज़ इस्तेमाल कर सकें
- यह project managers, designers और अन्य कर्मचारियों को पहली बार coding का प्रयोग करने देने की कोशिश का हिस्सा था
- पिछले 6 महीनों में Claude Code ने Microsoft के भीतर लोकप्रियता हासिल की, लेकिन अब Microsoft इस विस्तार को वापस लेने की तैयारी कर रहा है
Copilot CLI की ओर बदलाव
- Microsoft, Claude Code के ज़्यादातर लाइसेंस हटाकर कई डेवलपर्स को GitHub Copilot CLI पर ले जाना चाहता है
- Claude Code की लोकप्रियता, GitHub Copilot CLI से टकराने लगी, जो GitHub Copilot का command-line version है और Visual Studio Code जैसे development apps के बाहर चलता है
- Experiences + Devices टीम जून के अंत तक Claude Code का उपयोग कम कर रही है
- इसमें Windows, Microsoft 365, Outlook, Microsoft Teams और Surface पर काम करने वाले engineers शामिल हैं
- engineers को कहा गया है कि बंद होने के समय से पहले आने वाले हफ्तों में वे अपना workflow GitHub Copilot CLI पर शिफ्ट करें
फैसले की पृष्ठभूमि और समयरेखा
- Microsoft, Experiences + Devices संगठन में Copilot CLI को मुख्य agent-style command-line interface tool के रूप में मानकीकृत करना चाहता है
- इसके पीछे वित्तीय कारण भी हैं
- 30 जून Microsoft के मौजूदा वित्तीय वर्ष का आख़िरी दिन है
- Claude Code लाइसेंस रद्द करने से जुलाई में नए वित्तीय वर्ष की शुरुआत पर operating expenses कम करना आसान हो जाता है
- Microsoft Experiences and Devices group के executive vice president Rajesh Jha ने एक internal memo में कहा कि Copilot CLI और Claude Code दोनों उपलब्ध कराने का उद्देश्य वास्तविक engineering workflows में tools को तेज़ी से सीखना, benchmark करना और यह समझना था कि टीमों के लिए कौन-सा बेहतर है
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
ज़्यादा विवरण Fortune के लेख Microsoft reports are exposing AI's real cost problem: Using the tech is more expensive than paying human employees में है - https://fortune.com/2026/05/22/microsoft-ai-cost-problem-tok...
चुनिंदा तौर पर सस्ते मॉडल इस्तेमाल करने की सलाह इंडस्ट्री की ज़मीनी हक़ीक़त से मेल नहीं खाती। अगर आप पर्याप्त तेज़ी से कोड नहीं निकालते, तो नौकरी जाने का दबाव बना रहता है, इसलिए रोज़ी-रोटी दाँव पर लगाकर कम प्रभावी मॉडल इस्तेमाल करना मुश्किल है
token cost बचाने पर performance review में इनाम मिलना आसान नहीं है, और महंगे मॉडल की तुलना में कितना बचाया, इसे quantify करना भी कठिन है
उपयोगी कोड जल्दी बनाने की समस्या सिर्फ़ प्रति घंटे ज़्यादा token खर्च करने से हल नहीं होती। non-technical executives भी इतना समझ सकते हैं, और शायद उनका ध्यान उस strategic game theory structure पर ज़्यादा होगा जिसमें developers के बीच competition के ज़रिए implicit token consumption expectations थोपे जाते हैं
अगर सिर्फ़ compensation package मायने रखता है और आप जितना हो सके उतना लंबे समय तक टिके रहना चाहते हैं, तो इस नए game के हिसाब से खुद को ढालना पड़ेगा। पहले से बने हुए चरम बिंदुओं के बीच token usage को मध्यम स्तर पर रखना बेहतर है, ताकि management जो भी AI reports बनाए, उनमें आप सांख्यिकीय केंद्र में दिखें
आख़िरकार कंपनियों को भारी reality check की कीमत चुकानी पड़ेगी, क्योंकि creativity और quality को AI से भी ज़बरदस्ती नहीं निकलवाया जा सकता। असली intelligence अभी भी, और निकट भविष्य में भी, हमारे पास है
लेकिन जब डोरी टूटेगी, executives ज़्यादा से ज़्यादा मोटे severance bonus और ऐसी “contribution list” लेकर ऊपर की ओर गिरेंगे, जिसके लिए हमें उनका शुक्रगुज़ार होना चाहिए, और अगली mass layoff की मार हमें झेलनी होगी
