あんまり広めたくないんですが、
Claude Fable 5.1の請求額、設定を1個直すだけで最大45%落ちますw
しかも公式が数字で認めてる話。
⇩
・モデルをFableから下げる
・キャッシュ読み取りを使い切る
・effortをmedium/lowに落とす
・急ぎじゃない処理をBatchに流す
・毎回送るトークンを削る
・US-only推論を切る
1つずつ。
① モデルをFableから下げる
金額の落ち幅がいちばんデカいのがここ。
・Fable 5.1:入力$10/出力$50
・Opus 5:$5/$25
・Sonnet 5:$2/$10
・Haiku 4.5:$1/$5
公式ドキュメントに「ほとんどのワークロードはOpus 5から始めろ」と明記されてます。
Fableは「Opus 5を高effortで回しても足りないとき」用。
やり方は、指示役だけFableにして、
実作業のワーカーはSonnetやHaikuに振る構成。
全部Fableで回すのが、いちばん高い使い方です。
② キャッシュ読み取りを使い切る
Fable 5.1で値下げされたのは、実はここだけ。
・Fable 5:$1 / MTok
・Fable 5.1:$0.25 / MTok
75%オフ。
他のClaudeモデルが「入力の10%」なのに、
Fable 5.1だけ2.5%です。
ここを9割が知りません。
公式が言ってる
「典型で約25%安、エージェント作業なら最大約45%安」
の正体がこれ。
やることはこれ。
↓
・変わらない部分(system/tools/大きな資料)を先頭に固める
・そこにcache_controlを付ける
・512トークン未満はキャッシュされないので、細切れにせず厚くまとめる
・先頭の書き換え・ツール定義の変更・会話途中の編集をやらない(キャッシュが壊れる)
長時間エージェントは同じ前置きを何度も読み直します。
そこが4分の1になるので、
回す時間が長いほど差が開く。
③ effortをmedium/lowに落とす
Fable 5.1の思考は常時オン。深さはeffortで決まります(low/medium/high/xhigh/max)。
公式の言い方だと「LowやMediumでもFable 5と同等かそれ以上の結果が出る」。
なのに常時maxで回してる人が多いw
▼
・まずhighで評価を取る
・品質が落ちなければmediumへ、さらにlowへ
・難しい工程だけ上げて、ルーチンは下げたまま
effortは思考トークンそのもの。
出力$50/MTokのモデルなので、1段下げるだけで請求が変わります。
④ 急ぎじゃない処理をBatchに流す
Batch APIは標準価格の50%。
・入力:$10 → $5
・出力:$50 → $25
しかもBatch割引とキャッシュは併用できます。
評価回し・大量生成・非対話のジョブは、全部こっちでいい。
ヒット率を上げるコツは2つ。
・全リクエストに同じcache_controlを付ける
・共有する前置きを先に1時間キャッシュへ書いてから、残りを投げる
⑤ 毎回送るトークンを削る
ぶっちゃけ、公式のコスト最適化もモデル変更より先にここを挙げてます。
・ツール定義を毎回全部送らず、必要なときだけ取りに行く
・古いツール結果は自動で落とす
・会話履歴をフル再送しない(要約・compaction・memory)
・独立した作業はサブエージェントに分け、共有部分はキャッシュ読み取りで回す
・出力を長くさせない(max_tokensと「短く」の指示)
コンテキストが1Mまで標準単価だからって全部詰め込む。これが一番高い使い方です。
特に出力は$50/MTokなので、長く喋らせるほど請求に直撃する。
⑥ US-only推論を切る
米国内のみの推論は、入力・出力とも1.1倍。
要件で縛られてないなら、切るだけで10%。転がってるお金を拾うのに近いです。
優先順位は①→②→③→④。
Fableを使い続けたまま減らすなら②〜④、
請求を半分以下にするなら①が本丸です。
毎月の課金額で消耗してる人は、保存必須です。
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GPT-6 Astraがリリースされた後
Claude 最高責任者が採用してるワークフロー
👇
Claude Code用の fable-advisor
プラグイン経由で接続されています。
1. Fable 5.1 が調整します
2. GPT-6 Astraが実装します
3. Fable 5.1 がレビューします
実行するプロンプト↓
「あなたは調整者です。このタスクを計画し、次に GPT-6 Astra を実行している codex-implementer に実装を委任してください:[task]」
Fable 5.1 がすべての推論を処理し
GPT-6 Astraはただ実行するだけになる。
今すぐ実装は引用
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