คำอธิบาย: Fable 5.2 วางแผน Sonnet 5.5 เขียนโค้ด Opus 5.5 ตรวจ และ Haiku 5.5 ค้นข้อมูล ตรวจสอบสูตรดังด้วยข้อมูล Advisor และต้นทุนต่องานสำเร็จ
ดูใบแจ้งหนี้ก่อนตั้งคณะกรรมการ AI
Fable คิด Sonnet สร้าง Opus ตรวจ และกองทัพ Haiku ค้นข้อมูล สูตร Claude Code ที่ดังบนโซเชียลเหมือนยกบริษัทมาไว้ในคอมพิวเตอร์ มีนักวางกลยุทธ์ วิศวกร ผู้ตรวจสอบ และฝ่ายวิจัยที่ไม่ต้องพักเที่ยง
การแบ่งงานสมเหตุสมผล แต่ยังไม่มีหลักฐานว่าสี่โมเดลนี้ถูกและดีที่สุดสำหรับทุกงาน Advisor เป็นฟีเจอร์ทดลองจริง แต่เปิดแล้วไม่ได้ทำให้ผู้ตรวจ Opus และกองทัพ Haiku ทำงานพร้อมกันอัตโนมัติ[1]
สี่ตำแหน่งไม่ได้แปลว่าสี่ทีมเริ่มทำงาน
Fable 5.2 เหมาะกับการตัดสินใจออกแบบระบบยาก ๆ และปัญหาที่เกิดซ้ำ Sonnet 5.5 ทำงานพัฒนาทั่วไป Opus 5.5 ตรวจโค้ดสำคัญอย่างอิสระ Haiku 5.5 เหมาะกับการจัดหมวดหมู่และดึงข้อมูลจำนวนมาก
แต่Advisor ตัวแทนย่อย และผู้ตรวจอิสระเป็นคนละกลไก โมเดลหลักจะถาม Advisor เมื่อจำเป็น ส่วนทีมอื่นต้องกำหนดหน้าที่และขั้นตอนเพิ่ม ชื่อบนแผนผังบริษัทไม่ได้หมายความว่าทุกคนเข้างานแล้ว[1]
“80 เท่า” เป็นราคาต่อโทเค็น
ราคา API มาตรฐานที่ตรวจสอบวันที่ 14 พฤศจิกายน 2026 ต่อข้อมูลขาเข้า 1 ล้านโทเค็นคือ Fable 8 ดอลลาร์ Opus 4 ดอลลาร์ Sonnet 2 ดอลลาร์ และ Haiku 0.10 ดอลลาร์เมื่อคำขอมีข้อมูลขาเข้าไม่เกิน 100,000 โทเค็น ราคาขาออกตามลำดับคือ 40, 20, 10 และ 0.50 ดอลลาร์[3]
ดังนั้นราคาต่อโทเค็น ต่างกัน 80 เท่าจริงในช่วงนี้ แต่ถ้า Haiku รับข้อมูลขาเข้าเกิน 100,000 โทเค็น ราคาพื้นฐานจะเป็น 0.50 ดอลลาร์ขาเข้าและ 2.50 ดอลลาร์ขาออก ค่าใช้จ่ายทั้งหมดรวมการส่งบริบทซ้ำ แคช ค่าปรึกษา และการทำงานใหม่หลังล้มเหลว
โทเค็นถูกกว่า 80 เท่าไม่ได้แปลว่างานถูกต้องถูกกว่า 80 เท่า ดินสอถูกกว่าวิศวกร แต่ดินสอ 200 แท่งออกแบบสะพานไม่ได้
/advisor ทำอะไร?
