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🤔 你也覺得 Claude Code 最近變笨了嗎？
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
以下拆解這個策略是什麼、怎麼用、以及到底值不值得信
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1️⃣ 🧩 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」，負責處理日常任務
只有遇到真的搞不定的問題，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
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2️⃣ 📊 數據說話：省多少？品質怎樣？
Anthropic 官方測試結果：
📈 Sonnet + Opus 當顧問
程式碼能力（SWE-bench）比純 Sonnet 高 2.7%
每個任務的成本降了 11.9%
📈 Haiku + Opus 當顧問
搜尋能力（BrowseComp）從 19.7% 翻到 41.2%，超過翻倍
成本比用純 Sonnet 低 85%
換句話說：
❌ 舊做法：全部用 Opus 做，品質最好但最貴，session 燒得快
✅ 新做法：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
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3️⃣ ⚡ 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
進 plan mode 會顯示 Opus，退出就自動切回 Sonnet
實測下來 session 用量明顯減少
因為 Opus 只在 plan mode 被叫出來
不會在 execution 時燒你的額度
💡 進階搭配：
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
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4️⃣ 🤔 但說真的，這到底是誰贏？
我有一個疑問想跟大家討論
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
IDC 預測到 2028 年，70% 的 AI 企業會採用多模型架構
所以「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
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🧠 結論：從「暴力升級」到「智慧分配」
舊思維：所有事情用最強的 Opus，品質第一，錢不是問題
新思維：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
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