AMD 的 AI 總監拿了 7,000 個 session 的數據分析，結論是 thinking depth 暴跌 67%，讀 code 的次數少了 3 倍，直接改整個檔案的頻率翻倍。
但 Anthropic 的回應不是道歉，而是推了一個叫 Advisor Strategy 的使用教學，教你怎麼選對模型，省錢同時不犧牲品質。
什麼是 Advisor Strategy？
說白了就是一句話：不是每件事都要用最貴的模型。
Claude 有三個等級，價差很大：
- Opus（最強）— input $5 / output $25（每百萬 token）
- Sonnet（中間）— input $3 / output $15
- Haiku（最快最便宜）— input $1 / output $5
以前你用 Claude Code，預設就是 Opus 或 Sonnet 做所有事。寫 code、debug、查資料、讀文件，全部同一個模型。
Advisor Strategy 改變了這個邏輯：讓便宜的 Sonnet 或 Haiku 當「執行者」，只有遇到搞不定的問題，才去問 Opus 這個「顧問」。
就好像你請了個助理處理日常的事，碰到棘手的法律或財務問題才叫外部顧問進來。重點是：助理自己判斷什麼時候需要升級，不用你每次都指定。
Anthropic 的人自己形容叫「phone a friend」— Sonnet 遇到搞不定的才打電話問 Opus。
數據說話：省多少？品質怎樣？
Anthropic 官方測試結果：
程式碼能力（SWE-bench）比純 Sonnet 高 2.7%
每個任務的成本降了 11.9%
搜尋能力（BrowseComp）從 19.7% 翻到 41.2%，超過翻倍
成本比純 Sonnet 低 85%
全部用 Opus 做，品質最好但最貴，session 燒得快
Sonnet 做大部分事，關鍵時刻 Opus 出手指導
結果品質接近甚至更好，因為 Opus 只在需要的時候介入，不是什麼都做，而是在關鍵決策點給方向。
你讓 Opus 幫你查資料，說難聽一點就是請律師幫你影印文件。資源要用在刀刃上。
Claude Code 裡怎麼用？
如果你用的是 Claude Code（不是 API 開發者），已經有現成的方法：
打 /model opusplan
就這樣，一行指令。
設好之後會自動切換：
- Plan mode — 用 Opus 想清楚方向、架構、策略
- Execution mode — 切回 Sonnet 去寫 code、改 bug、跑任務
等於 Opus 出主意，Sonnet 去幹活。你在 status bar 上可以看到現在用的是哪個模型。
plan 完了打 /compact 壓縮上下文再執行，token 省更多。避開尖峰時段（美東早上 8 點到下午 2 點）額度消耗會更慢。
但說真的，這到底是誰贏？
Anthropic 教你「不要一直用 Opus」，到底是真心幫你省錢，還是因為 Opus 算力太貴，他們不想你用那麼多？
想想看：你付的月費不會少一分，但他們的 GPU 負擔可以輕很多。
而且如果模型自己判斷「這個任務不需要 Opus」但其實需要呢？品質偷偷變差，你未必察覺得到。
到 2028 年，70% 的 AI 企業會採用多模型架構。「用對的模型做對的事」這個大方向是確定的。但 Anthropic 的動機到底是什麼？這個就留給你自己判斷了。
結論：從「暴力升級」到「智慧分配」
所有事情用最強的 Opus，品質第一，錢不是問題
讓對的模型做對的事，在關鍵時刻才用最強的
不管 Anthropic 的動機是什麼，這個思路本身就是對的。你不需要每個問題都找最貴的專家，你需要的是一個會判斷什麼時候該找專家的系統。
花 5 分鐘打 /model opusplan 試一下，讓結果說話。