cost per line of code के हिसाब से, जब तक इंसानी समय मशीन से सस्ता न हो, यह हमेशा गलती साबित हुआ है। जब तक आप अपने समय की hourly rate के बजाय उसकी cost 0 नहीं मानते, तब तक लगभग ऐसा नहीं होता
productivity के लिए सबसे बुरा तब रहा जब Claude Code या Claude Cowork ने जटिल समस्याएँ लीं, बेवकूफ़ मॉडल agents के लिए खराब निर्देश लिखे, और उन बेवकूफ़ जवाबों को जोड़कर खराब नतीजों का orchestra बना दिया
कुल लागत के मुकाबले नतीजों को सबसे ज़्यादा बेहतर करने का तरीका यह है कि मॉडल टुकड़ों की जगह पूरा संदर्भ पढ़े और सोचे, और agent नहीं बल्कि सबसे स्मार्ट मॉडल सोचे
agents को दोहराए जाने वाले काम करने चाहिए। agents को सोचना नहीं चाहिए, और यह भी तय नहीं करना चाहिए कि क्या सोचना है। वह खुद सोचना ही है
अगर agents को “सोचना” है, तो उन्हें चींटी, मधुमक्खी, या बीवर की तरह सोचना चाहिए। इंसान-जैसी सोच, खासकर intuition जैसी सोच, जितना संभव हो सबसे बेहतरीन मॉडल को करनी चाहिए
किसी को भी कोड “उगलना” नहीं चाहिए। detailed spec को किसी computer language में बदलने वाले coder, project schedule के हिसाब से software ship करने वाले developer, और business goals हासिल करने वाले engineer की परतों में engineer को business outcomes के लिए engine structure बनाना चाहिए
इस नज़रिए से मशीन कई तरह की लागत घटाने वाला leverage बनती है। साथ ही ज़्यादातर training data इसे समझता नहीं, इसलिए मशीन भी नहीं समझती, और इसीलिए इंसान को उस repetitive labor का रूप देना पड़ता है
यह dollar के बदले कुछ cents के स्तर पर संभव था, और Microsoft low-utilization GPUs से लागत घटा सकता था या बची हुई GPU compute को इकट्ठा करके इस्तेमाल कर सकता था। वैसे भी serverless कहीं न कहीं web server के unused resources से ही पैदा हुआ था
यह देखते हुए कि सिर्फ़ xAI का पुराना datacenter भी Anthropic को फिर पीछे छोड़ सकता था, Microsoft शायद अपने पिछली पीढ़ी के GPU पर self-host कर सकता था जो बस server space घेरकर पड़े थे
लेख पढ़ने पर लगता है कि Microsoft ने developers को Claude Code और Copilot दोनों दिए थे
मकसद था कि वे दोनों आज़माएँ और बताएँ कि कौन बेहतर है
developers ने पैरों से वोट दिया और Copilot इस्तेमाल नहीं किया
शायद Microsoft की उम्मीद इससे ठीक उलट थी
“असल” Claude Code या Cowork के उलट, यह सिर्फ़ personal SharePoint container के खास OneDrive folder files तक पहुँचता है, इसलिए NIS2 जैसी compliance के लिए काफ़ी बेहतर बैठता है
तकनीकी रूप से हम Copilot इस्तेमाल करते हैं और Microsoft license के ज़रिए भुगतान करते हैं, लेकिन अंदर से Opus 4.7 इस्तेमाल हो रहा है। इससे पहले भी m365 copilot के ज़्यादातर custom agents GPT models में से किसी एक पर चलते थे
या फिर सचमुच Microsoft developers को Copilot model ही इस्तेमाल करवाना चाहता हो
base model चुनने पर अब भी कोई रोक नहीं है। Opus 4.6 अब भी भारी बहुमत से सबसे लोकप्रिय है, और Anthropic की तरफ़ अभी भी काफ़ी पैसा जा रहा है
ईमानदारी से कहूँ तो GitHub Copilot CLI और नया GitHub Copilot app काफ़ी अच्छे हैं। मैं ज़्यादातर Opus 4.7 इस्तेमाल करता हूँ, और कभी-कभार GPT-5.5। VSCode extension ठीक-ठाक है, लेकिन CLI या app बेहतर experience देते हैं
बेशक, बाज़ार के दूसरे विकल्पों को जानना और काम के हिसाब से सही tool चुनना ज़रूरी है, लेकिन अगर सामने सीधी competition वाला product हो, तो organization चाहेगी कि telemetry और सुझाव competitor software के बजाय अपने software को बेहतर बनाने में जाएँ
Claude Code को tokens का ध्यान रखते हुए इस्तेमाल करने के तरीके ज़रूर हैं
