Anthropicは、Claude Platformにおいて「アドバイザー戦略」を簡単に実装できるベータ機能「advisor tool」を導入したと発表しました。これは、高性能モデルのClaude Opus 4.6を助言役、Claude Sonnet 4.6やClaude Haikuを実行役として組み合わせる仕組みです。高価なモデルを常時使うのではなく、判断が難しい場面だけOpusに相談させることで、性能を高めながら全体コストを抑える狙いがあります。
仕組みとしては、SonnetやHaikuが実行役としてタスク全体を進め、ツールの呼び出しや結果の読み取り、試行錯誤を担います。その途中で、実行役だけでは合理的に解けない判断に直面した場合に限り、Opusがアドバイザーとして呼び出されます。Opusは共有コンテキストを参照し、計画や修正案、あるいは停止すべきかどうかの助言を返し、その後は実行役が処理を再開します。Anthropicによると、アドバイザーはツールを直接操作せず、ユーザー向けの出力も生成しません。
同社はこの方式について、従来の「大型モデルが司令塔となって小型モデルに仕事を分配する構成」とは逆の発想だと説明しています。より安価なモデルが主体となって処理を進め、必要な時だけ高性能モデルへエスカレーションするため、複雑なオーケストレーションを組まずに高水準の推論を取り入れられるとしています。
評価結果では、SonnetにOpusアドバイザーを組み合わせた構成は、Sonnet単体と比べてSWE-bench Multilingualで2.7ポイント改善し、エージェントタスク当たりのコストは11.9％下がったといいます。BrowseCompやTerminal-Bench 2.03でもスコア向上が確認され、しかも1タスク当たりのコストはSonnet単体より低かったとしています。Haikuを実行役にした場合も、BrowseCompのスコアは単体の19.7％から41.2％へ上昇しました。Sonnet単体には及ばないものの、1タスク当たりのコストは85％低く、高頻度な処理に適した選択肢として位置づけています。
実装面では、Messages APIで「advisor_20260301」を宣言するだけで利用できます。モデル間の引き継ぎは単一の/v1/messagesリクエスト内で完結し、追加の往復通信やコンテキスト管理は不要です。料金は実行役とアドバイザーで別々に課金されますが、アドバイザーは通常400〜700トークン程度の短い計画のみを返すため、Opusを全面的に使う場合より安価に収まる設計です。さらに、max_usesで呼び出し回数の上限を設定でき、アドバイザー分のトークンもusageブロックで分けて確認できます。