Advisor Strategyとは？Opus advisorの組み合わせ・費用とClaude Codeの/advisor設定【2026年11月】

Advisor Strategyは、SonnetやHaikuなどの安いモデル（executor）が作業を最後まで進め、方針を決める場面や行き詰まった場面でだけ、Opusなどの上位モデル（advisor）に相談させる構成です。Anthropicは2026年4月9日に、これをAPIの1項目で使えるadvisor_20260301ツールとして公開しました。

公開から半年で、指定できるモデルはOpus 5.5・Sonnet 5.5・Haiku 5.5・Fable 5.1まで広がり、Claude Codeにも/advisorコマンドが入りました。一方で、Anthropicが10月に公開した再測定では、相談相手を付けた構成の費用は単体の約2.1倍でした。この記事では、2026年11月時点の組み合わせ、APIとClaude Codeそれぞれの設定、費用の測り方を、公式ドキュメントとClaude Code v2.1.314での実行記録をもとにまとめます。

まとめ：Advisor Strategyの要点と導入判断

• 仕組み：executorがadvisorツールを呼ぶと、サーバー側でadvisorが会話全体を読み、方針や修正を返す。1回の/v1/messagesの中で完結し、advisorはツールを使わない
• 組み合わせ：advisorはSonnet 4.6以上で、executorと同等以上の性能のモデルに限られる。Sonnet 5.5のexecutorに付けられるのはOpus 5・5.5、Sonnet 5.5、Fable・Mythos系だけ。Haiku 4.5はadvisorになれない
• 助言の中身：Opus 5.5・Sonnet 5.5・Fable 5.1などをadvisorにすると、助言は暗号化されて返り、こちらでは読めない。読みたいならOpus 4.8など平文で返すモデルを選ぶ
• Claude Code：/advisor opus、設定のadvisorModel、起動時の--advisorの3通り。Anthropic APIでのみ動き、BedrockやClaude Platform on AWS経由では使えない
• 費用：4月の発表ではSonnet 4.6＋Opus 4.6で費用が11.9%下がったが、10月の公式再測定（Opus 5.5＋Fable 5.1）では約2.1倍に増え、伸びは1.7ポイントにとどまった。モデルの世代が変わるたびに自分の作業で測り直す
• 向かない場面：1往復で終わる質問、executorとadvisorの性能差が小さい組み合わせ、executorがほとんど相談しない作業

以下、仕組み、組み合わせ、APIでの実装、Claude Codeでの設定、ベンチマークの読み方の順に説明します。

Advisor Strategyの仕組みと他のマルチモデル構成との違い

1回のリクエスト内でadvisorが会話全体を読む流れ

advisorツールの公式ドキュメントによると、処理は4段階です。executorがname: "advisor"のserver_tool_useブロックを出し、Anthropicのサーバーがadvisorモデルで別の推論を走らせ、結果がadvisor_tool_resultとしてexecutorに戻り、executorが続きを書きます。

executorが渡すinputは常に空です。advisorにはシステムプロンプト、ツール定義、過去のターンとツール結果、そのターンで書きかけの文章まで、会話全体がサーバー側で引用として渡されます。advisor自身はツールを持たず、思考ブロックは捨てられ、助言の本文だけがexecutorに届きます。アプリ側から見ると往復は増えません。例外は相談の途中でstop_reason: "pause_turn"が返った場合で、その応答をそのまま付けて再送すると続きが実行されます。

orchestrator・opusplan・サブエージェントとの比較

違いは主導権です。Orchestrator-Subagent型では上位モデルが作業を分けて下位モデルに配りますが、Advisorでは安いモデルが最初から最後まで主導し、上位モデルは相談役に徹します。Anthropicの費用と性能の最適化ガイドは、Advisorを「ほとんどのターンが定型で、本当の判断は数か所」の直列作業向け、Orchestratorを独立したファイルや文書に分けられる作業向けと分けています。Claude Codeで計画だけOpusに任せたいならopusplanの設定、作業単位でモデルを分けたいならサブエージェントのmodel指定のほうが動きを予想しやすく、Advisorは「いつ相談するか」までモデルに任せる構成だと考えてください。

