はじめに

2026年4月9日、AnthropicはClaude APIにAdvisor Tool（advisor_20260301）をパブリックベータとして追加しました。

このツールは、より高速・低コストなExecutorモデル（SonnetやHaiku）と、より高知能なAdvisorモデル（Opus 4.6）を1つのAPIリクエスト内で組み合わせる仕組みです。Executorがタスクを自律的に実行しながら、必要な場面だけOpusに戦略的なガイダンスを求めます。

この記事で学べること：

Advisor Toolの仕組みとユースケース
Python・TypeScriptでの実装方法
SWE-benchで+2.7ppを達成したベンチマーク結果とコスト削減の内訳
マルチターン会話・プロンプトキャッシュ・コスト制御の実践的なパターン

対象読者：

Claude APIを使ってAIエージェントを構築しているエンジニア
コスト削減と品質向上を同時に追求したい方
Opus相当の品質をSonnetのコストで得たい方

TL;DR

Advisor Tool = Executor（Sonnet/Haiku）が実行し、必要なときだけAdvisor（Opus）が戦略指示
単一の /v1/messages 内で完結。追加ラウンドトリップなし
Sonnet + Opus Advisor: SWE-bench Multilingual +2.7pp、コスト -11.9%（Sonnet単独比）
Haiku + Opus Advisor: BrowseComp 41.2%（Haiku単独 19.7% の2倍）、Sonnetより85%安
ベータヘッダー: anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01

Advisor Toolとは

従来のマルチエージェント設計では、大きなモデルが計画を立て、小さなモデルが実行するという「オーケストレーター → ワーカー」パターンが一般的でした。Advisor Toolはこのパターンを逆転させます。

小さなモデル（Sonnet/Haiku）がタスク全体を駆動し、行き詰まったときや重要な判断が必要なときだけ、大きなモデル（Opus）に相談する

Advisorは以下の特徴を持ちます：

特徴	内容
ツール呼び出しなし	Advisorはツールを使えない。計画・方針のみを返す
ユーザー向け出力なし	Advisorの出力はExecutorへの内部ガイダンスのみ
短い応答	典型的に400〜700 text tokens（thinking込みで1,400〜1,800 tokens）
サーバーサイド処理	APIリクエストは1回のみ。クライアント側の追加実装不要

適しているユースケース：

コーディングエージェント（複雑な実装タスク）
Computer Use（マルチステップの画面操作）
長期研究パイプライン（複数ステップのリサーチ）

向いていないケース：

単発のQ&A（計画不要のシンプルな質問）
ユーザーが自分でモデルを選ぶ純粋なモデルルーター
毎ターンAdvisorレベルの知能が必要なタスク

モデルの互換性

現在サポートされている組み合わせは以下のとおりです：

Executor（実行モデル）	Advisor（助言モデル）
`claude-haiku-4-5-20251001`	`claude-opus-4-6`
`claude-sonnet-4-6`	`claude-opus-4-6`
`claude-opus-4-6`	`claude-opus-4-6`

ルール： AdvisorはExecutorと同等以上の能力を持つモデルでなければなりません。サポートされていないペアを指定した場合、APIは 400 invalid_request_error を返します。

クイックスタート（Python）

最小構成の実装例です。tools 配列にAdvisorツールを追加するだけで有効になります。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",      # Executor
    max_tokens=4096,
    betas=["advisor-tool-2026-03-01"],
    tools=[
        {
            "type": "advisor_20260301",
            "name": "advisor",
            "model": "claude-opus-4-6",  # Advisor
        }
    ],
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Goでグレースフルシャットダウン付きの並行ワーカープールを実装してください。",
        }
    ],
)

print(response)

betas=["advisor-tool-2026-03-01"] を追加すれば、既存のAPIコードに数行加えるだけで有効化できます。

cURLでの実行

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
    --header "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
    --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
    --header "anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01" \
    --header "content-type: application/json" \
    --data '{
        "model": "claude-sonnet-4-6",
        "max_tokens": 4096,
        "tools": [
            {
                "type": "advisor_20260301",
                "name": "advisor",
                "model": "claude-opus-4-6"
            }
        ],
        "messages": [{
            "role": "user",
            "content": "Goでグレースフルシャットダウン付きの並行ワーカープールを実装してください。"
        }]
    }'

