概要： Fable 5.2、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Haiku 5.5を組み合わせる裏技は本当に得なのか。公式のAdvisor、API料金、成功した仕事1件当たりの費用から検証する。
AI四天王を呼ぶ前に請求書を見よう
「Fableが考え、Sonnetが実装、Opusがレビュー、Haikuの群れが調査」。話題のClaude Code設定は、まるでAI版取締役会だ。戦略室に天才、開発部に職人、監査役にベテラン、調査部には小型AIの軍団。人間は「よし、やれ」で済む……ように見える。
分業は合理的だ。ただしこの4モデル構成があらゆる仕事で最も安く、最も高品質だという証拠はない。公式Advisorを有効にしても、独立したOpusレビューやHaiku調査部隊は自動で出現しない。[1]
四天王の役割は別々の設定
Fableは難しい設計・方向転換・完成前の重大判断。Sonnetは日常のコード実装。Opusは重要箇所の独立レビュー。Haikuは大量分類・抽出・定型調査。担当を分ける発想はよい。
だがAdvisor、サブエージェント、独立レビューは別機能だ。Advisorは主担当モデルが必要と判断したときだけ相談する。別の調査員を動かすには追加の実行手順がいる。組織図に名前を載せただけで社員が出勤する会社などない。[1]
「80倍安い」は完成品の価格ではない
2026年11月14日時点で確認した標準API価格は、入力100万トークン当たりFableが8ドル、Opusが4ドル、Sonnetが2ドル、Haikuが0.10ドル。Haikuの0.10ドルは入力10万トークン以下のリクエストが対象。出力はそれぞれ40、20、10、0.50ドルだ。[3]
この区分でFableとHaikuのトークン単価は80倍違う。ただしHaikuの入力が10万トークンを超えると基本料金は入力0.50ドル・出力2.50ドルに変わる。実際の仕事では、会話履歴の読み直し、キャッシュ、相談回数、失敗後の再試行も費用になる。
単価80分の1と、完成した仕事が80分の1の費用で済むことは違う。 鉛筆が建築士より安くても、200本の鉛筆にビルの設計を頼めない。
/advisorは何をしてくれる？
対応環境のClaude Codeでは、例えば次のコマンドで主担当とAdvisorを指定できる。
/model sonnet
/advisor fable
Advisorは実験的機能。対応プラットフォーム、モデルへのアクセス権、場合によってはFableの追加利用クレジットへの同意が必要だ。対応するデスクトップアプリでも使える。設定できたことと実際に相談が発生したことは違い、呼ぶかどうかは主担当モデルが決める。[1]
大改修、何度も失敗するバグ、重要な完了判断では有望。ファイル名変更まで会長決裁に回すのは、AIの知能以前に組織設計がおかしい。
3.4倍節約と「198件ゼロ相談」の数字を疑う
SNS上の「3.4倍安い」をこの4モデル構成の公式実証値として扱う根拠は確認できない。Anthropicの別の評価では、SonnetとOpus Advisorの組合せが費用を11.9%減らし、性能を2.7ポイント改善した。一方、異なるコーディング評価では、Advisor構成が単独モデルの約2.1倍の費用で、改善幅は小さかった。[2][5]
「198件で相談ゼロ」も一般則ではない。公式資料にあるのは、Sonnet 5.5の20問で相談ゼロ、別の図表読解300件で相談1回など、特定条件の報告だ。相談頻度はモデル・課題・指示・推論設定によって変わる。[2]
まず節約すべきは会議費ではなく無駄な読み直し
公式の費用ガイドは、複数モデルを並べる前にキャッシュ、不要な入力の削減、単一モデルの思考レベル調整、失敗タスクだけの再実行を勧めている。[2]
長い仕事を小型モデルへ分けると得なこともある。短い仕事では調整と検品で高くつく。人件費を節約したら会議費が本業になる会社の完成だ。
最強かどうかは同じ仕事で測る
代表的な開発課題10〜20件を用意し、A：Opus単独、B：Sonnet＋Fable Advisor、C：Fableで計画→Sonnetで実装を比較する。合格条件は事前に定める。テスト通過、指定件数の一致、バグが再発しないことなどだ。
合計費用、正しく完了した件数、時間、再試行回数、Advisorが本当に起動した回数を測る。データ処理Botなら数値計算はプログラム、曖昧な分類は小型AI、難しい判断は高性能AIに分担。実際の資金を動かす前には独立検証が必要だ。
最後の取締役会
「Fable社長、Sonnet開発部長、Opus監査役、Haiku調査員100人」。立派な会社だ。で、成果は？
「議事録が100万トークンあります」。
見るべきは豪華な役職名ではなく、1ドルで正しく終わった仕事の数である。