Opus advisorに指定できるモデルの組み合わせ【2026年11月時点】

executor別に指定できるadvisorの一覧

APIのルールは「advisorはSonnet 4.6以上で、executorと同等以上の性能」です。同等の性能なら、Opus 4.7とOpus 4.8のように互いに相談役になれます。対応しない組み合わせを送ると400 invalid_request_errorが返ります。

表の「Fable・Mythos系」はFable 5.1・Mythos 5.1・Fable 5・Mythos 5の4つです（2026年10月時点の公式ドキュメントのModel compatibility節より）。7月時点では「advisorはOpus 4.8か4.7」が定番でしたが、いまSonnet 5.5を主力にしているならOpus 4.8は選べません。Sonnet 5.5の相談役はOpus 5.5か、より上位のFable 5.1になります。Haiku 5.5はOpus 4.6やSonnet 4.6の相談役になれる一方、Haiku 4.5はexecutor専用です。

単価（100万トークンあたりの入力／出力）は、Opus 5.5が4ドル／20ドル、Sonnet 5.5が2ドル／10ドル、Fable 5.1が10ドル／50ドル、Opus 4.8が5ドル／25ドルです（公式料金表）。Haiku 5.5は10万トークン以下のプロンプトなら0.10ドル／0.50ドルで、Opus 5.5との単価差は40倍あります。

助言が読めるadvisorと暗号化されるadvisor

advisor_tool_resultの中身は、advisorのモデルによって2種類に分かれます。Opus 4.8などは平文のadvisor_result（textに助言）を返し、Sonnet 5.5・Opus 5.5・Opus 5・Haiku 5.5・Fable 5.1・Fable 5・Mythos 5.1・Mythos 5は暗号化されたadvisor_redacted_result（encrypted_content）を返します。暗号化された助言も、次のターンでサーバーが復号してexecutorのプロンプトに入れるので、executorは内容を読めます。読めないのはアプリ側だけです。

実務上の影響は2つあります。助言の内容をログに残して検証したい場合はOpus 4.8など平文を返す対応モデルを選びますが、上の表のとおりSonnet 5.5・Opus 5系・Fable系のexecutorには平文で返すadvisorを組めません。また、どちらの形式でも、次のターンにはadvisor_tool_resultブロックを書き換えずに送り返します。途中でadvisorのモデルを変えるなら、content.typeで分岐して両方の形式を扱います。

使えるプラットフォームとデータの扱い

APIのadvisorツールはベータで、使えるのはClaude API、Claude Platform on AWS、Google CloudのAnthropic管理型の3つです。Amazon Bedrock、Google Cloudの Google管理型、Microsoft Foundryでは使えません。ゼロデータ保持（ZDR）の対象ですが、一部の指定モデル（Covered Models）は除かれ、HIPAAの対象外です。Priority Tierはモデルごとに適用されるので、executorだけ契約していてもadvisorの呼び出しは標準の優先度で動きます。

Messages APIではなくClaude Managed Agentsを使う場合は、ツール定義ではなくエージェントのmultiagentブロックに"advisor": {"type": "enabled", "model": ...}を書きます。こちらにはmax_uses・max_tokens・cachingの指定がありません。

Claude APIでadvisorツールを使う手順

最小構成のリクエストとベータヘッダー

必要なのは、ベータヘッダーadvisor-tool-2026-03-01と、toolsに入れるtype: "advisor_20260301"の1項目です。トップレベルのmodelがexecutor、ツール定義のmodelがadvisorです。次の例はSonnet 5.5をexecutor、Opus 5.5をadvisorにしています。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-5-5",          # executor
    max_tokens=4096,
    betas=["advisor-tool-2026-03-01"],
    tools=[
        {
            "type": "advisor_20260301",
            "name": "advisor",
            "model": "claude-opus-5-5",  # advisor
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "Goでgraceful shutdown付きのワーカープールを書いて"}],
)

