Opus × Sonnetでコスト85%減・性能2倍
Claude Advisor Strategyは、
賢いAI（Opus）と速いAI（Sonnet/Haiku）をペアにして、
コストを下げながら性能を上げる仕組みだ。
ふだんの作業は安いモデルが回して、
難しい判断だけ高いモデルに相談する。
この構造でHaikuの性能がSonnetソロの2倍以上になり、
コストは85%減という結果が出ている。
APIを使ってる開発者はもちろん、Claudeユーザー全員に関係する話だ。
「一番賢いモデルを使いたいけど高い」「安いモデルだと精度が落ちる」。
この二択を解消するのがAdvisor Strategyだ。
この記事では仕組みと「自分たちにどう関係あるのか」を解説する。
Claude Advisor Strategyで何が変わる？1つのモデルで全部やる場合との違い
今までのAIの使い方は、
1つのモデルに全部やらせるスタイルだった。
賢さがほしければOpus。
速さとコストを優先するならSonnet。
でもこれだとOpusは「かんたんな作業」にも全力で動くから高コスト。
Sonnetは「難しい判断」で詰まることがある。
Advisor Strategyはこの2つを「ペア」にする。
| Opusを単独で使う | Sonnetを単独で使う | Advisor Strategy（Sonnet+Opus） | |
|---|---|---|---|
| ふだんの作業 | Opusがやる（高コスト） | Sonnetがやる（低コスト） | Sonnetがやる（低コスト） |
| 難しい判断 | Opusがやる（得意） | Sonnetがやる（苦手なことも） | Opusに相談して判断（必要な時だけ） |
| コスト | 高い | 安い | Sonnetソロより11.9%安い |
| 性能 | 最高 | 良い | Sonnetソロより2.7ポイント高い |
たとえるなら、
会社の仕事の進め方と同じだ。
新人が全部の仕事を1人でやると、
かんたんな仕事は問題ないけど大きな判断で間違えることがある。
逆にベテランが全部やると品質は高いけど、
その人の時間を全部使ってしまう。
Advisor Strategyは「新人がふだんの仕事を回して、
大事な判断だけベテランに相談する」というやり方だ。
新人の成長速度が上がって、
ベテランの時間も節約できる。
仕事の世界では当たり前のこと。
AIでもやっとそれが実装された。
Claude Advisor Strategyの裏側はどうなってる？
Advisor Strategyは、
Anthropicが公開したAPIの機能だ。
仕組みはシンプル。
「実行者（Executor）」と「助言者（Advisor）」の2つの役割がある。
実行者はSonnetかHaiku。
こちらがメインで作業を進める。
ツールを呼び、
結果を読み、
次のステップを判断する。
作業中に「これは自分じゃ判断できないな」という場面に当たると、
助言者（Opus）に相談する。
Opusは状況を見て「こうしろ」「やめろ」「こっちに修正しろ」と指示を返す。
実行者はその指示に従って作業を続ける。
ここで大事なのは、
Opusは「自分では手を動かさない」ということだ。
ツールを使ったり、
ユーザーに直接返事したりしない。
あくまで「判断」だけ。
だからOpusが消費するトークンは最小限で済む。
しかもこのやりとりは1回のAPIリクエストの中で完結する。
追加の通信が発生しないので、
速度も落ちない。
Claude Advisor Strategyの実績は？具体的な数字
Anthropicが公開しているベンチマーク結果を紹介する。
Sonnet + Opus Advisor（コスト重視の本命）
SWE-bench Multilingual（コーディングのベンチマーク）で、
Sonnetソロより2.7ポイント高いスコアを出している。
しかもコストは11.9%減。
性能が上がってコストが下がる、
という両取りの結果だ。
Haiku + Opus Advisor（コスト最優先）
BrowseComp（Web検索のベンチマーク）で、
Haikuソロの19.7%からAdvisor付きで41.2%に跳ね上がっている。
2倍以上の性能アップ。
それでいてSonnetソロの85%安いコストで動く。
Sonnetソロとの性能差は29%だが、
コストが5分の1以下なので、
大量のタスクを回す場合はこっちのほうが合理的だ。
Bolt（AIコーディングサービス）のCEOは「複雑なタスクではより良い設計判断をし、
簡単なタスクではオーバーヘッドゼロ」とコメントしている。
Claude Advisor Strategyを活用するのに必要なものは？
直接使う場合（API開発者）
Claude APIのアカウントが必要だ。
対応モデルは実行者としてSonnet 4.6またはHaiku 4.5、
助言者としてOpus 4.6。
ベータヘッダー（anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01）をAPIリクエストに付ける。
料金は通常のAPI従量課金。
Advisor呼び出し分のトークンは別途レポートされる。
間接的に恩恵を受ける場合（一般ユーザー）
Claude Pro（月額$20）以上のサブスクリプション。
直接設定する必要はないが、
Claude CodeやClaudeチャットのアップデートで恩恵を受けられる。
Claude Advisor Strategyの考え方を自分の使い方に活かす手順は？
Advisor Strategy自体はAPI機能だが、
「役割分担」の考え方は今すぐ使える。
ステップ1: 自分のタスクの「難しい部分」を見極める
Claude Codeで作業する時、
全部Opus 4.6でやっていないだろうか。
実はタスクの大半は「かんたんな処理」だ。
ファイルの整理、
テンプレートの適用、
