ディープ · 小互解読
Anthropic 公式のおすすめ：Claude Fable 5 を「アドバイザー」に、実作業は Claude Sonnet 5 が担い請求の大半を引き受ける
アドバイザーモードでは Fable 5 はアドバイスを出すだけ、オーケストレーションモードでは Fable 5 はタスクを割り振るだけ。どちらの組み合わせも料金の安い Sonnet 5 が大部分の作業を片づける
ざっと把握
- Anthropic の公式開発者アカウント @ClaudeDevs が 2026 年 7 月 7 日、チーム内でよく使う 2 種類の Claude マルチモデル協調パターンを共有した：アドバイザーモードとオーケストレーションモード。
- アドバイザーモード：実行モデルの Claude Sonnet 5 は重要な判断に差しかかったときだけアドバイザーモデルの Claude Fable 5 を呼ぶ。SWE-bench Pro では、この組み合わせが Fable 5 の約 63% のコストで、そのスコアの約 92% を獲得し、Fable 5 は 1 タスクあたり平均 1 回しか呼ばれなかった。
- オーケストレーションモード：Claude Fable 5 がオーケストレーターとしてタスクを分解し、作業をワーカーの Claude Sonnet 5 サブエージェントに割り振って並列で進める。BrowseComp では、この組み合わせが Fable 5 の約 46% のコストで、そのスコアの約 96% を獲得した。
- どちらのモードも背後にあるのは Anthropic 公式の Claude Managed Agents（マルチエージェントセッション）機能だ：アドバイザーモードは具体的な beta API ツール（advisor tool）に、オーケストレーションモードはマルチエージェント協調機能に対応し、いずれも公式ドキュメントとサンプルコードがある。チームが自力でこしらえた我流のやり方ではない。
- サブエージェントとアドバイザーはそれぞれ独立したセッションスレッドを持ち、スレッド自体は永続的だ。同じサブエージェントに繰り返し尋ねても、履歴をまるごと入れ直して全額を払い直す必要はない。
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元投稿は Anthropic の開発者向け公式アカウントが共有したチーム内部の現場経験で、SWE-bench Pro / BrowseComp の成績は Anthropic 自身の計測であり、独立した第三者評価ではない。本記事は元投稿をベースに、対応する公式 API ドキュメントと公式のオープンソース notebook サンプルを追加で調べ、2 つのモードの仕組み・コード例・実際のつまずき経験まで補った。
1出典
このアドバイスは誰が出したのか
Anthropic の開発者向け公式アカウント @ClaudeDevs が、2026 年 7 月 7 日にチーム内でよく使う 2 種類の Claude マルチモデル協調パターンを共有した。
価格帯の違う 2 つの Claude モデルで分業する：より強力な Claude Fable 5 は要所でアドバイスを出すか作業を割り振るだけ、料金の安い Claude Sonnet 5 が最初から最後までタスクをやり切る。だから請求の大半は安い側に落ちる。
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情報源は Anthropic の開発者向け公式アカウント @ClaudeDevs で、示されたのはチームが内部でよく使う現場のやり方だ。元投稿は具体的な評価数値を 2 つ（SWE-bench Pro、BrowseComp）挙げただけで、仕組みの詳細は対応する公式ドキュメントを見ないと説明できない。以下の 2 節でそれぞれ補う。
看板図：アドバイザーは数回しか相談されず（細い矢印）、実行モデルは大量の内容を出し続ける（太い線と流れる token）。
2仕組み① · アドバイザーモード
アドバイザーモデルと実作業モデルの分業
アドバイザーモードはチームの我流ではなく、Anthropic API の正式な beta 機能、advisor tool だ。実行モデルの Claude Sonnet 5 はタスクを受け取ると自分で進め、判断が必要な節目に差しかかったときだけアドバイザーモデルの Claude Fable 5 に一度相談し、判断をもらってからタスクをやり切る。
コアの仕組み
アドバイザーと実行の 2 モデルで分業する：上位の Claude Fable 5 には「アドバイスを出す」ことだけを任せ、「中身を書く」ことはさせない。大量の token を消費する生成タスクはすべて料金の安い Claude Sonnet 5 に回す。だから請求の大半は実行モデルの価格帯に落ちる。
これは自分のコードで手動でリクエストを 2 回投げてつなぎ合わせるものではない：`tools` に `advisor_20260301` タイプのツールを宣言し、アドバイザーにどのモデルを使うか指定すれば、あとはすべて Anthropic のサーバー側が引き受ける。実行モデルは普通のツールを呼ぶのと同じように、いつ相談するかを自分で決める。サーバーはアドバイザーモデルの推論を別途走らせ、アドバイザーが見るのは実行モデルのそこまでの完全な会話記録（システムプロンプト、ツールの結果、すでに書き出した内容を含む）だ。判断を出すとそのまま実行モデルの会話に戻され、実行モデルはそのアドバイスを携えて書き進める。すべては同一の API リクエストの中で完結する：