深度・小互解読

Anthropic公式のアドバイス：Claude Fable 5は「顧問」役、Claude Sonnet 5が実作業を担って費用の大部分を引き受ける

顧問モードでは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がタスクを割り振る——どちらの組み方でも、レートの低いSonnet 5が作業の大半を片付ける
速覧
  • Anthropic公式開発者アカウント @ClaudeDevs が2026年7月7日、チーム内部でよく使う2種類のClaudeマルチモデル協働パターンを共有した：顧問モード、オーケストレーションモード。
  • 顧問モード：実行モデルClaude Sonnet 5が重要な判断に差し掛かったときだけ顧問モデルClaude Fable 5を呼び出す。SWE-bench Proでは、この組み合わせはFable 5単体の約63%のコストで、約92%のスコアを獲得した。Fable 5が呼ばれるのは平均1タスクにつき1回だけ。
  • 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、ワーカーであるClaude Sonnet 5のサブエージェントに並行して割り振る。BrowseCompでは、この組み合わせはFable 5単体の約46%のコストで、約96%のスコアを獲得した。
  • 両モードとも背後にあるのはAnthropic公式のClaude Managed Agents（マルチエージェントセッション）機能：顧問モードは具体的なbeta API ツール（advisor tool）に対応し、オーケストレーションモードはマルチエージェント調整機能に対応する。いずれも公式ドキュメントとサンプルコードがあり、チームが独自に組み上げた我流の手法ではない。
  • サブエージェントと顧問はそれぞれ独立したセッションスレッドを占有し、スレッド自体は永続的なので、同じサブエージェントに繰り返し質問しても、履歴全体を毎回喂い直して全額課金される心配はない。
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元投稿はAnthropicが開発者向けに運用する公式アカウントが共有したチーム内部の第一線の経験であり、SWE-bench Pro / BrowseCompの成績はAnthropic自身が測定したもので、独立した第三者評価ではない。本稿は元投稿をベースに、対応する公式API文書と公式オープンソースnotebookのサンプルを追加調査し、両モードの仕組み・コード例・実際の落とし穴の経験を補完した。
1出典

このアドバイスは誰が出したのか

Anthropicが開発者向けに運用する公式アカウント @ClaudeDevs が、2026年7月7日、チームがよく使う2種類のClaudeマルチモデル協働パターンを共有した。

価格帯の異なる2つのClaudeモデルで分業する：より強力なClaude Fable 5は重要な局面だけでアドバイスを出すかタスクを割り振り、レートの低いClaude Sonnet 5が最初から最後までタスクをやり遂げる。これにより費用の大部分は安い側に落ちる。
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情報源はAnthropicが開発者向けに運用する公式アカウント @ClaudeDevs で、示されているのはチーム内部でよく使う実践的な手法である。元投稿は具体的な評価数値を2つ（SWE-bench Pro、BrowseComp）示すのみで、仕組みの詳細は対応する公式文書を頼りに補う必要がある。以下の2セクションでそれぞれ補足する。
顧問 Claude Fable 5 アドバイスのみ たまに相談する（細） 実行 Claude Sonnet 5 大量に生成（太）
象徴図：顧問はごくわずかしか呼ばれず（細い矢印）、実行モデルが大量のコンテンツ（太い線と流れるトークン）を継続的に生成する。
2仕組み1・顧問モード

顧問モデルと実行モデルはどう分業するか

顧問モードはチームが独自に編み出した我流のやり方ではなく、Anthropic APIに正式に実装されたbeta機能、advisor toolである。実行モデルClaude Sonnet 5はタスクを受け取ると自力で進め、判断に迷う局面に差し掛かったときだけ顧問モデルClaude Fable 5に一度相談し、判断を得てからタスクを完了させる。

中核メカニズム

顧問・実行の二モデル分業：より上位のClaude Fable 5には「アドバイスを出す」ことだけを任せ、「本文を書く」ことはさせない。大量のトークンを消費する生成タスクはすべてレートの低いClaude Sonnet 5に任せるため、費用の大部分は実行モデルの単価に落ち着く。

これは自前のコードで手動で2回リクエストを叩いてつなぎ合わせるものではない。toolsの中にadvisor_20260301タイプのツールを1つ宣言し、顧問に使うモデルを指定すれば、あとはすべてAnthropicのサーバー側で処理される。実行モデルは通常のツール呼び出しと同じ感覚でいつ相談するかを自分で決め、サーバー側で顧問モデルの推論がもう一度走る。顧問が目にするのは、実行モデルがそこまでに積み上げた対話の全文（システムプロンプト、ツール結果、書きかけの内容を含む）で、判断を返すとそのまま実行モデルの対話に差し戻され、実行モデルはそのアドバイスを踏まえて続きを書く。すべて同一のAPIリクエスト内で完結する：