मैंने unsupervised agent-style software factory workflow चलाकर देखा; tokens बहुत जले, पर नतीजा खास नहीं निकला
दूसरी ओर, इंसान की निगरानी वाला process कहीं ज़्यादा productive रहा और tokens भी बहुत कम लगे। शायद इसी वजह से सब agentic approach को इतना push कर रहे हैं
इसलिए मैंने इसे agent-style parallel code review skill बनाकर हल किया। यह मूलतः एक अनंत TODO list generator है। अब मैं यह सुनिश्चित कर रहा हूँ कि अपनी दी हुई कीमत का 100% वसूल करूँ
यह tokens बहुत जलाता है, लेकिन उसी दौरान बहुत सी समस्याएँ पकड़ भी लेता है। मैं हर हफ़्ते यह review/fix cycle दोहराता हूँ, और इंसानी review में जिस मात्रा पर ध्यान देना होता है वह काफ़ी घट गई है
तुलना के लिए, Mistral subscription लगभग 20 euro प्रति माह है और जब हमने उसी तरह के काम test किए तो वह ठीक-ठाक लगी; उसमें दिन भर में monthly cap का लगभग 10% खर्च हुआ। Anthropic का Max 5x plan भी मनमाफ़िक इस्तेमाल लायक tokens कहीं ज़्यादा देता है
शायद sweet spot यह है कि किसी भी provider का monthly subscription लिया जाए। उसमें अच्छी-खासी subsidy मिलती दिखती है। लेकिन अगर token-based billing करनी पड़े, तो अब मैं पहले देखूँगा कि कौन सा काम DeepSeek से हो सकता है। अफ़सोस, ऊपर वाले केस में शायद वह फिट न बैठे, लेकिन startup के लिए बात अलग हो सकती है
दूसरी तरफ़ यह थोड़ा पाखंडी भी लगता है। यह उस कोशिश का हिस्सा था जिसमें project managers, designers और दूसरे कर्मचारियों को पहली बार coding के साथ experiment करने दिया जा रहा था, और कहा जा रहा था कि पिछले 6 महीनों में Microsoft के भीतर Claude Code बहुत लोकप्रिय रहा है
भविष्य पूरा AI का है, यह कहा जाता है, लेकिन bill आते ही रवैया बदल जाता है
लेख के कुछ हिस्सों से लगता है कि Microsoft ज़्यादातर Claude Code licenses हटाकर कई developers को Copilot CLI की ओर ले जाना चाहता है
Claude Code लोकप्रिय था, लेकिन इसने GitHub Copilot के command-line version, यानी Microsoft के नए GitHub Copilot CLI coding tool को भी कमज़ोर किया, जो Visual Studio Code जैसे dev apps के बाहर चलता है
लेकिन यहाँ इसे मुख्य रूप से Claude द्वारा बहुत तेज़ी से tokens जलाने की समस्या की तरह पेश किया जा रहा है, और सुझाया जा रहा है कि Microsoft को SomeOtherLLM© इस्तेमाल करना चाहिए
समझ नहीं आता यह Hacker News है या marketing battlefield
[1] Internet Rule #48
हमारे organization में government cloud पर Copilot इस्तेमाल करना अनिवार्य है, लेकिन वह इतना बेकार है कि हम आमतौर पर सीधा खुद ही coding कर लेते हैं
उसकी syntax बिखरी हुई होती है, वह lines को random तरीक़े से जोड़ देता है, order उलट देता है, या line के बीच कुछ tokens जितना output गिरा देता है, और अजीब तरह से हर code block की आख़िरी line बार-बार छोड़ देता है। लगता है अंदर से GPT का कुछ versions पुराना model चल रहा है
फिर भी इससे यह महसूस होता है कि पिछले लगभग एक साल के models दिलचस्प चीज़ से आगे बढ़कर सचमुच productivity बढ़ाने वाली चीज़ बन चुके हैं
Copilot, Claude, और Gemini में मैं अब भी असल में Gemini को पसंद करता हूँ। coding के अलावा मैं science writing भी बहुत करता हूँ, और Gemini ही ऐसा model है जिस पर “बस सही है” कहकर भरोसा किया जा सकता है। वही भरोसा code output तक भी जाता है
कुल मिलाकर यह बात सही लगती है
उसी दिन हमने internal demo में Claude Code और DeepSeek रिलीज़ किए थे; Claude ने अपना monthly quota एक हफ़्ते से थोड़ा ज़्यादा समय में खत्म कर दिया, और उसका आधे से ज़्यादा budget एक ही दिन में उड़ गया। DeepSeek पर लोग चाहें तो भी एक महीने में उतना पैसा नहीं उड़ा सकते