Python SDKの最新版は2026年10月23日公開の2.3.0で、Python 3.10以上が必要です（PyPI）。2.3.0のbeta.messages.createにはtemperature引数がもうありません。4月の発表時のサンプルを流用する場合は、2026-10-21のAPI移行で外れた引数が残っていないか確認してください。

max_uses・max_tokensによる使用量制限とcachingによる費用削減

上限に達した後の相談はmax_uses_exceededのエラー結果になり、executorは助言なしで続けます。リクエスト全体は失敗しません。注意したいのは、トップレベルのmax_tokensがexecutorの出力にしか効かない点です。公式の計測では、難しい推論でadvisorの出力上限を外すと1回あたり平均約4,200〜5,900トークン出力し、ツール側のmax_tokensを2048にすると約630〜840トークンで打ち切りはほぼ0%、1024では約370〜480トークンで約10%が打ち切られました。費用の上限を決めたいなら、まず2048を入れるのが無難です。cachingは、1つの会話で3回以上相談する見込みがあるときだけオンにするよう公式が勧めています。

usage.iterationsによるexecutor・advisor別の費用集計

応答のトップレベルのusageはexecutorの分だけで、advisorのトークンは含まれません。usage.iterationsのうちtype: "advisor_message"の要素がadvisorの分です。次のコードは、iterationごとに単価を掛けて費用を分け、会話全体で6回相談したらadvisorを外します。単価は2026年10月時点の公式料金表に基づき、通常料金・グローバル推論・5分キャッシュ書き込みを前提とします。1時間キャッシュ、Fast mode、Batch API、地域指定の料金補正には対応していません。

PRICES = {  # USD per 1M tokens: input, output, cache read, 5m cache write
    "claude-sonnet-5-5": (2.0, 10.0, 0.10, 2.50),
    "claude-opus-5-5": (4.0, 20.0, 0.20, 5.00),
}

ADVISOR = {
    "type": "advisor_20260301",
    "name": "advisor",
    "model": "claude-opus-5-5",
    "max_uses": 3,       # 1リクエスト内の上限
    "max_tokens": 2048,  # 1回の助言の出力上限
}

def cost_by_role(usage, executor):
    out = {"executor": 0.0, "advisor": 0.0}
    for it in usage.iterations:
        is_adv = it.type == "advisor_message"
        p_in, p_out, p_read, p_write = PRICES[it.model if is_adv else executor]
        usd = (it.input_tokens * p_in + it.output_tokens * p_out
               + (it.cache_read_input_tokens or 0) * p_read
               + (it.cache_creation_input_tokens or 0) * p_write) / 1_000_000
        out["advisor" if is_adv else "executor"] += usd
    return out

def ask(client, messages, calls_so_far, other_tools, cap=6):
    remaining = max(0, cap - calls_so_far)
    advisor = {**ADVISOR, "max_uses": min(ADVISOR["max_uses"], remaining)}
    tools = other_tools + ([advisor] if remaining else [])
    resp = client.beta.messages.create(
        model="claude-sonnet-5-5", max_tokens=4096,
        betas=["advisor-tool-2026-03-01"], tools=tools, messages=messages,
    )
    calls = sum(1 for b in resp.content
                if b.type == "server_tool_use" and b.name == "advisor")
    return resp, calls_so_far + calls

このコードはSDK 2.3.0で、公式ドキュメントのusageの例（advisorが入力823・出力1,612トークン）をモック応答として流して確かめました。結果はexecutorが0.008871ドル、advisorが0.035532ドルで、手計算と一致します。この例ではadvisorが費用の8割を占めます。会話の途中でadvisorを外しても、履歴に残ったadvisor_tool_resultは消さずに送れます。なお、トークン数の事前計算（count_tokens）はexecutorの最初の入力しか返さないので、advisor分の見積もりはadvisorのモデルを指定して別に数えます。

advisorが呼ばれないときのシステムプロンプト

advisorツールには既定の説明が付いており、調べ物の作業なら追加の指示はほぼ要りません。コーディングでは呼び出しが少なくなりやすいため、公式は「本格的な作業の前に1回、完了と判断する前に1回呼ぶ」という英文のタイミング指示をexecutorのシステムプロンプトの先頭に置く例を載せています。Haiku 4.5向けの別版では、社内のコーディングベンチマークで合格率が約7.5ポイント上がりました。2回目のターンで相談を促すと、Sonnetで74%、Haiku 4.5で98%の試行がすぐ相談しました。ただし公式は、通常の初回相談が7ターン目以降になる作業では、この早期誘導が成績の3〜4ポイント低下と相関したとも報告し、導入前に初回相談のタイミングを測るよう勧めています。

