新智元報道

編輯：桃子 好困

【新智元導讀】Anthropic深夜發(fā)布Claude「顧問策略」，讓Opus 4.6退居幕后當軍師，Sonnet/Haiku當苦力。實測性能翻倍，成本暴降85%，全網直呼：這就是我們要的「龍蝦」完全體！

深夜，Anthropic官宣重磅更新：Claude「顧問策略」（Advisor Strategy）上線。

這一架構的核心邏輯是——

讓智商最高的Opus 4.6退居幕后當「顧問」；

讓性價比極高的Sonnet 4.6或Haiku 4.5沖在前面當「執(zhí)行者」。

簡單來說，Opus做「大腦」，Sonnet/Haiku做「手腳」。

在全新的工作流中，核心是由Sonnet/Haiku，全權負責跑通整個流程。

當遇到真正棘手的難題、無法做出合理決策時，才會通過API調用Opus「顧問」來指點迷津。

隨后，Opus會迅速審閱上下文，給出一個錦囊妙計、修正方案，然后由執(zhí)行者繼續(xù)完成剩下的「苦差事」。

這一策略的提出，真正反轉了傳統(tǒng)的「大模型拆解任務、小模型搬磚」模式。

結果，實測數據極其震撼。

在SWE-bench編程測試中，「Sonnet 4.6+Opus 4.6」得分提升2.7個百分點，而成本暴降11.9%！

更離譜的是，「Haiku4.5+Opus 4.6」性能直接翻倍，成本（$1.07）只有Sonnet（$7）的一小部分。

用網友的話來說，「享受Opus的性能，卻無需支付Opus的錢」。

還有人全網奔走相告，Claude「龍蝦」超進化了，一個更好的OpenClaw版本誕生。

可以說，這不只是一次API更新，更是一場徹底的效率革命。

Claude有了「顧問」

最強Opus 4.6幕后指路

一直以來，開發(fā)者在構建AI Agent的過程中，往往面臨一個兩難選擇：

• 用頂級模型雖聰明，但價格昂貴；

• 用輕量模型雖便宜，但處理復雜任務時容易「掉鏈子」。

傳統(tǒng)模式的做法是，讓性能最強的LLM坐鎮(zhèn)中央當「編排者」，把大任務拆解成若干子任務，再分發(fā)給更小、更快的模型去執(zhí)行。

這就好比一個項目經理（大模型）在開會，給底下的組員（小模型）分發(fā)不同的工單。

它的局限在于，無論任務簡單還是復雜，頂級模型都必須首先介入拆解。每一條請求的開頭，都要燒掉最貴的Token。

Anthropic這次玩了個「反直覺」的戰(zhàn)術，徹底反轉了「大管小」的邏輯。

「顧問策略」采用了一種更加靈活的向上追溯機制：

• 執(zhí)行者： 由Sonnet 4.6或Haiku 4.5擔任，負責端到端的任務執(zhí)行、調用工具、讀取結果并持續(xù)迭代；

• 顧問： 由頂級模型Opus 4.6擔任，潛伏在幕后，并不直接與人對話，也不調用工具。

只有當「執(zhí)行者」遇到無法獨立決策的難題時，它才會主動向「顧問」請教。

Opus會讀取共享的上下文，給出計劃、糾正方案或停止信號，隨后「執(zhí)行者」再帶著這些「應急妙策」繼續(xù)工作。

這種策略，將前沿級的推理能力精準地用在了「刀刃」上。

在SWE-bench測試中，「Sonnet+Opus顧問」提升了2.7個百分點，還將單次Agent任務的成本壓縮了11.9%。

在智能體基準測試中：

• 智能體搜索任務（BrowseComp），性能漲2.3%，成本6.13美元。

• 終端編碼任務（Terminal-Bench 2.0），性能漲3.8%，成本0.88美元。

對于預算更敏感的場景，「Haiku 4.5+Opus 4.6顧問」的組合表現更是令人驚艷。

在BrowseComp測試中，其得分從19.7%飆升至41.2%，性能翻倍。

雖然這比Sonnet單獨運行的得分低29%，但其成本卻降低了85%，是處理高并發(fā)任務的極佳方案。

在Terminal-Bench 2.0中，性能暴漲13.3%，成本也降低了0.2美元。

對于那些既需要一定智能水平、又需要控制成本的大規(guī)模批量任務來說，Haiku絕對是個絕佳的選擇。

官博中，Anthropic說的非常直白——

這能讓AI Agent擁有接Opus級別的智能，同時讓token開銷保持在接近Sonnet的水平。

不得不說，簡直太香了！

一行代碼，即可調用

那么，究竟如何上手？

目前，Claude平臺上已上線了「測試版」。

只需在API調用中改寫「一行代碼」，便能用上「顧問策略」，具體來說：

在Messages API請求中聲明advisor_20260301，模型的交接就會在單次/v1/messages請求的內部靜默完成——不需要額外去回傳數據或管理上下文。