TypeScript実装

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

async function main() {
  const response = await client.beta.messages.create({
    model: "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens: 4096,
    betas: ["advisor-tool-2026-03-01"],
    tools: [
      {
        type: "advisor_20260301",
        name: "advisor",
        model: "claude-opus-4-6",
      },
    ],
    messages: [
      {
        role: "user",
        content:
          "Goでグレースフルシャットダウン付きの並行ワーカープールを実装してください。",
      },
    ],
  });

  console.log(response);
}

main().catch(console.error);

ベンチマーク結果とコスト比較

Anthropicの公式評価結果です：

SWE-bench Multilingual / BrowseComp

設定	スコア	Sonnet単独比コスト
Sonnet単独	ベースライン	100%
Sonnet + Opus Advisor	+2.7pp向上	-11.9%（削減）
Haiku単独	低スコア	最安
Haiku + Opus Advisor	BrowseComp: 41.2%	Sonnetより85%安
Opus単独	最高品質	最高コスト

公式ブログ「The advisor strategy」より。

ポイント：

Sonnet + Opus Advisor は、スコアを向上させながらコストも下げられる理想的なトレードオフ。Advisorが短い計画テキストのみを生成し、Executorが全出力を低コストレートで生成するため
Haiku + Opus Advisor は、Sonnet単独より85%安いながらBrowseCompスコアが2倍以上に。高ボリューム・コスト感度の高いタスクに最適

レスポンス構造の理解

Advisor呼び出しが発生した場合、アシスタントのコンテンツには server_tool_use と advisor_tool_result ブロックが含まれます：

{
  "role": "assistant",
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "Advisorに相談してみます。"
    },
    {
      "type": "server_tool_use",
      "id": "srvtoolu_abc123",
      "name": "advisor",
      "input": {}
    },
    {
      "type": "advisor_tool_result",
      "tool_use_id": "srvtoolu_abc123",
      "content": {
        "type": "advisor_result",
        "text": "チャネルベースの協調パターンを使用してください。シャットダウン時のドレインが肝心で..."
      }
    },
    {
      "type": "text",
      "text": "以下の実装をご提案します..."
    }
  ]
}

server_tool_use.input は常に空（{}）です。サーバーが自動的に会話履歴全体をAdvisorに渡します。

使用量の確認

Advisorトークンはトップレベルの usage には含まれず、usage.iterations[] で確認できます：

{
  "usage": {
    "input_tokens": 412,
    "output_tokens": 531,
    "iterations": [
      {
        "type": "message",
        "input_tokens": 412,
        "output_tokens": 89
      },
      {
        "type": "advisor_message",
        "model": "claude-opus-4-6",
        "input_tokens": 823,
        "output_tokens": 1612
      },
      {
        "type": "message",
        "input_tokens": 1348,
        "output_tokens": 442
      }
    ]
  }
}

type: "advisor_message" のイテレーションはOpusのレートで課金されます。

マルチターン会話での実装

マルチターン会話では、advisor_tool_result ブロックを含むアシスタントのコンテンツをそのまま次のリクエストに渡す必要があります：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

tools = [
    {
        "type": "advisor_20260301",
        "name": "advisor",
        "model": "claude-opus-4-6",
    }
]

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "Goでグレースフルシャットダウン付きの並行ワーカープールを実装してください。",
    }
]

# 1ターン目
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["advisor-tool-2026-03-01"],
    tools=tools,
    messages=messages,
)

# advisor_tool_result を含むすべてのコンテンツをそのまま追加
messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})

# 2ターン目
messages.append({
    "role": "user",
    "content": "最大インフライト数を10に制限してください。",
})

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["advisor-tool-2026-03-01"],
    tools=tools,
    messages=messages,
)

フォローアップのターンで tools から advisor ツールを除外すると、400 invalid_request_error が発生します。会話中は必ず同じ tools 配列を維持してください。