ただし、10月のガイドでは、SWE-bench Proの20問でSonnet 5.5に推奨プロンプトを入れても明確な差は出ませんでした。Opusのexecutorに強制の一文を足すと、不要な場面でも呼びすぎて混在した作業では差し引きほぼ横ばいだったため、公式は既定で入れないよう注意しています。助言を短くしたいときは、ユーザーメッセージに次の1行を入れる方法が、公式の試験でもっとも効きました。

(Advisor: please keep your guidance under 80 words — I need a focused starting point, not a comprehensive plan.)

この上限は目安にすぎず、超えることがあるため、本当に抑えたい上限の8割程度を書きます。

Claude Codeの/advisorの使い方

/advisor・advisorModel・--advisorの3つの設定方法

Claude Codeのadvisorドキュメントでは、設定方法が3つあります。/advisorはセッション中に切り替えて既定として保存し、advisorModelは設定ファイルに固定し、--advisorはそのセッションだけに効きます。

# セッション中に指定（ユーザー設定の advisorModel に保存される）
/advisor opus

# 起動時にそのセッションだけ指定
claude --model sonnet --advisor opus

# ~/.claude/settings.json
{ "advisorModel": "opus" }

# オフにする
/advisor off

指定できる別名はfable・opus・sonnetで、Claude Codeの版ごとに既定のモデルへ解決されます。claude-opus-5-5のような完全なモデルIDも使えます。-p（非対話モード）やAgent SDK、デスクトップアプリでも/advisorは動き、v2.1.260以降が必要です。2026年10月31日にv2.1.314でclaude -p "/advisor"を実行すると、Advisor: offとUsage: /advisor <fable|opus|sonnet|off>が返り、モデルの呼び出しは0回でした。--advisorはclaude --helpに出てこない隠しフラグで、メインのモデルが非対応だったり、指定したモデルがadvisorになれなかったりすると起動時にエラーで止まります。

Claude Codeで選べるadvisorの組み合わせ

メインがOpus 5.5の環境で/advisor sonnetを指定しても、advisorのほうが下位なので付きません。設定は保存され、/modelで対応するモデルに切り替えたときに有効になります。サブエージェントも同じadvisorを引き継ぎ、自分のモデルとの組み合わせで判定されます。Fableをadvisorにするには、プランによって使用量クレジットへの課金同意が先に要ります。

1回の相談の費用：Claude Code v2.1.314での実行記録

Claude Codeでは、advisorが毎回会話全体を読み直し、その読み込みはキャッシュされません（公式ドキュメントのプロンプトキャッシュの節）。どの程度効くかを見るため、2026年10月31日にclaude -p --model sonnet --advisor opusで「本番の一回きりのDB移行は単一トランザクションとバッチ更新のどちらが安全か。答える前にadvisorに1回相談すること」と1文で答えさせ、--output-format jsonの記録を確認しました。

1文で答えるだけの依頼でも、advisorはClaude Codeのシステムプロンプトとツール定義を含む約2.6万トークンをキャッシュなしで読み、合計0.1744ドルの67%を占めました。会話が長くなるほど1回の相談は高くなり、Opus 5.5の入力単価で計算すると、会話が20万トークンまで伸びた時点の1回の相談は読み込みだけで約0.8ドルです。サブスクリプションでもadvisorの使用量はプランの上限に数えられ、/usageの合計に入ります。長いリファクタリングでは、要所の相談で品質が改善するかを評価してください。短い依頼では、advisorを付けた構成とメインのモデルだけを替えた構成を比べ、必要な品質を満たすほうの費用で判断します。

