# Fable 5 讓 Sonnet 5 執行任務以降低成本

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> 原作者：ClaudeDevs (@ClaudeDevs) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-07-08

> 原始來源：https://x.com/ClaudeDevs/status/2074606058128224365

## 證據與延伸閱讀

- [Fable 5 讓 Sonnet 5 執行任務以降低成本。](https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/claude-api/shared/managed-agents-overview.md)
- [verdent.ai](https://www.verdent.ai/guides/what-is-claude-managed-agents)
- [yutori.com](https://scouts.yutori.com/inbox/ab86f937-6355-4cb2-a74f-ca94c5df744d)
- [Advisor tool建議max_tokens為2048](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/advisor-tool)

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## 中文摘要

Fable 5 讓 Sonnet 5 執行任務以降低成本。

**核心策略與成本效益**
ClaudeDevs 分享了兩種利用「Fable 5」優化 Agent 工作負載的模式，用高智慧模型指導、低成本模型執行的組合，在維持效能的同時大幅節省 token 費用：
- **Advisor 模式**：由「Sonnet 5」作為執行者（Executor），在關鍵決策點呼叫「Fable 5」作為 Advisor 提供策略指導。在 SWE-bench Pro 測試中，此組合能達到 Fable 5 單獨執行約 92% 的效能，但成本僅為其 63%。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/90ec580bf579e96b.jpg)
> SWE-bench Pro 散點圖比較 Sonnet 5 solo、Sonnet 5 + Fable advisor 與 Fable 5 solo 的單任務成本（USD, notional）與準確率（Wilson 95% CI）。

- **Orchestrator 模式**：由「Fable 5」擔任協調者（Orchestrator）規劃與委派任務，由「Sonnet 5」擔任工作者（Worker）處理具體任務。在 BrowseComp 測試中，此架構達到 Fable 5 單獨執行 96% 的效能，成本降至 46%。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/b3721769bfd0b096.jpg)
> 在 BrowseComp 基準測試中，Fable 5 協調器搭配 Sonnet 5 工作代理的混合架構，以約 46% 的成本（$18.53 vs $40.56）達到 Fable 5 獨立執行（準確度 90.8%）約 96% 的相對效能，其絕對準確度為 86.8%。

**Advisor Tool 技術細節**
Advisor tool 允許執行者模型在生成過程中諮詢高智慧模型。
- **運作機制**：執行者決定呼叫時機，透過 `server_tool_use` 發出請求，Anthropic 伺服器端會執行獨立的 Advisor 推論，並將建議以 `advisor_tool_result` 區塊回傳。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/54b7366bbb467280.jpg)
> 這張流程圖展示了由 Sonnet 5 擔任執行者（Executor）與 Fable 5 擔任顧問（Advisor）之間的互動架構，透過工具呼叫與建議回饋機制運作。

- **實作要求**：
    - 請求時必須包含 beta header `advisor-tool-2026-03-01`。
    - Advisor 模型必須是 Claude Sonnet 4.6 或更強大的模型，且能力須大於或等於執行者。
    - 支援透過 `caching` 物件（`{"type": "ephemeral", "ttl": "5m" | "1h"}`）啟用 prompt caching。
- **程式碼範例（Go）**：
```go
// 呼叫 advisor 工具的基礎設定
coordinator, err := client.Beta.Agents.New(ctx, anthropic.BetaAgentNewParams{
    Name:  "coordinator",
    Model: anthropic.BetaManagedAgentsModelConfigParams{ID: anthropic.BetaManagedAgentsModelClaudeOpus4_8},
    Tools: []anthropic.BetaAgentNewParamsToolUnion{{
        OfAgentToolset20260401: &anthropic.BetaManagedAgentsAgentToolset20260401Params{
            Type: anthropic.BetaManagedAgentsAgentToolset20260401ParamsTypeAgentToolset20260401,
        },
    }},
    // ... 其他設定
})
```

**多 Agent 協作架構**
Claude Managed Agents 支援透過 `coordinator` 管理多個 `researcher` 等子 Agent，實現領域專業化與平行處理。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/09af5ae1c5ce1c02.jpg)
> 此圖展示了一種由 Fable 5 擔任 Orchestrator 規劃任務，並透過 Fan out 機制將工作分派給多個 Sonnet 5 執行個體（Worker）的運作架構。

- **架構限制**：委派深度僅限一層，每個 `multiagent.agents` 清單最多可列出 20 個唯一 Agent。
- **會話管理**：所有 Agent 共享沙盒與 `vault_ids` 憑證，但每個 Agent 執行於獨立的 `session thread`。
- **事件監控**：可透過 `/v1/sessions/:id/events/stream` 監控主要 thread，或透過 `/v1/sessions/:id/threads/$THREAD_ID/stream` 深入分析特定 Agent 的推理過程。

**實作建議與注意事項**
- **Nudge 機制**：針對 Haiku 與 Sonnet 執行者，若未主動呼叫 Advisor，可設定 `NUDGE_TURN`（建議預設為 2）提醒，能顯著提升任務通過率。
- **成本控制**：僅在預期有 3 次以上呼叫時啟用 `caching`；達到預算上限時，應從 `tools` 陣列移除 Advisor 並清除歷史紀錄中的 `advisor_tool_result` 區塊。
- **資源清理**：若需中斷執行，可發送 `user.interrupt` 事件，並在 thread 處於 `idle` 狀態時執行封存（Archive）以釋放額度。

更多詳細資訊請參考官方文件：
- [Advisor Tool 使用說明](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/advisor-tool)
- [Claude Managed Agents 多 Agent 架構指南](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/multi-agent)
- [Claude Cookbook 範例（`CMA_plan_big_execute_small.ipynb`）](https://github.com/anthropics/claude-cookbooks/blob/main/managed_agents/CMA_plan_big_execute_small.ipynb)

## 媒體內容

**SWE-bench Pro 散點圖比較 Sonnet 5 solo、Sonnet 5 + Fable advisor 與 Fable 5 solo 的單任務成本（USD, notional）與準確率（Wilson 95% CI）。**

**數據表**

|   | 排序 |
| --- | --- |
| Sonnet 5 solo | 成本最低、準確率最低 |
| Sonnet 5 + Fable advisor | 成本與準確率皆居中 |
| Fable 5 solo | 成本最高、準確率最高 |

## 標籤

Agent, Benchmark, 功能更新, Anthropic, Claude