「執(zhí)行者」模型會自己決定什么時候搖人。

當它發(fā)起調用時，會把整理好的上下文路由給「顧問」模型，拿到計劃后返回，「執(zhí)行者」接著干活，所有操作都在同一個請求里一氣呵成。

# 顧問消耗的Token會在用量（usage）中單獨列出。

那么，token消耗的這筆賬如何算？

「顧問」消耗的Token按Opus定價，執(zhí)行者消耗的Token按Sonnet或Haiku定價。

關鍵在于，顧問每次出手只生成一份簡短的計劃，通常在400到700個Token左右。

而真正的大頭輸出，全部由執(zhí)行者以更低的費率包攬。

整體算下來，成本遠低于從頭到尾只用Opus。

擔心顧問被「薅」太多次？Anthropic也想到了。

開發(fā)者可以通過設置max_uses，限制單次請求中顧問的最大調用次數。

同時，顧問的Token消耗會在用量信息中單獨列出，方便追蹤每一層模型的開銷。

而且，advisor工具跟你現有的工具棧完全兼容。

它就是Messages API請求里的一個普通條目，沒有任何特殊架構要求。

你的Agent可以在同一個循環(huán)里，一邊搜索網頁、執(zhí)行代碼，一邊向Opus請教。

該搬磚搬磚，該問策問策，互不干擾。

一些用上「顧問策略」的大客戶全都被瞬間驚艷了，EVE機器學習工程師直言——

用上Haiku 4.5+Opus 4.6，成本降低了1/5，還用上了接近Opus級別的智能。

Agent不用一直轉了

后臺腳本守著就行

同在今天，Anthropic為Claude帶來了名為——Monitor的重量級工具更新。

這一功能，直接讓Claude創(chuàng)建并運行「后臺腳本」。

過去，讓Agent監(jiān)控某個任務（比如等CI跑完、等PR審批），它必須不停循環(huán)詢問，每問一次就燒一輪Token。

Monitor讓Claude自己寫一段后臺監(jiān)控代碼。程序報錯了，喚醒。代碼合規(guī)檢查通過了，喚醒。

從「主動輪詢」變成「事件驅動」。

有了Monitor，Claude可以做到兩件事。

• 持續(xù)盯著系統(tǒng)日志中的錯誤，有問題了才叫Agent過來處理。

• 自動追蹤GitHub上的PR狀態(tài)，腳本在后臺輪詢，Agent本身不消耗Token。

具體用的時候，需在提示詞中明確要求，如Anthropic研究員給出的例子所示。

和Advisor Strategy的邏輯一脈相承，都是在Agent運行中找到「不需要燒錢的環(huán)節(jié)」，然后把它剝離出去。

一個省模型調用的錢，一個省空轉循環(huán)的錢。

但顧問策略和Monitor不是孤立的兩招。

再加上此前剛發(fā)布的Managed Agents，Agent的運維和基建全由Anthropic包辦，0.08美元一小時。

這幾步棋放在一起看，方向就明了了。

Anthropic不再只是一家賣模型API的公司。它在搭一整套Agent運行時平臺，從模型調度到任務執(zhí)行到云端托管，全棧通吃。

你不需要自己養(yǎng)Agent了

Advisor Strategy和Monitor優(yōu)化的是Agent的「跑法」，Managed Agents解決的是更根本的問題，誰來管基建。

0.08美元一個session小時，沙箱隔離、斷線自動恢復、會話可自主跑數小時，Anthropic全包了。

Managed Agents管運行，MCP Connectors管工具接入。

Anthropic的Connectors Directory覆蓋Asana、Notion、Sentry等工具，標準OAuth一鍵接入。

另一邊，4月4日封殺了OpenClaw通過Claude訂閱額度調API的通道，用戶要么換后端，要么按量付費，成本翻倍。

推自家生態(tài)，切競品供給，一套組合拳。

HN上有人總結，「核心不是封殺誰，是讓開發(fā)者習慣在Anthropic的平臺上跑Agent。」

從賣模型到賣運行時

Advisor Strategy管調度，Monitor管效率，Managed Agents管基建，MCP Connectors管生態(tài)。四層疊起來，一個完整的Agent平臺。

Anthropic不是在賣聊天機器人，是在賣「你只管說要做什么，剩下的我來」。

而且野心可能不止于軟件。據Reuters本周報道，Anthropic正在探索自研AI芯片，目前仍處于早期階段。

支撐這個野心的數字，年化營收突破300億美元，去年底還是90億。企業(yè)級AI收入對OpenAI的份額已經追到50:50。

這盤棋能不能贏，取決于開發(fā)者愿不愿意把Agent邏輯交給Anthropic的平臺。

Sentry、Notion、Rakuten已經投了票。

彩蛋

Claude到底有多大？這是AI圈最想拆解的黑盒。

馬斯克在對比自家Grok 4.2與Claude時，漫不經心地透露了一個數字——

Claude Sonnet參數量約為1T，Opus高達5T。

對此，有大佬猜測，Claude Mythos體量至少是10T，甚至更大級別。

參考資料：

https://x.com/claudeai/status/2042308622181339453?s=20

https://x.com/noahzweben/status/2042332268450963774?s=20