/advisorが効かないときの確認点

• 接続先：Claude CodeのadvisorはAnthropic APIでしか動かない。Amazon Bedrock、Claude Platform on AWS、GoogleのAgent Platform、Microsoft Foundry経由では使えない（APIのadvisorツールはClaude Platform on AWSで使えるが、Claude Codeの対応表は別）
• 機能フラグ：Claude Codeはadvisorを機能フラグで有効にするため、DISABLE_TELEMETRYなどフラグ取得を止める変数があると動かない
• 無効化の変数：CLAUDE_CODE_DISABLE_ADVISOR_TOOL=1が入っていると/advisor自体が使えず、--advisorは無視される
• APIに拒否された後：一度APIが組み合わせを拒否すると、そのセッションでは/clearか/compactまでadvisorなしで続く。エラーは表示されない

相談の最中はAdvisingの行が出て、終わると助言の有無が表示されます。読める形の助言が返った場合は、本文をCtrl+Oで開けます。Opus 5.5などのadvisorは助言を暗号化して返すため、本文を読めない場合があります。

ベンチマークの数字：4月の発表値と10月の公式再測定

2026年4月の発表値（Sonnet 4.6・Haiku 4.5＋Opus 4.6）

2026年4月9日の発表では、advisorはすべてOpus 4.6でした。SWE-bench Multilingualでは、Sonnet 4.6＋Opus 4.6がSonnet 4.6単体より2.7ポイント高く、タスクあたりの費用は11.9%下がりました。ただし単体側はadaptive thinkingあり、advisor側は推奨プロンプトを入れて思考なしという条件の違いがあります。BrowseCompでは、Haiku 4.5＋Opus 4.6が41.2%で、Haiku 4.5単体の19.7%から倍増し、Sonnet 4.6単体より点数は29%低いものの費用は85%少なかったとされています。

これらの数字は旧世代のモデルの組み合わせで測ったものです。Sonnet 5.5やOpus 5.5に置き換えて同じ削減率が出る根拠にはなりません。

2026年10月の公式再測定（Opus 5.5＋Fable 5.1で費用2.1倍）

Anthropicは10月の最適化ガイドで、新しい世代の組み合わせを同じ努力（effort）の単体と比べ直しています。

コーディングの＋1.7ポイントは試行ごとのばらつきの境目で、公式の図ではOpus 5.5単体のeffortを上げたときの曲線にほぼ乗っています。advisorで得た伸びは、effortを上げて得られる伸びとほぼ同じだったということです。費用は1試行2.92ドルでした。GPQA Diamondでは、相談を促すシステムプロンプトを入れなかったため、executorは一度もadvisorを呼ばず、それでもツール定義の分だけ費用が増えています。

数字が逆向きになった理由と自社での測り方

公式の説明では、advisorが渡せるのはexecutorに足りない能力だけです。GPQA Diamondでは拒否を誤答に数えると、Sonnet 5.5単体とOpus 5.5単体がどちらも91%でした。これはOpus 5.5が生物学の問題を1回あたり6問拒否した（Sonnet 5.5は1問）影響で、各モデルが回答した問題ではOpus 5.5が約2ポイント上回っています。上乗せの余地が約2ポイントしかないうえ、executorが一度も相談しなかったため、点数は単体と変わりませんでした。公式は、モデルが出るたびに性能差と単価の比が変わるので、そのたびに測り直すよう書いています。

1. まず今のモデルのeffortを上下させ、点数と費用の関係を測る（多くの作業はここで決まる）
2. 差が残るなら、上位モデル単体を低いeffortで測る
3. advisorを付け、相談回数とusage.iterationsの費用を記録する。ツール定義だけで1リクエスト約1,000トークン増える
4. 単体の曲線より上に出た場合だけ採用する。effortを下げて相談回数が落ちたら、effortを戻す

4番目は実例があります。公式の旧世代での計測では、既定のeffortでほとんどの課題で相談していた組み合わせが、effortを下げると相談しなくなり、単体の既定effortより低い点数になりました。逆に、ドキュメントのベストプラクティスには「Sonnetをmedium、Opusをadvisorにすると、既定effortのSonnet並みの性能をより安く得られた」という結果も載っています。どちらに転ぶかは作業次第なので、自社の評価セットで決めます。

