00:00:00Anthropic только что представила стратегию Advisor,
00:00:02которая позволяет нам не только повысить производительность
00:00:05наших моделей Anthropic, но и сделать это с меньшими затратами.
00:00:09И то, как это работает, довольно просто.
00:00:10Она связывает Opus в качестве советника (advisor)
00:00:12с Sonnet или Haiku в качестве исполнителя (executor).
00:00:15Таким образом, Opus разрабатывает план,
00:00:17а более дешевая модель выполняет всю работу.
00:00:19Это очень похоже на то, когда мы используем Claude Code
00:00:22и запускаем Opus в режиме планирования,
00:00:24но передаем само исполнение модели Sonnet.
00:00:27Разница в том, что со стратегией Advisor
00:00:30все это делается автоматически через API.
00:00:32Так что это идеально, если вы работаете над вещами
00:00:34за пределами экосистемы Claude Code.
00:00:35Если у вас есть какое-либо веб-приложение,
00:00:38использующее API Anthropic «под капотом»,
00:00:41то это очевидное решение.
00:00:42Вы получите более эффективные результаты дешевле.
00:00:46И на самом деле это немного сложнее,
00:00:48чем то, что мы делаем в Claude Code с Opus-планировщиком
00:00:50и Sonnet-исполнителем.
00:00:52Потому что эти отношения советника и исполнителя
00:00:55постоянно меняются, и это не разовая акция,
00:00:58когда Opus советует один раз, а затем Sonnet исполняет.
00:01:01На самом деле идет постоянный обмен.
00:01:02Как здесь указано, когда исполнитель,
00:01:04то есть Sonnet или Haiku, сталкивается с решением,
00:01:06которое не может разумно принять сам,
00:01:08он обращается к Opus за руководством как к советнику.
00:01:11Opus обладает полным контекстом того, что делает Sonnet.
00:01:15И это не просто как режим планирования,
00:01:16где он дает одну стратегию, и на этом все.
00:01:19Это как если бы Sonnet попытался выполнить план,
00:01:22наткнулся на препятствие, а затем снова вернулся к Opus.
00:01:24Таким образом, идет постоянное взаимодействие туда-сюда.
00:01:26Более того, чтобы поддерживать низкие затраты,
00:01:28Opus не делает никаких вызовов инструментов (tool calls).
00:01:30Все вызовы инструментов выполняются меньшей LLM,
00:01:34в данном случае Sonnet или Haiku.
00:01:35Но Opus сохраняет при этом полный общий контекст.
00:01:39И как я упоминал во вступлении,
00:01:40это дает нам лучшие результаты за меньшие деньги.
00:01:43Вот здесь идет сравнение Sonnet 3.5 High
00:01:46с Opus Advisor против обычной Sonnet 3.5 High.
00:01:50Sonnet набрала больше баллов в SWE-bench: 74.8 против 72.1,
00:01:55и при этом обошлась дешевле.
00:01:56Вышло чуть более 96 центов за агентскую задачу
00:02:00против почти 1 доллара 9 центов, что существенно.
00:02:03И вы видите ту же картину в других бенчмарках,
00:02:06таких как Browse Comp и Terminal Bench.
00:02:0860.4 против 58.1, и это дешевле.
00:02:12То, что это дешевле — отлично, так как мы все знаем,
00:02:14что API от Anthropic просто потрясающие,
00:02:16но они чертовски дорогие.
00:02:19И часто хочется чего-то среднего
00:02:21между Sonnet и Opus, но такого варианта просто нет.
00:02:24Так что это дает нам «золотую середину»
00:02:26между производительностью Sonnet и Opus,
00:02:28но по цене, которая ниже, чем у обычной Sonnet.
00:02:31Ну разве это не здорово?
00:02:32Как я уже сказал, это касается работы через API,
00:02:33а не обязательно только в Claude Code.
00:02:35Чтобы использовать это, вам просто нужно подправить код
00:02:38в том месте, где происходят вызовы API.
00:02:41В частности, вам нужно указать тип «advisor»,
00:02:45а также параметр «max_uses».
00:02:47«Max_uses» — это количество раз,
00:02:48которое модель будет возвращаться к Opus
00:02:50за советом по конкретному вопросу.
00:02:52Подводя итог, это потрясающее обновление.
00:02:54Если вы используете API Anthropic
00:02:56в реальных проектах вне экосистемы Claude Code,
00:03:00вы получите лучшие результаты дешевле.
00:03:03Потому что, как вы знаете, Opus часто избыточен
00:03:06для подавляющего большинства задач,
00:03:08но иногда хочется чего-то посильнее, чем просто Sonnet.
00:03:10И вот оно — идеальное промежуточное решение.