Stratégie Advisor : utiliser Opus comme conseiller pour renforcer l’intelligence de Sonnet

• La stratégie Advisor est désormais officiellement introduite sur Claude Platform — un schéma qui combine Opus comme conseiller et Sonnet ou Haiku comme exécuteur (executor) afin d’apporter aux agents des capacités de raisonnement proches du niveau d’Opus tout en réduisant les coûts
• Lorsque Sonnet exécute une tâche avec un conseiller Opus plutôt que seul, le score SWE-bench Multilingual progresse de 2,7 points, tandis que le coût par tâche agentique baisse de 11,9 %
• La combinaison Haiku + conseiller Opus a enregistré une performance de 41,2 % sur BrowseComp, soit plus du double de Haiku seul (19,7 %), tout en réduisant le coût de 85 % par rapport à Sonnet seul
• En déclarant l’outil advisor_20260301 dans une requête Messages API, le transfert entre modèles s’effectue dans une seule requête /v1/messages, sans aller-retour supplémentaire ni gestion de contexte
• Les jetons du conseiller sont facturés au tarif du modèle conseiller, et ceux de l’exécuteur au tarif du modèle exécuteur, ce qui permet un suivi et un contrôle des coûts

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Vue d’ensemble de la stratégie Advisor

• Sonnet ou Haiku agit comme exécuteur et prend en charge la tâche de bout en bout, y compris les appels d’outils, la lecture des résultats et les opérations itératives
• Lorsque l’exécuteur atteint une décision difficile à résoudre de manière raisonnable, il demande des indications à Opus ; Opus consulte alors le contexte partagé et renvoie soit un plan, soit une correction, soit un signal d’arrêt
• Le conseiller (Opus) n’appelle pas directement les outils et ne génère pas de sortie destinée à l’utilisateur ; il fournit uniquement des indications à l’exécuteur
• Cette architecture inverse le schéma classique de sous-agents, où un grand modèle orchestrateur décompose le travail et le délègue à de petits modèles workers, et fonctionne sans pool de workers ni logique d’orchestration séparée
• Le raisonnement de niveau frontier n’est appliqué que lorsque l’exécuteur en a besoin, tandis que le reste de l’exécution conserve le coût du modèle exécuteur

Résultats des évaluations de performance

• La combinaison Sonnet + conseiller Opus affiche un gain de 2,7 points sur SWE-bench Multilingual par rapport à Sonnet seul, avec un coût par tâche agentique réduit de 11,9 %
• Sur les benchmarks BrowseComp et Terminal-Bench 2.0, les scores progressent également par rapport à Sonnet seul, tandis que le coût par tâche diminue
• Haiku + conseiller Opus : score BrowseComp de 41,2 % — soit plus du double de Haiku seul (19,7 %)
  • Le score reste inférieur de 29 % à celui de Sonnet seul, mais le coût par tâche baisse de 85 %
  • L’ajout du conseiller augmente le coût par rapport à Haiku seul, mais le coût combiné reste malgré tout bien inférieur à celui de Sonnet

Utilisation de l’outil Advisor

• En déclarant advisor_20260301 dans une requête Messages API, le transfert entre modèles est effectué dans une seule requête /v1/messages — sans aller-retour supplémentaire ni gestion de contexte
• Le modèle exécuteur décide lui-même quand appeler le conseiller ; un contexte sélectionné est transmis au modèle conseiller, qui renvoie ensuite un plan
• Le paramètre max_uses permet de définir un plafond sur le nombre d’appels au conseiller par requête
• Les jetons du conseiller sont signalés séparément dans le bloc usage, ce qui permet de suivre les dépenses par palier
• Il peut être utilisé dans la même boucle que les outils existants (recherche web, exécution de code, etc.)

response = client.messages.create(  
    model="claude-sonnet-4-6",  # executor  
    tools=[  
        {  
            "type": "advisor_20260301",  
            "name": "advisor",  
            "model": "claude-opus-4-6",  
            "max_uses": 3,  
        },  
        # ... your other tools  
    ],  
    messages=[...]  
)  

Structure tarifaire

• Les jetons du conseiller sont facturés au tarif du modèle conseiller (Opus), et les jetons de l’exécuteur au tarif du modèle exécuteur (Sonnet/Haiku)
• Comme le conseiller ne génère que de courts plans (généralement 400 à 700 jetons de texte) et que la sortie complète est traitée par l’exécuteur à un coût unitaire plus faible, le coût total reste nettement inférieur à une exécution uniquement sur le modèle conseiller

Retours utilisateurs

• Ingénieur ML chez Eve Legal : « Haiku 4.5 étend dynamiquement son intelligence en consultant Opus 4.6 selon la complexité, et atteint une qualité de niveau frontier pour un coût cinq fois inférieur »
• CEO de Bolt : « Sur les tâches complexes, cela permet de prendre de meilleures décisions d’architecture, sans surcoût sur les tâches simples — la différence entre la planification et la trajectoire d’exécution est flagrante »
• CTO de Genspark : « Amélioration nette sur les tours d’agent, les appels d’outils et le score global — de meilleurs résultats que notre outil de planification développé en interne »

Pour commencer

• Actuellement disponible en bêta sur Claude Platform
• Procédure de démarrage :
  1. Ajouter l’en-tête de fonctionnalité bêta : anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01
  2. Ajouter advisor_20260301 à la requête Messages API
  3. Adapter le prompt système à votre cas d’usage
• Il est recommandé de comparer, dans votre suite d’évaluation existante, les trois configurations suivantes : Sonnet seul / Sonnet + conseiller Opus / Opus seul