2026年04月10日 10時55分
AI
AI「Claude」は複数のモデルが提供されていますが、性能によって利用料金が異なります。コストを抑える方法として、提供元のAnthropicが「安いモデルと高いモデルを組み合わせる」という方法を共有し、複数のAIを組み合わせるためのツール「アドバイザーツール」を導入しました。
The advisor strategy: Give Sonnet an intelligence boost with Opus | Claude
https://claude.com/blog/the-advisor-strategy
Advisor tool – Claude API Docs
https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/advisor-tool
Anthropicによると、AIの性能とコストのバランスを取る方法として、Anthropicが「アドバイザー戦略」と呼称する戦略を多くの開発者が実践しているとのこと。これは、推論性能の高いモデルをアドバイザーとして、処理が速く処理当たりのコストが低いモデルを実行者として組み合わせる方法です。
Claudeであれば、SonnetまたはHaikuが実行者としてタスクを実行し、合理的に解決できない判断に直面した場合はアドバイザーとしてOpusに助言を求めるというものになります。Anthropicが実施したベンチマークテストでは、SonnetにOpusをアドバイザーとして組み合わせた場合、Sonnet単体と比較してスコアが2.7パーセントポイントの向上を示しつつ、タスク当たりのコストを11.9％削減したとのことです。
Sonnetより性能が劣るHaikuを実行モデルとして用いた場合、ウェブ検索能力を測定するベンチマークでOpusをアドバイザーとしたHaikuは41.2％のスコアを記録し、Sonnet単体で獲得した19.7％の2倍以上のスコアとなりました。OpusをアドバイザーとしたHaikuはSonnet単体に29％劣るものの、タスクあたりのコストは85％低くなったそうです。HaikuでOpusをアドバイザーとして使ってもSonnet単体より安いため、Anthropicは「アドバイザー戦略は性能とコストのバランスが求められる高ボリュームタスクにおいて有力な選択肢となります」と伝えています。
このアドバイザー戦略を簡単に実現するための手段として、Anthropicは新たに「アドバイザーツール」を導入しました。
アドバイザーツールはAPI経由で利用可能で、実行モデルが特定のタスクで助言や支援が必要と判断した際にアドバイザーモデルを呼び出すことができます。記事作成時点ではClaude Opus 4.6をアドバイザーモデルとして呼び出せます。
アドバイザーのトークンはアドバイザーモデルの料金で課金され、実行者のトークンは実行者モデルの料金で課金されます。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生成し、実行者がより低コストで全体の出力を処理するため、全体のコストはアドバイザーモデルを最初から最後まで使用する場合よりも大幅に低く抑えられるとAnthropicは案内しました。
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