इसलिए Claude महँगा खिलौना लगता है, जबकि DeepSeek फावड़ा जैसा लगता है। क्योंकि इसे इस्तेमाल करते समय developers को यह नहीं लगता कि वे किसी कीमती resource को कुतर रहे हैं
Claude और DS-pro के बीच capability gap भी उतना बड़ा नहीं लगता। DS-pro और flash का फ़र्क sonnet/opus और haiku जैसा लगता है, लेकिन flash भी अब भी बहुत सक्षम है
दो हफ़्तों से Claude लगातार बदतर होता जा रहा था, और आज सब्र की आख़िरी सीमा थी
mobile app हो या न हो, फ़र्क नहीं पड़ता। आपको काफ़ी लंबे समय तक subscribe रखकर “फँसा लिया” जाता है, और उसके बाद model पूरी तरह कचरा हो जाता है
अगर model वही करने के उलट करे जो उसने कहा था, और instructions के विपरीत चले, तो फ़ोन पर coding नहीं हो सकती। अगर कोड को और बदतर बनाना है, तो कोई भी कचरा commit कर दीजिए; उसके लिए mobile app की ज़रूरत नहीं है
यह Steve Ballmer के अपने बच्चों को iPod इस्तेमाल करने से रोककर Zune इस्तेमाल करवाने की बात याद दिलाता है
मैं CoPilot के $10 monthly plan से काफ़ी संतुष्ट हूँ। इसमें अब भी Claude model access मिलता है और tokens सीमित हैं, लेकिन $20 वाले Claude plan की तरह time limit नहीं है, इसलिए काम का flow नहीं टूटता
सामान्य कामों के लिए मैं free models में से कोई एक इस्तेमाल करता हूँ, और खास तौर पर कठिन समस्याओं के लिए Claude लगाता हूँ। मेरे लिए यह बहुत अच्छा बैठता है
GitHub Copilot शायद सबसे अच्छा value-for-money था, और लंबे समय तक undervalued रहा। मैं पहले दिन से annual subscriber रहा हूँ
कुछ दिन पहले घोषित बदलावों ने उसकी value proposition पूरी तरह ख़त्म कर दी, इसलिए अब subscription जारी रखूँगा या नहीं, इस पर संदेह है
नए pricing model ने यह बदल दिया। फिर भी autocomplete के लिए शायद मैं इसे रखूँगा, बस कभी-कभी editor खोलने के काम के लिए
अगर developers को AI के बेहतर, तेज़, और सस्ता होने या लोगों को 10x बना देने जैसे तर्कों पर नौकरी से निकाला जा रहा है, तो जब ज़रूरी tools आख़िरकार और महँगे निकलें, तब क्या होगा, यह सोचने वाली बात है
investor के नज़रिए से देखें तो employee cost का बोझ ज़्यादा बुरा है या लगातार फूलता हुआ expense line item?
अगर stock market rational होता तो यह नहीं चलता, लेकिन stock market कभी rational नहीं होता
labor destruction का सबूत सिर्फ़ junior hiring में दिख रहा है। लोग निकाले नहीं जा रहे; entry-level jobs कम होती जा रही हैं
इसके अलावा large language models 24x365 काम करते हैं, और ज़रूरत के हिसाब से scale up या scale down किए जा सकते हैं। खासकर यूरोप में, कर्मचारियों को निकालने से तेज़ LLMs को बंद करना होता है
इसलिए AI developers से महँगा हो, तब भी total cost of ownership और ROI के हिसाब से business के लिए तर्कसंगत हो सकता है
ऐसी technologies आम तौर पर ज़्यादा से ज़्यादा oligopoly पर जाकर रुकती हैं, और तब तक players के पास चौड़ी moat बन चुकी होती है। फिर ये models जो चीज़ें बनाएँगे, उन्हें इस तरह tune किया जाएगा कि न दूसरे models और न इंसान उन पर व्यावहारिक रूप से काम कर सकें, और उसके बाद सबको profitability की खाई के किनारे तक धकेलते हुए prices बढ़ाई जा सकेंगी
salary के अलावा benefits, paid leave, और employees को रखने की दूसरी overhead costs जोड़ें, तो यह लगभग 1.5 developers की लागत बनती है। यानी 1.5 की क़ीमत पर 2 का काम
अगर कोई बड़ी कंपनी इसे 500 developers के स्तर तक बढ़ाए, तो salaries में बहुत बड़ी बचत होगी
headcount बनाए रखने या लोगों की जगह hiring करने की तुलना में, AI को developer per month $15,000 से ऊपर जाना होगा तभी वह महँगा पड़ना शुरू होगा। इंसान के break-even या सस्ता होने के लिए प्रति माह लगभग 4 billion tokens के स्तर तक पहुँचना पड़ेगा