Advisor Strategyを使わないほうがよい場面

次の条件に当てはまるなら、advisorは付けずに、メインのモデルかeffortを替えてください。

• 1往復で終わる質問・分類・抽出：計画が要らず、公式も「向かない」としている。ツール定義の約1,000トークンが毎回の上乗せになる
• executorがOpus 5.5やFable 5.1：相談相手との性能差が小さく、10月の計測では費用2.1倍で＋1.7ポイント、図表の読み取りでは逆に7ポイント下がった
• 相談回数が測れていない：GPQA Diamondのように一度も呼ばれなければ、費用だけ増える。まず相談率を記録する
• 利用者がモデルを選ぶ画面の裏側：利用者がすでに費用と品質を選んでいる中継型のサービスでは、二重の判断になる
• 助言の監査が必要なのに新モデルを使う：Opus 5系やSonnet 5.5のadvisorは助言が暗号化され、ログで中身を確認できない

反対に、ほとんどのターンがファイルの読み書きやテスト実行で、方針の分かれ目が数か所だけという長いエージェント作業では、試す価値があります。社内のエージェント開発でモデルの組み合わせと評価の設計から相談したい場合は、AIエージェント開発の支援内容も参考にしてください。

よくある質問

Advisor Strategyとは何ですか？

安いモデル（executor）に作業を進めさせ、判断に迷う場面だけ上位モデル（advisor）に相談させる構成です。Anthropicが2026年4月9日に提唱し、Claude APIではadvisor_20260301ツール、Claude Codeでは/advisorコマンドで使えます。advisorは会話全体を読んで方針や修正を返すだけで、ツールの実行や最終回答の作成はexecutorが担います。

opus advisorには今どのモデルを指定しますか？

executorによって変わります。Sonnet 5.5ならOpus 5.5かOpus 5、Sonnet 5やHaiku 5.5ならOpus 4.7以降、Haiku 4.5やSonnet 4.6ならOpus 4.6以降が指定できます。助言の本文をログで読みたい場合は、平文で返すOpus 4.8を選びます（Sonnet 5.5のexecutorとは組めません）。Claude Codeでopusと書くと、その版の既定のOpusに解決されます。

claude --model sonnet --advisor opus はどう動きますか？

Claude Codeを、メインをSonnet、advisorをOpusにして起動します。2026年10月31日のv2.1.314では、sonnetはSonnet 5.5、opusはOpus 5.5に解決されました。--advisorはそのセッションだけに効き、保存されているadvisorModelより優先されます。Anthropic APIへの接続が必要です。advisorとして使えるモデルでもメインより下位なら、advisorなしで起動します。メインが機能非対応、または指定モデルがadvisorになれない場合などは通常起動でエラーになり、バックグラウンドセッションではadvisorなしで起動します。

Advisor Strategyで費用は下がりますか？

組み合わせと作業次第で、下がるとは限りません。2026年4月の発表ではSonnet 4.6＋Opus 4.6で11.9%下がりましたが、10月の公式再測定ではOpus 5.5＋Fable 5.1で約2.1倍、Sonnet 5.5＋Opus 5.5でも25%増えました。advisorの読み込みは会話全体が対象なので、長い会話ほど1回の相談が高くなります。自社の作業で相談回数とusage.iterationsを記録して判断してください。

max_usesは何回に設定すべきですか？

コーディングなら3前後から始めるのが目安です。公式の推奨プロンプトは「方針を決める前に1回、完了前に1回」の2〜3回を想定しており、4月の発表のサンプルも3でした。max_usesは1リクエスト内の上限なので、会話全体の上限はアプリ側で回数を数え、上限に達したらtoolsからadvisorを外します。1回の出力はツール側のmax_tokens（2048程度）で抑えます。

Amazon BedrockやVertex AIでも使えますか？

APIのadvisorツールは、Claude API、Claude Platform on AWS、Google CloudのAnthropic管理型でベータ提供されています。Amazon Bedrock、Google Cloudの Google管理型（Vertex AIのModel Garden経由）、Microsoft Foundryでは使えません。Claude Codeの/advisorはさらに狭く、Anthropic APIに直接つないだ場合だけ動きます。

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