はじめに
Claude Code で長めのタスクを回していると、ふだんは Sonnet で十分なのに「ここだけは Opus に判断してほしい」という瞬間がたまにあります。そういうときにモデル全体を Opus に切り替えるとコストも待ち時間も跳ね上がりますし、かといって Sonnet のままだと判断が浅いまま走り続けてしまいます。
/advisor は、この「要所だけ Opus に効かせたい」を綺麗に解決してくれるコマンドです。実行は Sonnet（または Haiku）に任せたまま、要所でだけ Opus 4.7 をアドバイザーとして自動呼び出し する仕組みで、Anthropic の発表によると SWE-bench Multilingual で Sonnet 単体比 +2.7pp、コスト -11.9% という結果が出ているようです。
忙しい人のための要約
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/advisorは実行モデル（Sonnet / Haiku）が要所で Opus 4.7 に相談しに行く ためのコマンド - アドバイザー呼び出しは実行モデルが自律的に判断（手動でも
advisor()呼出は可能） - アドバイザーは ツールも外部出力も持たない。会話履歴を読んで指示テキストを返すだけ
/advisor とは
Claude Code v2.x 系列に追加された slash コマンドで、現在のセッションに アドバイザーモデル（Opus 4.7 固定） を紐付けます。一度有効化すると、実行モデルが「ここは助言が欲しい」と判断したタイミングで Opus にサーバ側サブ推論が走り、結果が実行モデルの文脈に差し込まれます。
モデルの組み合わせ
executor（top-level の model）と advisor（tool 定義側の model）には組み合わせ制約があります。
| Executor | Advisor |
|---|---|
Claude Haiku 4.5 (claude-haiku-4-5-20251001) |
Claude Opus 4.7 (claude-opus-4-7) |
Claude Sonnet 4.6 (claude-sonnet-4-6) |
Claude Opus 4.7 |
Claude Opus 4.6 (claude-opus-4-6) |
Claude Opus 4.7 |
Claude Opus 4.7 (claude-opus-4-7) |
Claude Opus 4.7 |
不正な組み合わせを投げると 400 が返ります。Advisor は executor 以上の知性を持つモデル が条件です。
アーキテクチャ
CLI 側からは「/v1/messages を 1 回叩いた」ようにしか見えませんが、サーバ側では Executor の生成が一時停止して Advisor の推論が挟まり、戻ってきた助言を文脈に取り込んでから Executor が生成を続ける、という流れになっています。
呼び出しシーケンス
Advisor が呼ばれるのは典型的に タスク序盤（方針確定前） と タスク終盤（完了申告前） の 2 回前後で、長い loop ほど効きやすいというのが Anthropic 側の評価です。
ベンチマーク結果
Anthropic 公式ブログから抜粋すると、おおむね以下のような結果が出ているようです。
| 構成 | ベンチマーク | スコア | 備考 |
|---|---|---|---|
| Sonnet 単体 | SWE-bench Multilingual | 基準値 | — |
| Sonnet + Opus advisor | SWE-bench Multilingual | +2.7pp | コスト -11.9% |
| Haiku 単体 | BrowseComp | 19.7% | — |
| Haiku + Opus advisor | BrowseComp | 41.2% | スコア倍以上、コストは Sonnet 単体の約 15% |
Haiku 系の構成は「Sonnet 単体に対して -29% のスコアで -85% のコスト」というラインに乗ってくるようで、コスト最適化を強めたいワークロードでは選択肢になりそうです。
使い方
Claude Code 内での有効化
セッション内で /advisor を叩くとアドバイザーモデル選択 UI が立ち上がります。現状の選択肢は Sonnet 4.6 を executor にして Opus 4.7 を advisor にする（または Haiku を executor にする）構成が中心です。
> /advisor
? Pick an advisor model
❯ claude-opus-4-7 (recommended)
off
有効化後はそのセッションを通じて Executor が自律的に Advisor を呼び出します。手動で「advisor に聞いて」と指示する必要はありません。
API から直接使う
SDK 側では tool として宣言します。ベータヘッダが必要な点だけ注意です。
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = 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-4-7",
"max_uses": 5,
}
],
messages=[
{"role": "user", "content": "Go で graceful shutdown 付きの worker pool を書いて"}
],
)
max_uses で 1 リクエストあたりのアドバイザー呼び出し上限を切れます。会話全体（複数リクエストにまたがる）での上限は API 側に存在しないので、必要ならクライアント側でカウントして tools 配列から外す運用になります。
Usage と課金
レスポンスの usage.iterations に Executor と Advisor の内訳が別々に入ります。
{
"usage": {
"output_tokens": 531,
"iterations": [
{"type": "message", "input_tokens": 412, "output_tokens": 89},
{"type": "advisor_message", "model": "claude-opus-4-7",
"input_tokens": 823, "output_tokens": 1612},
{"type": "message", "input_tokens": 1348, "output_tokens": 442}
]
}
}
advisor_message の行が Opus 4.7 レートで課金され、トップレベルの output_tokens には含まれません。アドバイザー出力は 400〜700 トークン（thinking 込みで 1,400〜1,800）が典型のようです。
どんなときに効くか / 効かないか
API ドキュメント側でも触れられていますが、向き不向きはわりとはっきりしています。
- 向いている: 数十ステップ以上の coding agent ループ、ブラウザ操作や調査を伴うマルチターン、不慣れな大規模リポジトリでの構造的リファクタ
- 微妙: 単発の Q&A、ユーザー自身がモデルを選んでいるパススルー用途、毎ターン Opus の能力を必要とする重いタスク
「Sonnet で十分な作業の合間に、要所だけ Opus を呼ぶ」という配分のときに最も価値が出る、という設計です。
まとめ
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/advisorは executor を Sonnet / Haiku に据えたまま、要所で Opus 4.7 を自動呼び出しできるベータ機能 - 長め agent ループでは「Sonnet 単体より賢く、Opus 単体より安く」のスイートスポットに乗せやすそう