定型的な修正。
こういう作業はSonnetで十分回る。
ステップ2: モデルを使い分ける
Claude Codeで /model と入力すると、
モデルを切り替えられる。
ふだんの作業はSonnet 4.6で回す。
「ここは設計判断が必要だな」と思ったら、
Opus 4.6に切り替える。
これは手動版のAdvisor Strategyだ。
自分もこのやり方でトークン消費がかなり減った。
ステップ3: AI同士の「外注」を意識する
Claude Codeだけで全部やらせるんじゃなくて、
得意な仕事を得意なAIに振る。
重い文書分析はNotebookLM（Gemini）に。
画像生成はMidjourneyに。
Claude Codeは「考える」「書く」「つなぐ」に集中させる。
Advisor Strategyが1つのAPIの中でやってることを、
自分のワークフロー全体でやるイメージだ。
Claude Advisor Strategyは自分にどう関係ある？
Claude Codeを使ってる人 → 裏側で効いてくる可能性
Advisor StrategyはAPI機能なので、
今のところClaude Codeのユーザーが直接設定するものではない。
でもClaude Codeの内部でこの仕組みが採用されれば、
ユーザーは意識せずに恩恵を受けることになる。
「同じ月額で、
もっと賢い動きをしてくれる」ようになる可能性がある。
AIサービスを作ってる人 → すぐ使える
APIを使ってチャットボットや自動化ツールを作っている開発者なら、
今すぐ導入できる。
コードの変更は最小限で、
ツール定義にadvisorを1行追加するだけだ。
max_usesというパラメータで「1回のリクエストでOpusに相談する回数の上限」を設定できるので、
コストの上振れも抑えられる。
AIの料金が気になる人 → 全体的に値下がりの方向
Advisor Strategyの本質は「高い計算資源を必要な場面だけに使う」だ。
この考え方がAI業界全体に広がれば、
同じ品質のAIサービスがより安く提供されるようになる。
つまりAIサービスの値下げにつながる技術だ。
Claude Advisor Strategyのよくある疑問は？
Q. Claude ProやMaxのユーザーは何か変わる？
今すぐ変わるわけではない。
Advisor StrategyはAPI向けの機能なので、
Claude CodeやClaudeチャットの月額プランには直接影響しない。
ただし将来的にClaude CodeやCoworkの裏側にこの仕組みが組み込まれれば、
同じ料金でより賢い動作が期待できる。
Q. 自分でOpusモデルを選んでる意味がなくなる？
なくならない。
Advisor Strategyは「すべてのタスクにOpusが必要なわけじゃない」場面で効果を発揮する。
最初から最後まで最高精度が必要な作業（論文の分析、
複雑な戦略立案など）では、
Opusソロのほうが適切だ。
逆に「90%はかんたんだけど10%だけ難しい」タスクにはAdvisor Strategyが最適だ。
Q. 他のAI（ChatGPT等）でも同じことはできる？
現時点ではClaude APIの独自機能だ。
ただし「安いモデルと高いモデルを組み合わせる」という発想自体は業界全体に広がっていくと思う。
Anthropicのように「1つのAPIリクエストで完結する」実装は他にない。
Q. 日本語で使える？
使える。
Advisor Strategyはモデルのペアリングなので言語に依存しない。
日本語のタスクでも、
Sonnetが日本語で作業しOpusが日本語で助言を返す。
Claude Advisor Strategyの注意点は？
現時点ではベータ版だ。
APIのベータヘッダー（anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01）を付ける必要がある。
正式リリース後に仕様が変わる可能性はある。
非エンジニアが直接使う機能ではない。
APIの設定を変更する必要があるので、
Claude CodeやClaudeチャットを使ってるだけの人は直接触れない。
ただし自分が使ってるAIサービスの裏側で使われ始める可能性は高い。
すべてのタスクで効果が出るわけではない。
タスクの大半が「難しい判断」で構成されてる場合、
Opusへの相談回数が増えてコスト削減効果が薄くなる。
「90%はルーティン、
10%が重要判断」という構成のタスクで最も効果を発揮する。
でも、
この技術が示していることは大きい。
「AIは1つのモデルで全部やる」という時代が終わりつつある。
人間の組織と同じように、
AIも「役割分担」で動く時代になった。
実行者と助言者。
ジュニアとシニア。
この構造がAIに入ったことで、
「賢さ」と「コスト」のトレードオフが崩れ始めている。
Claude Advisor Strategyを自分にどう活かす？
APIを使ってる人は、
今日からSonnet + Opus Advisorを試してみてほしい。
1行のツール定義追加で導入できる。
APIを使ってない人は、
まずClaude Codeのモデル切り替えを試してみてほしい。
ふだんの作業をSonnet、
重い判断だけOpusに切り替える。
これだけで「手動Advisor Strategy」が体験できて、
トークンの持ちが変わる。
参考リンク
- Anthropic公式 — The advisor strategy: https://claude.com/blog/the-advisor-strategy
- Claude API公式ドキュメント — Advisor tool: https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/advisor-tool
※この記事の内容は執筆時点のものです。AIは進化が速い分野のため、最新の仕様は公式サイトでご確認ください。