Advisor Prompt Caching

長期エージェントループでは、Advisor側のプロンプトキャッシュを有効にするとコストをさらに削減できます：

tools = [
    {
        "type": "advisor_20260301",
        "name": "advisor",
        "model": "claude-opus-4-6",
        "caching": {"type": "ephemeral", "ttl": "5m"},  # または "1h"
    }
]

有効にするタイミング：

Advisor呼び出し回数	推奨
2回以下	キャッシュ無効（書き込みコストが上回る）
3回以上	キャッシュ有効（効果あり）

clear_thinking 設定で keep に "all" 以外を使用すると、Advisorのキャッシュがミスします。長期ループでOpusを使用する場合は keep: "all" を設定してください。

コーディングタスク向けシステムプロンプト

Anthropicが推奨するシステムプロンプトパターンです。内部評価でAdvisorの呼び出しタイミングを最適化し、「Sonnet相当のコストでOpus相当の品質」を達成したパターンです：

タイミング指示ブロック（Executorシステムプロンプトの先頭に追加）

You have access to an `advisor` tool backed by a stronger reviewer model. It takes NO parameters — when you call advisor(), your entire conversation history is automatically forwarded.

Call advisor BEFORE substantive work — before writing, before committing to an interpretation, before building on an assumption. If the task requires orientation first (finding files, fetching a source, seeing what's there), do that, then call advisor.

Also call advisor:
- When you believe the task is complete. BEFORE this call, make your deliverable durable: write the file, save the result, commit the change.
- When stuck — errors recurring, approach not converging.
- When considering a change of approach.

簡潔化指示（コスト削減）

Advisor出力トークンを約35〜45%削減できる一行指示：

The advisor should respond in under 100 words and use enumerated steps, not explanations.

他のツールとの組み合わせ

Advisor Toolはweb_searchやカスタムツールと同時に使用できます：

tools = [
    {
        "type": "web_search_20250305",
        "name": "web_search",
        "max_uses": 5,
    },
    {
        "type": "advisor_20260301",
        "name": "advisor",
        "model": "claude-opus-4-6",
    },
    {
        "name": "run_bash",
        "description": "Bashコマンドを実行",
        "input_schema": {
            "type": "object",
            "properties": {"command": {"type": "string"}},
        },
    },
]

ExecutorはWebを検索し、Advisorに相談し、Bashコマンドを実行する、という複合的なタスクを1ターンで実行できます。

コスト制御のヒント：

# 会話レベルでAdvisor呼び出しを制限する場合
advisor_call_count = 0
MAX_ADVISOR_CALLS = 5

for response in responses:
    for block in response.content:
        if block.type == "server_tool_use" and block.name == "advisor":
            advisor_call_count += 1

# 上限に達したらtoolsからadvisorを除去し、
# messages historyからadvisor_tool_resultブロックも削除すること

制限事項・注意点

制限	詳細
Advisorはストリームしない	Advisor実行中は出力が停止。SSE keepaliveが約30秒ごとに送信
会話レベルのmax_usesなし	クライアント側でカウントが必要
`max_tokens`はExecutorのみ	Advisorのトークンに上限は適用されない
Priority Tier	ExecutorのPriority TierはAdvisorには適用されない
Claude API（Anthropic）のみ	現在はClaude直接APIのみ対応

まとめ

Advisor Toolは「Opusの知能をSonnetのコストで部分的に活用する」というアプローチを実現します：

導入コスト最小: 既存のAPIコードに betas=["advisor-tool-2026-03-01"] と tools 配列を追加するだけ
コスト削減: Sonnet + Opus AdvisorでSonnet単独より11.9%安く、2.7pp品質向上
スケーラブル: max_uses でリクエストごとのAdvisor呼び出し数を制限可能
将来性: 長期エージェントループには caching 設定でさらにコスト最適化

まずは max_uses: 2 など小さな設定でお試しいただき、ご自身のワークロードで効果を測定されることをおすすめします。

参考リンク

Advisor tool — Claude API Docs — 公式APIリファレンス
The advisor strategy: Give Sonnet an intelligence boost with Opus — Anthropic公式ブログ
Claude Developer Platform Release Notes — April 9, 2026リリースノート
anthropics/anthropic-sdk-python — Python SDK
anthropics/anthropic-sdk-typescript — TypeScript SDK