ใน Claude Code ที่รองรับ ตั้งค่าได้ดังนี้
/model sonnet
/advisor fable
Advisor ยังเป็นฟีเจอร์ทดลอง ขึ้นกับแพลตฟอร์ม สิทธิ์ใช้ Fable และบางแพ็กเกจต้องยอมรับเครดิตเพิ่มเติม แอปบนคอมพิวเตอร์ที่รองรับก็ใช้งานได้ การเปิดใช้งานไม่ได้แปลว่ามีการปรึกษาจริง เพราะโมเดลหลักเลือกเองว่าจะเรียกเมื่อใด[1]
เหมาะกับการปรับระบบครั้งใหญ่ ข้อผิดพลาดซ้ำ และการตรวจตัดสินใจสำคัญก่อนส่งงาน ถ้าเปลี่ยนชื่อไฟล์ยังต้องขอประธานอนุมัติ ก็เป็นปัญหาการบริหารแล้ว
“ประหยัด 3.4 เท่า” และ “198 งานไม่ปรึกษา” เชื่อได้แค่ไหน?
ตัวเลข3.4 เท่า ในโพสต์ดังยังไม่ใช่ผลทดสอบทางการของชุดสี่โมเดลนี้ Anthropic มีการทดสอบ Sonnet กับ Advisor Opus ที่ต้นทุนต่องานลดลง 11.9% และคะแนนเพิ่ม 2.7 จุดเปอร์เซ็นต์ แต่อีกการทดสอบเขียนโค้ดพบว่าระบบ Advisor มีต้นทุนประมาณ 2.1 เท่าของโมเดลเดี่ยว โดยคุณภาพเพิ่มเพียงเล็กน้อย[2][5]
เอกสารยังมีการทดสอบ Sonnet 5.5 จำนวน 20 ข้อที่ไม่เรียก Advisor เลย และการอ่านกราฟอีกชุดที่เรียกเพียงหนึ่งครั้งจาก 300 งาน จึงไม่ใช่กฎทั่วไปของ “198 งาน” ความถี่ขึ้นกับโมเดล ประเภทงาน คำสั่ง และระดับการคิด[2]
วิธีประหยัดอันดับแรกกลับธรรมดา
คู่มือทางการแนะนำการใช้แคชข้อความสั่งงาน ลดข้อมูลขาเข้าที่ไม่จำเป็น และปรับระดับการคิดของโมเดลเดียวก่อน จากนั้นทำงานที่ล้มเหลวใหม่ด้วยการตั้งค่าที่แรงขึ้น แล้วค่อยทดสอบการทำงานหลายโมเดล[2]
งานใหญ่แบ่งให้โมเดลเล็กอาจคุ้ม แต่งานสั้นเสียค่าประสานงานและตรวจงานมากเกินไปได้ ประหยัดค่าแรงแล้วค่าเข้าประชุมกลับเป็นค่าใช้จ่ายหลักของบริษัท
ทดสอบกับงานจริง
เลือกงานพัฒนา 10–20 งาน เปรียบเทียบA: Opus ทำคนเดียว B: Sonnet กับ Fable Advisor C: Fable วางแผนแล้ว Sonnet ลงมือ กำหนดเงื่อนไขสำเร็จก่อน เช่น ผ่านการทดสอบ จำนวนข้อมูลตรง และข้อผิดพลาดไม่กลับมา วัดค่าใช้จ่าย งานสำเร็จ เวลา การทำใหม่ และจำนวนที่ปรึกษาถูกเรียกจริง
งาน Bot ที่ใช้ข้อมูลจำนวนมากควรใช้โปรแกรมธรรมดาคำนวณ ใช้โมเดลเล็กจัดหมวดหมู่ที่ไม่ชัดเจน ใช้โมเดลใหญ่ตัดสินใจยาก ๆ หากเกี่ยวกับเงินจริงต้องตรวจสอบอย่างอิสระ
การประชุมครั้งสุดท้าย
“Fable ซีอีโอ Sonnet หัวหน้าวิศวกร Opus ผู้ตรวจสอบ และ Haiku นักวิจัยร้อยคน” แล้วได้ผลงานอะไร?
“บันทึกประชุมหนึ่งล้านโทเค็น”
นับงานถูกต้องที่เสร็จต่อหนึ่งดอลลาร์ ไม่ใช่นับชื่อตำแหน่งหรู
