Anthropic 新工具：Sonnet 遇到難題可以請教 Opus 了

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Anthropic 發布了一個新的 API 工具，讓 Sonnet 或 Haiku 在跑任務的過程中，遇到搞不定的決策時自動請教 Opus，拿到指導后繼續干活。這個策略叫 Advisor Strategy，工具叫 Advisor Tool

效果是：智能接近 Opus，成本接近 Sonnet

Advisor 策略的工作方式：Sonnet 執行，遇到難題請教 Opus

反過來的 Sub-Agent 模式

行業里常見的多 Agent 模式是：大模型當指揮官，拆解任務分給小模型去執行。Advisor 策略把這個方向反過來了

Sonnet（或 Haiku）作為 Executor 全程執行任務，調用工具、讀取結果、迭代推進。當它遇到一個自己判斷力不夠的決策點時，它會調用 Opus 作為 Advisor。Opus 拿到共享的上下文，返回一個計劃、一個糾正、或者一個停止信號。然后 Sonnet 繼續執行

Advisor 不調用工具，不產出面向用戶的輸出，只提供指導。前沿級推理只在 Executor 需要的時候介入，其余時間全部按 Executor 的價格計費

不是大模型指揮小模型干活，是小模型干活遇到難題請教大模型

這個設計的好處是：不需要任務拆解邏輯，不需要 worker pool，不需要編排框架。Executor 自己判斷什么時候需要升級，整個過程在一次 API 調用里完成

評測數據

先看 Sonnet + Opus Advisor 的組合

SWE-bench Multilingual

Sonnet + Advisor 比 Sonnet 單獨跑提升了 2.7 個百分點，同時每個任務的成本降低了 11.9%。成本降低的原因是 Advisor 的介入讓 Executor 少走彎路，減少了總 token 消耗

SWE-bench Multilingual：Sonnet + Advisor vs Sonnet Solo vs Opus Solo

BrowseComp 和 Terminal-Bench 2.0

在 BrowseComp 和 Terminal-Bench 2.0 上，Sonnet + Advisor 同樣超過了 Sonnet 單獨跑，而且每個任務的成本更低

BrowseComp + Terminal-Bench：Sonnet + Advisor 的表現和成本

再看 Haiku + Opus Advisor 的組合，這個更有趣

在 BrowseComp 上，Haiku + Advisor 得分 41.2%，是 Haiku 單獨跑（19.7%）的兩倍多。跟 Sonnet 單獨跑比，分數低了 29%，但成本低了 85%

BrowseComp：Haiku + Advisor vs Haiku Solo vs Sonnet Solo

對于高吞吐、需要平衡智能和成本的場景，這個組合很有吸引力。用 Haiku 的價格拿到接近 Sonnet 水平的結果

怎么用

API 層面非常簡單。在 Messages API 請求的 tools 數組里加一個 advisor_20260301 類型的工具，指定 Advisor 模型是 Opus，設一個 max_uses 限制每次請求最多請教幾次

整個模型交接在一次 /v1/messages 請求里完成，不需要額外的網絡來回，不需要自己管理上下文傳遞。Executor 決定什么時候調用 Advisor，Anthropic 負責把精選的上下文路由給 Advisor 模型，拿到計劃后 Executor 繼續執行

計費方式：Advisor 的 token 按 Advisor 模型的價格算（Opus 的 $5/$25），Executor 的 token 按 Executor 模型的價格算（Sonnet 的 $3/$15 或 Haiku 的 $1/$5）。因為 Advisor 每次只生成一個短計劃（通常 400-700 個 token），整體成本遠低于全程跑 Opus

可以通過 max_uses 限制 Advisor 調用次數來控制成本。Advisor 的 token 消耗在 usage 中單獨報告

早期用戶怎么說

在復雜任務上做出了更好的架構決策，在簡單任務上沒有任何額外開銷。計劃和執行軌跡完全是兩個級別

Eric Simmons，Bolt CEO

我們看到了 Agent 輪次、工具調用次數和整體分數的明確改善，比我們自己構建的 planning 工具效果更好

Kay Zhu，Genspark 聯合創始人兼 CTO

在結構化文檔提取任務上，Advisor 讓 Haiku 4.5 按需請教 Opus 4.6，達到了前沿模型的質量，成本低 5 倍

Anuraj Pandey，Eve Legal 機器學習工程師

幾個信號

第一，這是 Anthropic 第一次在 API 層面提供模型間協作的原生支持。之前想讓 Sonnet 和 Opus 配合，你得自己寫編排邏輯、管理上下文傳遞、處理兩次 API 調用的狀態?，F在一個 tool 聲明就搞定

第二，定價邏輯很巧妙。Advisor 每次只輸出 400-700 個 token 的短計劃，按 Opus 價格算也就幾分錢。但這幾分錢的指導可以讓 Executor 少走彎路，減少總 token 消耗。所以出現了「加了 Advisor 反而總成本更低」的現象

花幾分錢請教一次 Opus，省下來的是 Sonnet 走彎路燒掉的幾毛錢

第三，Haiku + Opus Advisor 的組合值得關注。BrowseComp 41.2% 的成績用 Haiku 的價格拿到，比 Sonnet 單獨跑便宜 85%。對于大規模、成本敏感的 Agent 部署場景，這個組合可能比 Sonnet 更合適

第四，時間線繼續加密。Mythos、Managed Agents、Advisor Tool，Anthropic 在一周內連續發布了最強模型、Agent 基礎設施平臺、模型間協作工具，產品線的密度在快速增加

參考材料

The Advisor Strategy 官方博客
https://claude.com/blog/the-advisor-strategy

Advisor Tool API 文檔
https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/advisor-tool