Claude Platform、Sonnet・Haikuに Opus advisor を付ける advisor tool beta を提供

Claudeが公開したこと

2026年4月9日、Claudeは advisor strategy が Claude Platform で beta 提供されると発表した。構造はシンプルだが意味は大きい。実際の task を最後まで進める executor は Sonnet か Haiku が担い、難しい判断が必要になった時だけ Opus が advisor として入る。Anthropicはこれによって、agent 全体を Opus で回すよりずっと低いコストで near Opus-level intelligence を得られると説明している。

重要なのは、この pattern を product 機能として提供した点だ。開発者が自前で multi-model orchestration layer を組む代わりに、Anthropic はこれを advisor_20260301 という native な server-side tool として公開した。説明によれば、executor は tool 呼び出し、結果の読み取り、user-facing output の生成を続け、advisor は plan、correction、stop signal だけを返す。つまり別個の planner-worker 構成を作らず、1つの Messages API request の中でこの戦略を使えるようにしたわけだ。

初期の数値が示すこと

Anthropic は blog と follow-up の X post で具体的な eval 数値も示している。中心的な主張は、Opus advisor を付けた Sonnet が Sonnet 単独比で SWE-bench Multilingual を 2.7 percentage points 改善しつつ、task 当たりコストを 11.9% 下げたというものだ。Anthropic はこの構成が BrowseComp と Terminal-Bench 2.0 でも改善を示し、per-task cost は Sonnet solo より低かったとしている。

さらに Anthropic は、この構成が small model の economics も変えると主張する。公開例では、Opus advisor を使った Haiku は BrowseComp で 41.2% を記録し、Haiku 単独の 19.7% を大きく上回った。つまり、常に高価な frontier model を走らせるのではなく、複雑さが増した瞬間だけ intelligence を引き上げる考え方だ。

なぜ agent architecture にとって重要か

本質的な変化は architecture にある。ここ1年の多くの agent stack は、最も強い model を上位 orchestrator に置き、下位 worker へ委譲する形を前提にしてきた。Anthropic はそれを逆転させる。より安価な model がハンドルを握り続け、難所だけ escalation する。この違いはコスト管理だけでなく、system design そのものを変える。

開発者は max_uses で advisor 呼び出し回数を制御し、token usage を分けて観測できる。

handoff は複数の round-trip や custom context plumbing を必要とせず、1つの API request の中で完結する。

frontier-level reasoning は本当に必要な場面にだけ適用される。

ここから読み取れるのは、model vendor の競争軸が raw benchmark だけでなく intelligence routing に移りつつあることだ。複数の model、tool、budget を production workflow の中でどれだけ自然に組み合わせられるかが platform の差になる。もしこの流れが続くなら、最も価値ある機能は「一番大きい model を everywhere で使うこと」ではなく、「必要な瞬間だけ正しい model を最小の orchestration overhead で呼べること」になるはずだ。

出典: Claude X投稿 · Claude eval follow-up · Claude blog post